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ALTOS DIRECTIVOS PÚBLICOS: UN NUEVO CONJUNTO DE
DATOS DE MIEMBROS DEL SERVICIO CIVIL CHILENO∗ 1
B G-B
University of Oxford, Reino Unido
Universidad de Santiago de Chile, Chile
bastian.gonzalezbustamante@politics.ox.ac.uk
M A
Universidad de Santiago de Chile, Chile
matias.astete@usach.cl
B O
Universidad de Santiago de Chile, Chile
berenice.orvenes@usach.cl
RESUMEN
Este artículo presenta un conjunto de datos novedoso de altos directivos
públicos chilenos durante el período 2009-2017. El foco de este artículo
metodológico es demostrar cómo el uso de procesos de minería de datos y
aprendizaje automático pueden ser útiles para la creación del conjunto de
datos y sus potenciales aplicaciones. Primero, presentamos cómo creamos y
validamos esta base. Luego, presentamos algunas aplicaciones descriptivas
y estimaciones no-paramétricas de supervivencia con curvas Kaplan-
Meier. Esperamos que este conjunto de datos sea un recurso relevante
para profundizar la compresión del funcionamiento del servicio civil en
Chile y realizar distintas comparaciones que permitan ampliar la línea de
investigación sobre personal político y gubernamental.
Palabras clave: Servicio Civil, Alta Dirección Pública, Estado, Minería de
Datos, Chile.
∗ Esta investigación fue posible gracias al nanciamiento de la Universidad de Santiago
de Chile (USACH) bajo el Convenio de Desempeño Académico 2018 en el marco
del proyecto “Survival of the Senior Civil Servants in the Chilean Executive Branch”
(DOI: 10.17605/OSF.IO/WBF6M).
R G P | V IX, N | J-D | -
pp. -
DOI: ./rgp....
SENIOR PUBLIC MANAGERS: A NOVEL DATASET ON
MEMBERS OF THE CHILEAN CIVIL SERVICE
ABSTRACT
is paper presents a novel dataset of senior public managers in Chile in
2009-2017. is methodological study focuses on demonstrating how data
mining and machine learning can be useful for the creation of the dataset
and its potential applications. We explain how we created and validated the
dataset before going in to present some descriptive applications and non-
parametric survival estimates with Kaplan-Meier curves. We hope that this
dataset will serve as a relevant resource for gaining a deeper understanding
of the Chilean civil service and making dierent comparisons through
which to expand this research line on political and government personnel.
Keywords: Civil Service, Senior Public Management, State, Data Mining,
Chile.
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Revista de Gestión Pública
Altos directivos públicos: Un Nuevo Conjunto de Datos
Volumen IX, Número 2
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INTRODUCCIÓN
Los sistemas de servicio civil se han consolidado y profesionalizado en la
mayoría de los países del mundo durante el último siglo, situación que
ha permitido que los Estados mejoren la provisión de bienes y servicios
públicos (Raadschelders y Rutgers 1996). Naturalmente existe una gran
heterogeneidad en estos procesos de consolidación al comparar entre
países, sin embargo, se pueden advertir ciertos patrones. Por ejemplo,
a comienzos del siglo XX existía una capacidad limitada de disponer
de altos directivos públicos, lo que se cristalizó en una diferenciación
entre la carrera funcionaria, o servicio civil ordinario, y la alta dirección
pública (Longo 2003, González-Bustamante 2020, Martínez Puón
2012). Esta diferenciación, que en algunos países es más pronunciada e
implica considerar de forma separada al cuerpo de altos directivos de los
funcionarios comunes, ha sido un elemento crucial en las reformas de los
servicios civiles latinoamericanos durante las últimas décadas (González-
Bustamante 2018, Ramos y Scrollini 2013).
En efecto, es posible identicar procesos de profesionalización de la alta
dirección pública y reformas cuyo n es disminuir los grados de politización
en los nombramientos de altos directivos durante las últimas décadas
en América Latina (Cortázar, Lafuente y Schuster 2014). Este punto es
particularmente sensible para practicantes y académicos que estudian el
funcionamiento de la administración pública y la designación del personal
gubernamental. Como indican Peters y Pierre (2004), altos grados de
politización en los nombramientos se asocian con clientelismo político y
patronazgo, lo que perjudica el equilibrio deseable entre designaciones de
conanza política y sistemas de nombramientos basados en mérito.
