Why polls fail to predict elections

In the past decade we have witnessed the failure of traditional polls in predicting presidential election outcomes across the world. To understand the reasons behind these failures we analyze the raw data of a trusted pollster which failed to predict, along with the rest of the pollsters, the surprising 2019 presidential election in Argentina which has led to a major market collapse in that country. Analysis of the raw and re-weighted data from longitudinal surveys performed before and after the elections reveals clear biases (beyond well-known low-response rates) related to mis-representation of the population and, most importantly, to social-desirability biases, i.e., the tendency of respondents to hide their intention to vote for controversial candidates. We then propose a longitudinal opinion tracking method based on big-data analytics from social media, machine learning, and network theory that overcomes the limits of traditional polls. The model achieves accurate results in the 2019 Argentina elections predicting the overwhelming victory of the candidate Alberto Fern\'andez over the president Mauricio Macri; a result that none of the traditional pollsters in the country was able to predict. Beyond predicting political elections, the framework we propose is more general and can be used to discover trends in society; for instance, what people think about economics, education or climate change.Comment: 47 pages, 10 tables, 15 figure

Panorama general de las nuevas formas de organización del agro: las principales cadenas agroalimentarias

Incluye bibliografíaDurante las últimas tres décadas, las actividades vinculadas a la producción agroindustrial han experimentado una radical transformación, que adquirió especial intensidad en los últimos años. Los cambios cuantitativos fueron acompañados por modificaciones en los modelos tecnológicos y por transformaciones en la forma de organización de la actividad, que amplió la cantidad de sectores involucrados en la producción, desverticalizando actividades y dando orígen a nuevos actores que contribuyen a la difusión tecnológica. Con límites cada vez más difusos entre lo que es agroindustria y lo que no lo es, las mediciones convencionales pierden representatividad respecto al verdadero fenómeno económico. El presente trabajo pretende superar esas dificultades con un análisis enfocado en las cadenas de valor, analizando la contribución de las cadenas agroindustriales a la generación de riqueza. Con ese objetivo, este documento complementa el análisis cualitativo de la estructura productiva agroindustrial con resultados cuantitativos de un modelo de cadena de valor que busca, explícitamente, capturar las interrelaciones entre los múltiples eslabones de las cadenas agroindustriales. Para ello, se reestiman las cuentas de producción y las interrelaciones de compra venta y flujos de bienes y servicios, entre más de veinte eslabones individuales de las cadenas vinculadas a la producción de trigo, maíz, soja y girasol, por un lado; y, por otro, de las cadenas productivas de leche y carne vacuna. El documento, enfocado en la campaña 2006-2007, pretende constituirse en una herramienta útil para el estudio de la estructura productiva agroindustrial, que facilite la toma de decisiones y contribuya al diseño de políticas para promover el desarrollo sustentable de cadenas que juegan un rol clave en la economía en su conjunto

Estrategias de innovación y dinámica del empleo en ramas productivas argentinas

Se analiza la relación entre desarrollo de capacidades, innovación y dinámica del empleo en una muestra de 403 empresas industriales con diferentes ramas productivas argentinas. Se parte de que el impacto de las actividades innovativas de las empresas sobre la dinámica del empleo no depende de los esfuerzos aislados sino de las estrategias de innovación, entendidas éstas como un conjunto de esfuerzos coordinados y coherentes, con los atributos sectoriales de la rama productiva en la que opera. En este sentido, se plantea una metodología en tres etapas: en la primera se propone identificar las estrategias de innovación, en la segunda se indaga el efecto de las capacidades en la determinación de las estrategias y la tercera aborda el impacto de las estrategias y capacidades sobre los cambios en el empleo. Los resultados del ejercicio econométrico planteado muestran que las capacidades de absorción y conectividad de las empresas repercuten en las estrategias de innovación de las empresas, mientras que éstas afectan la dinámica del empleo tanto en la cantidad de trabajadores como en sus calificaciones