A medida que se aproximan las elecciones presidenciales en México, un estudio avanzado aplicando inteligencia artificial ha ofrecido predicciones sobre las probabilidades de los principales contendientes. Utilizando una metodología que implica redes neuronales, científicos de datos de Metrics analizaron datos históricos desde septiembre de 2023 hasta mayo de 2024. El modelo, alimentado con un 80 por ciento de los datos para entrenamiento y un 20 por ciento para validación, y optimizado con un algoritmo llamado ADAM, alcanzó la precisión necesaria tras 10 mil iteraciones para ofrecer proyecciones confiables. Este enfoque ofrece una visión cuantitativa y reveladora del panorama electoral, destacando tanto los favoritismos como los desafíos que enfrentan los candidatos.
Predicciones probabilísticas de la contienda
Según la simulación, Claudia Sheinbaum Pardo destaca como la candidata predominante, con una abrumadora probabilidad del 91.53 por ciento de obtener la victoria. Este pronóstico no solo subraya la eficacia de su campaña y la aceptación de sus propuestas entre los votantes, sino también la firmeza de su base de apoyo, arraigada profundamente en el movimiento de la cuarta transformación iniciado por el actual gobierno.
Xóchitl Gálvez Ruiz, representante del frente opositor, enfrenta un panorama menos alentador, con apenas un 8.36 por ciento de probabilidades de ganar. Estas cifras reflejan los desafíos significativos que su campaña ha enfrentado para captar la atención y el favor del electorado a medida que se acerca el día electoral.
En un escenario totalmente adverso, Jorge Álvarez Máynez cuenta con solo un 0.09 por ciento de probabilidades de victoria. Este pronóstico relega a Álvarez Máynez prácticamente a un papel simbólico en la contienda.