Fue precisamente la sensación de un desbalance en aquel equilibrio lo
que generó una ventana de oportunidad para instaurar el Sistema de Alta
Dirección Pública (SADP) en Chile. Durante una profunda crisis política
en 2003, producto de escándalos de corrupción, se realizó un acuerdo
entre el gobierno y la oposición para impulsar una serie de iniciativas de
modernización y transparencia para superar la crisis. Entre las medidas
más relevantes se encontraban la regulación de las compras en el sector
público y la creación del SADP (González-Bustamante, Olivares, Abarca
y Molina 2016, Lambertini y Silva 2009). Sin embargo, este sistema tiene
claroscuros.
El SADP ha sido destacado por organismos internacionales y practicantes
como un caso exitoso en América Latina (González-Bustamante 2018,
Iacovello y Strazza 2014). En términos generales es un modelo que
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aumenta la transparencia y los contrapesos institucionales (Pardow 2018,
Pardow y Verdugo 2020). Sin embargo, existen algunos aspectos que
requieren de una evaluación más precisa. Si bien durante la última década
se constata una ampliación relevante en la cobertura del sistema, existe
evidencia de elevados niveles rotación de los altos directivos y una baja
permanencia en los servicios más críticos que están mandatados por ley a
utilizarlo (González-Bustamante 2020). Aunque es posible suponer que
lo segundo se solucionó, al menos parcialmente, con la reforma de 2016
que prohíbe los nombramientos provisionales, el problema de la rotación
no ha sido estudiado en profundidad. En este contexto, es posible suponer
que la ausencia de este tipo de trabajos se relaciona con la falta de datos
sistematizados cuyo levantamiento requiere de un esfuerzo relevante de
procesamiento.
Los costos y las dicultades asociadas al procesamiento de grandes
volúmenes de información pueden ser superadas con el uso de técnicas de
minería de datos e inteligencia articial cuyas potencialidades, hasta ahora,
no han sido del todo explotadas por las ciencias sociales latinoamericanas.
En esta línea, este artículo, de carácter eminentemente metodológico, se
enfoca principalmente en demostrar las potencialidades de la minería de
datos y del aprendizaje automático para elaborar bases de datos sociales.
En especíco, presentamos un nuevo conjunto de datos que contiene
información detallada de 431 altos directivos públicos del primer nivel
jerárquico del servicio civil chileno durante el período 2009-20171. El
conjunto de datos fue creado con los antecedentes de dos solicitudes
de acceso a información pública realizadas a la Dirección Nacional
del Servicio Civil (DNSC) en 2016 y 2018 y una revisión de 1.396
documentos públicos, principalmente decretos y noticias institucionales.
Estos documentos fueron digitalizados con algoritmos de minería de
datos y revisados de forma semi-automatizada exhaustivamente. Esto nos
permitió obtener diversa información de los altos directivos públicos. Los
datos y el código serán liberados bajo una licencia de acceso abierto2. De
momento, explicamos cómo fueron construidos y validados con el objetivo
de orientar el uso de estas técnicas en la investigación sobre servicio civil y
personal gubernamental.
En los siguientes apartados presentamos cómo creamos y validamos
este conjunto de datos. Posteriormente, se exponen algunas aplicaciones
1 Este nivel, como indican González-Bustamante, Olivares, Abarca y Molina (2016),
está compuesto principalmente por jefes de servicios públicos. Es relevante destacar
que el SADP no tiene alcance sobre los cargos de conanza política más altos en el
poder ejecutivo como, por ejemplo, el gabinete y cargos en los gobiernos regionales.
2 Se ofrecen detalles sobre el proceso de liberación de datos y código de replicación en
el apartado nal.
