El sistema desarrollado por estudiantes de Ingeniería Estadística de la Escuela Colombiana de Ingeniería analiza encuestas, redes sociales, noticias y percepción digital de 12 candidatos presidenciales en tiempo real.
A pocos días de la primera vuelta presidencial de Colombia, prevista para el 31 de mayo de 2026, un grupo de estudiantes del programa de Ingeniería Estadística de la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería desarrolló una plataforma académica basada en inteligencia artificial y análisis de datos capaz de seguir el comportamiento de la conversación pública alrededor de las elecciones.
El proyecto, denominado IA Datos Electorales Colombia 2026, funciona como un sistema de análisis de sentimientos y monitoreo electoral que combina múltiples fuentes de información para identificar tendencias de opinión pública, dinámicas mediáticas y comportamiento digital de los candidatos presidenciales.
La herramienta integra módulos de noticias electorales, perfiles de candidatos, analíticas y pronóstico electoral, además de una especificación técnica que documenta metodología, riesgos, controles y marco normativo. Los desarrolladores aclaran que los resultados tienen fines exclusivamente académicos y no constituyen predicciones oficiales.
La plataforma permite explorar indicadores asociados a intención de voto en encuestas, cobertura mediática e interacción en redes sociales para 12 aspirantes presidenciales. Actualmente consolida 362 registros de encuestas, 853 registros de cobertura mediática y 630 puntuaciones asociadas a actividad y sentimiento en redes sociales.
Entre las funcionalidades más relevantes se encuentra el análisis de noticias electorales, construido a partir de 350 artículos de prensa recopilados y procesados automáticamente.
Según los datos del sistema con corte al 19 de mayo de 2026, Abelardo de la Espriella registra el mayor volumen de menciones, con 1084 referencias en medios, mientras que El Espectador aparece como el medio con mayor actividad, con 179 artículos analizados.
La sección de candidatos reúne perfiles de los 12 aspirantes presidenciales para el periodo 2026-2030, incluyendo partido político, trayectoria y fórmula vicepresidencial. Allí aparecen nombres como Abelardo de la Espriella, Claudia López, Iván Cepeda, Carlos Caicedo, Gustavo Matamoros, Mauricio Lizcano, Miguel Uribe Londoño, Paloma Valencia, Roy Barreras, Santiago Botero, Sergio Fajardo y Sondra Macollins.
El componente técnico del proyecto también documenta cómo se realiza la captura y procesamiento de información desde plataformas como TikTok, X, Facebook y YouTube, además de encuestadoras y medios digitales. La recolección utiliza mecanismos de scraping, APIs y procesos de anonimización y control de integridad de datos.
Uno de los aspectos más robustos del sistema es su modelo de gestión de riesgos. La plataforma identifica 23 riesgos asociados al procesamiento de información electoral y reporta 12 controles activos. El análisis técnico calcula un riesgo inherente promedio de 17.7 y un riesgo residual promedio de 4.7, bajo metodologías internacionales como ENISA, NIST e ISO.
El proyecto toma como referencia iniciativas internacionales de análisis político y estadístico como FiveThirtyEight y Silver Bulletin, reconocidas por sus modelos de evaluación de encuestas y seguimiento electoral en Estados Unidos.
También incorpora elementos de análisis relacionados con tendencias globales sobre inteligencia artificial y medios digitales, en línea con reportes recientes del Reuters Institute for the Study of Journalism, que en 2026 publicó un estudio basado en encuestas a 280 líderes digitales de 51 países sobre el impacto de la IA en el ecosistema informativo.
Más allá del componente tecnológico, la iniciativa busca demostrar cómo la estadística, la inteligencia artificial y la ciencia de datos están transformando la manera en que se interpreta la conversación pública en contextos electorales complejos.
Fotos: escuela Colombiana de Ingeniería
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Fotos: Escuela Colombiana de Ingeniería
. Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Fotos: Escuela Colombiana de Ingeniería
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Fotos: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
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Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Foto: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Foto: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Foto: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.
Foto: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.
Los análisis presentados son de carácter académico y no constituyen predicciones oficiales.