Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Framework de detección de anomalías en mesas electorales |
| Título alternativo: | Anomaly detection framework at polling places |
| Autor: | Safadie, Malka Yael |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2026-07-08 |
| Fecha de defensa: | 2025-07-14 |
| Fecha en portada: | 2025 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Ruz, Cecilia Ana |
| Jurado: | Turjanski, Pablo Guillermo; Ruiz Nicolini, Juan Pablo |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | CALIDAD DE DATOS; FRAMEWORK; ELECCIONES 2023; TRANSPARENCIA ELECTORAL; INTEGRIDAD DE LA INFORMACION; MESAS ANOMALAS; DETECCION DE ANOMALIASDATA QUALITY; FRAMEWORK; 2023 ELECTIONS; ELECTORAL TRANSPARENCY; INFORMATION INTEGRITY; ANOMALOUS POLLING STATIONS; ANOMALY DETECTION |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000848_Safadie |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000848_Safadie.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000848_Safadie |
| Ubicación: | COM 000848 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Safadie, Malka Yael. (2025). Framework de detección de anomalías en mesas electorales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000848_Safadie |
Resumen:
En el marco de garantizar la transparencia y confiabilidad de los procesos electorales, la presente investigación propone abordar la temática crucial de la calidad de datos en las elecciones en Argentina. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un framework que permita la detección de anomalías en los resultados de las elecciones.Este framework ser ́a implementado en una herramienta desarrollada en Python y se aplicará sobre los resultados de las Elecciones GENERALES 2023. Este trabajo cobra especial relevancia desde la publicación del informe Preservación de Resultados Electorales, emitido por la Dirección Nacional Electoral el 11 de abril de 2022, que estandarizó la forma de publicación de los resultados electorales. Este estudio se centrará en la detección y comprensión de posibles errores de carga en los resultados electorales, abordando tanto la consistencia, como la identificación de casos anómalos que podrían comprometer la integridad de la información. El propósito fundamental de esta investigación es la identificación de mesas anómalas: aquellas en las cuales se observen inconsistencias o indicios de cargas de datos sospechosos. El análisis de estas mesas específicas representa un componente esencial de nuestro estudio, dirigido a garantizar la integridad y fiabilidad de la información electoral. Además, la identificación de las mesas con mayor probabilidad de contener anomalías permitirá, tanto a la autoridad electoral como a los partidos políticos, controlar los telegramas y verificarlas en primer lugar. El análisis detallado de los datos se llevará a cabo empleando herramientas avanzadas de análisis de bases de datos en Python. La elección de estas herramientas responde a la necesidad de realizar un examen minucioso de los resultados electorales.
Abstract:
In the context of ensuring transparency and reliability in electoral processes, this research aims to address the critical issue of data quality in elections in Argentina. The main objective of this work is to develop a framework that allows the detection of anomalies in election results. This framework will be implemented in a tool developed in Python and applied to the results of the 2023 General Elections. This work gains particular relevance following the publication of the report Preservation of Electoral Results, issued by the National Electoral Directorate on April 11, 2022, which standardized the way electoral results are published. This study will focus on detecting and understanding possible data entry errors in the electoral results, addressing both consistency and the identification of anomalous cases that could compromise the integrity of the information. The primary purpose of this research is the identification of anomalous polling stations: those where inconsistencies or signs of suspicious data entries are observed. Analyzing these specific polling stations is a key component of our study, aimed at ensuring the integrity and reliability of electoral information. Additionally, identifying polling stations with a higher likelihood of containing anomalies will allow both the electoral authority and political parties to prioritize the verification of telegrams in these cases. The detailed data analysis will be carried out using advanced database analysis tools in Python. The choice of these tools stems from the need to perform a thorough examination of the electoral results.
Citación:
---------- APA ----------
Safadie, Malka Yael. (2025). Framework de detección de anomalías en mesas electorales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000848_Safadie
---------- CHICAGO ----------
Safadie, Malka Yael. "Framework de detección de anomalías en mesas electorales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000848_Safadie
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