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descriptivas que ofrecen algunas luces de cómo estos datos podrían ser
utilizados para mejorar la comprensión del funcionamiento del servicio civil
chileno. Finalmente, discutimos brevemente potenciales comparaciones y
aplicaciones para entender las dinámicas propias de los servicios civiles y las
tensiones entre sus grados de politización y la estabilidad gubernamental.
CREACIÓN DEL CONJUNTO DE DATOS
Las fuentes originales de información corresponden a datos liberados por la
DNSC en respuesta a las solicitudes AE004T0000240 y AE004T0000484
en el marco de la Ley 20.285 sobre Acceso a la Información Pública, realizadas
el 26 de diciembre de 2016 y el 26 de abril de 2018, respectivamente. Con la
primera solicitud elaboramos una base de datos de altos directivos públicos
para el período 2009-2015 (N = 391, véase también González-Bustamante
2020). Con esta base de datos y la segunda solicitud elaboramos un listado
de 452 directivos del primer nivel jerárquico para el período 2009-2017.
Posteriormente, recopilamos 1.396 documentos públicos, entre decretos
de nombramiento, actas de los concursos, noticias institucionales, entre
otros similares.
Los documentos fueron cargados en la plataforma Open Science
Framework (OSF)3 y se les asignó una URL permanente única que
nos permitió aplicar un algoritmo de reconocimiento óptico (OCR)
programado especícamente para este propósito. La aplicación de procesos
reconocimiento óptico sigue varias etapas (Smith 2007). En primer
lugar, se identican componentes conectados y se anidan los contornos
identicables y las líneas de texto en cada documento. Las líneas de texto,
posteriormente, se dividen en palabras considerando los espacios entre
estas. Luego, cada palabra se intenta reconocer con diccionarios de datos
entrenados, lo que opera como una especie de línea base. Este proceso
implica aprendizaje automático (machine learning), por tanto, se realiza
una iteración con el n de reconocer palabras que en una primera instancia
no fueron identicadas. Finalmente, se revisan los espaciados difusos
donde no hubo resultados concluyentes. Todo este procedimiento es
computacionalmente costoso, sin embargo, gracias al aumento sostenido
en las capacidades de procesamiento durante las últimas décadas se ha
vuelto accesible. De esta forma, es posible realizar el reconocimiento óptico
y obtener texto manejable para su análisis.
Este tipo de algoritmos tienen una serie de aplicaciones relevantes
que han sido incorporadas principalmente en motores de búsqueda y
3 Software abierto que facilita la colaboración e investigación cientíca, particularmente
la replicabilidad de los proyectos.
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en la administración de grandes volúmenes de datos no numéricos. Esta
segunda aplicación tiene una serie de potencialidades en el marco de la
gestión documental en organismos públicos y privados y, además, facilita
la posterior aplicación de técnicas de aprendizaje automático y profundo
en el contexto de enfoques de inteligencia articial. Por ejemplo, es posible
distinguir como potenciales aplicaciones de inteligencia articial el apoyo
a la gestión del conocimiento, la automatización de procesos, los sistemas
autónomos con capacidad de aprendizaje, los sistemas de reconocimiento,
entre otros (Salvador 2021, Wirtz, Weyerer y Geyer 2019).
En el caso de esta base, los documentos PDF fueron convertidos en
imágenes PNG que fueron cargadas en el repositorio del proyecto en
GitHub4 que está conectado con OSF. Luego, las imágenes se convirtieron
a un formato de texto manejable a través del proceso previamente descrito
con el n de emparejar y vericar los documentos con los casos identicados.
Esto nos permitió validar los casos. La Figura 1 presenta el diagrama del
proceso de recolección de información, elaboración del conjunto de datos
y su validación.
Con estos documentos reconstruimos la trayectoria de 431 casos,
es decir, excluimos 21 individuos (4,65%) del conjunto de datos nal
ya que no pudimos encontrar fuentes de respaldo conables. Esto nos
permitió construir diversas variables como sexo, edad estimada, número
de identicación nacional5, profesión, ministerio, servicio público, cargo
desempeñado, estatus de adscripción al SADP y del nombramiento6,
fechas de nombramiento y término de funciones, renovación en el cargo y
razón del término de funciones.
4 Plataforma para alojar proyectos con sistema de control de versiones que facilita el
seguimiento de cambios en códigos programados. Es una excelente plataforma para
garantizar replicabilidad de análisis y proyectos de investigación.
5 Con el número de identicación nacional calculamos el año de nacimiento estimado
con el siguiente modelo lineal Y = año = α+ β * (número de identicación) + ε, donde
α = 1.924,246 y β = 4,202. Este modelo tiene un R2 ajustado de 0,911 y se estimó
con datos de miembros del Congreso chileno entre las legislaturas de 1990 y 2014
(véase González-Bustamante 2014). Finalmente, se estima la edad con el año de
nacimiento y la fecha de nombramiento del alto directivo público. Obtuvimos siete
casos (1,62%) con edades estimadas menores a 25 años debido a que su número de
identicación es muy elevado. Estos casos han sido codicados como perdidos.
6 La cobertura del SADP se ha ampliado más de un 140% durante la última década
y existen diversas agencias públicas que lo utilizan de forma voluntaria (González-
Bustamante 2020). Respecto a los nombramientos, por otra parte, existió hasta la
reforma de 2016 la posibilidad de realizar nombramientos transitorios que operaban
en un bucle que conguraba un resquicio para evadir el uso del sistema y realizar
nombramientos discrecionales en servicios que estaban mandatados a utilizar el
sistema (González-Bustamante, Olivares, Abarca y Molina 2016).
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Figura 1: Diagrama del proceso de recolección de información,
elaboración del conjunto de datos y su validación
Fuente: Elaboración propia.
Es relevante destacar que este tipo de aplicaciones y sus potencialidades
son particularmente relevantes para enfrentar los desafíos que tienen las
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administraciones públicas de Iberoamérica. La Declaración de Lisboa de
2020, por ejemplo, reconoce la necesidad de potenciar el uso de big data
y la inteligencia articial para predecir, analizar y evaluar la prestación de
servicios públicos en la región (CLAD 2021). En efecto, la inteligencia
articial y la aplicación de distintos algoritmos dan cuenta de una nueva
etapa de interacción entre las tecnologías de información, gobiernos
y administraciones públicas, que se caracteriza principalmente por la
creciente disponibilidad de grandes volúmenes de datos y la existencia de
nuevas dinámicas en las prestaciones de servicios públicos (Criado 2021).
VALIDACIÓN Y ANONIMIZACIÓN
El proceso de digitalización con OCR se dividió en tres rondas. Primero,
se excluyeron 62 documentos ya que corresponden a actas de concursos
y los individuos no pudieron ser identicados con ninguna combinación
lógica de sus nombres y apellidos. Posteriormente, se aplicó el algoritmo
programado en 1.334 documentos con un éxito del 85,53%. De los 193
documentos en los que el algoritmo falló, en 186 archivos fue por problemas
de acentos y de tipeo que fueron corregidos con un código de limpieza.
Este procedimiento aumentó el éxito a un 99,48%. En consecuencia, el
algoritmo solo falló en la identicación de seis documentos (0,45%) y
solo un documento (0,08%) fue mal catalogado por nuestro equipo de
investigación.
A continuación, la Figura 2, presenta una evaluación de la precisión
del algoritmo de reconocimiento óptico revisando la proporción de texto
que logró identicar correctamente. Para esto se extraen las palabras más
comunes del español y se contrastan con diccionarios de palabras del
idioma utilizados para entrenar los modelos Long Short Term Memory
(LSTM) usados por Tesseract OCR Engine. En el contexto de los procesos
de aprendizaje profundo, las redes neuronales permiten combinar procesos
en iteraciones, por tanto, cada bucle considera información de las redes
previas. Dependiendo del caso, algunas aplicaciones pueden requerir
información reciente o datos más antiguos. Los modelos LSTM son redes
neuronales que realizan el proceso de aprendizaje incluso si la brecha entre
la información requerida y el punto de requerimiento es alta, por tanto,
pueden recordar información después de varias iteraciones gracias al uso
de diversas capas neuronales (Kumar, Goomer y Singh 2018). Por otra
parte, Tesseract es un motor para reconocimiento óptico que se comenzó
a desarrollar en 1995 en Bristol y desde 2005 está disponible como un
código abierto (Smith 2007). Actualmente es usado por Google y ofrece
soporte Unicode (UTF-8) para más de 100 idiomas a través de diversos
lenguajes de programación (Ooms 2019, véase también el repositorio en
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GitHub https://github.com/tesseract-ocr/tesseract). Nuestros resultados
muestran que, en general, la precisión se encuentra sobre el 90%.
Figura 2: Evaluación del desempeño y precisión del algoritmo OCR
Fuente: Elaboración propia.
Además, revisamos de forma automatizada la variable sexo usando el primer
nombre de cada caso y una base de datos de nombres de diversos países
del mundo, sexo y su predicción estimada creada por Casper Strömgren en
2013 (véase Wais 2016). Esta base crece diariamente con datos extraídos
de perles de redes sociales y en el momento de la revisión contaba con
111.541.298 observaciones, de las cuales 210.959 (0,19%) correspondían
a casos de Chile especícamente. Revisamos nuestra base inicial (N =
453), proceso que implicó ejecutar 39.851.141 revisiones (Figura 3). Esto
permitió identicar seis casos (1,33%) con problemas de clasicación, de
los cuales tres (0,66%) es por el uso de un nombre que en otros países está
asociado al sexo opuesto, por tanto, se limitó la validación al conjunto
de datos de Chile (n = 210.959). Otros tres casos presentaban problemas
por tener más de dos nombres, en consecuencia, se limitó la combinación
lógica de nombres y se rastreó el más común.
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Solo dos casos (0,44%) estaban efectivamente mal codicados y fueron
corregidos manualmente. Con una inspección visual de la Figura 3 se
pueden identicar cuatro casos con probabilidades inferiores al 75%, al
revisar los segundos nombres estas observaciones se validan elevando su
probabilidad de 0,57 a 0,97, de 0,67 a 0,98, de 0,68 a 0,99, y de 0,68 a
0,97, respectivamente.
Figura 3: Validación de la variable sexo
Fuente: Elaboración propia.
Por último, las variables que contienen información personal, como el
nombre o el número de identicación nacional del individuo, fueron
anonimizadas en la versión nal del conjunto de datos con un algoritmo
criptográco basado en una función hash que bloquea la ingeniería-reversa,
en consecuencia, imposibilita el acceso a los datos originales (Shinder y
Cross 2008). Utilizamos especícamente Secure Hash Algorithm (SHA)
de una longitud de 256 caracteres (SHA256) por razones de seguridad: los
algoritmos de menor extensión son susceptibles a ser vulnerados, aunque
desde los 128 bits el nivel de seguridad ya es bastante elevado (Eddelbuettel
2020).
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APLICACIONES
A continuación, presentamos algunos breves resultados exploratorios que
podrían profundizarse al realizar cruces considerando variables como
la profesión de los altos directivos o información más detallada de las
instituciones donde se desempeñan. Posteriormente, en la sección nal,
se presentan unas breves reexiones para potenciales comparaciones con
otros datos existentes y futuras aplicaciones.
En primer lugar, la Figura 4 presenta frecuencias simples de algunas
variables discretas del conjunto, especícamente del tipo de salida del
cargo, sexo, estatus de aliación del organismo al SADP e información
sobre cuántos altos directivos fueron renovados en su puesto por un
período adicional y aquellos que fueron nombrados discrecionalmente con
nombramientos transitorios.
Figura 4: Frecuencias de las variables tipo de salida del cargo, sexo,
aliación del organismo, renovación y nombramientos transitorios
Fuente: Elaboración propia.
La muestra está compuesta mayoritariamente por hombres, tan solo el
24,59% son mujeres, y solo un pequeño grupo recibió renovación de su
nombramiento (23,67%), mientras que un número mayor fue nombrado
de forma transitoria (40,14%). Por otra parte, los trasfondos educacionales
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más recurrentes son estudios en derecho (23,90%), medicina (16,47%)
o negocios y economía (13,92%). Otro dato interesante es la cantidad
de altos directivos despedidos durante su período (31,79%) y los que
renunciaron voluntariamente (16,71%). La Figura 5, por otro lado,
muestra la distribución de la edad estimada al momento del nombramiento
del directivo y su tiempo de permanencia en el cargo en días.
Figura 5: Frecuencias de las variables edad estimada y tiempo de
permanencia en el cargo
Figura 5: Frecuencias de las variables edad estimada y tiempo de
permanencia en el cargo
Nota: Se indica edad estimada al momento del nombramiento y permanencia
en días.
Fuente: Elaboración propia.
A continuación, realizamos algunas estimaciones no-paramétricas de
supervivencia. Nuestro período de estudio T corresponde período 2009-
2017. En este período es posible observar la ocurrencia de diversos posibles
eventos de interés como renuncias voluntarias, despidos, n de períodos o
altos directivos que a nes de diciembre de 2017 seguían en su cargo. Para
esta aplicación nos interesan los despidos, por tanto, asumimos los otros
resultados como ceros suponiendo la ausencia de riesgos competitivos. De
esta forma, siguiendo a Austin, Lee y Fine (2016), a partir de , donde S(t)
representa la función de supervivencia, es posible estimar la incidencia del
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despedido de altos directivos durante T. Una de las formas más directas de
calcular la función de supervivencia en ausencia de riesgos competitivos
son las estimaciones Kaplan-Meier, las cuales se calculan considerando
el número de individuos al inicio del período y aquellos que van
experimentando el evento de interés sobre el número inicial (Austin, Lee y
Fine 2016, Kishore, Goel y Khanna 2010). A continuación, presentamos
tres estimaciones Kaplan-Meier: por sexo, directivos que se desempeñan
en el sector salud y aquellos que dirigen instituciones públicas del sector
educación (Figura 6).
Figura 6: Estimaciones de supervivencia Kaplan-Meier para altos directivos
públicos por sexo y sectores salud y educación
Nota: Se gráca intervalo de conanza del 95% y la supervivencia media. Si
bien la estimación considera el tiempo en días, las rupturas del eje X permiten
visualizar intervalos que corresponden a años.
Fuente: Elaboración propia.
De estas estimaciones la única diferencia estadísticamente signicativa
es que los directivos que trabajan en servicios de salud muestran una
supervivencia bastante más baja en el cargo. Por otra parte, aquellos que se
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desempeñan en el sector educación tienden a sobrevivir más en sus cargos,
aunque el resultado no es tan robusto como se aprecia al examinar los
intervalos de conanza. Sorpresivamente no hay diferencias signicativas
entre hombres y mujeres, sin embargo, es importante considerar que
el número de directivas en la muestra es bajo y que los datos están
desbalanceados, por tanto, es necesario aplicar estrategias de identicación
causal en la estimación econométrica para obtener hallazgos robustos sin
sesgo.
OBSERVACIONES FINALES
Este artículo muestra que la aplicación de algoritmos de reconocimiento
permite automatizar ciertos procesos y facilitar la administración de grandes
volúmenes de información. Esto es útil para académicos y practicantes
pues constituye uno de los principales desafíos para las administraciones
públicas Iberoamericanas en el contexto de las nuevas potencialidades que
ofrece la inteligencia articial en el marco de la gestión pública. Además,
este trabajo es un ejemplo sobre cómo las leyes de acceso a la información
pueden facilitar la investigación cuando se combinan con innovaciones
tecnológicas y procesos de inteligencia articial.
El conjunto de datos permanecerá bajo embargo hasta la segunda mitad
de 2022. Posteriormente, será liberado en formato de valores delimitados
por comas con codicación UTF-8. Los materiales complementarios se
pueden revisar en el proyecto en OSF (DOI: 10.17605/OSF.IO/WBF6M).
El código de replicación se encuentra disponible en nuestro repositorio
de GitHub por ahora privado y próximamente disponible para consulta
pública.
Este conjunto de datos es potencialmente comparable con otros que ya
existen sobre élites políticas y personal gubernamental en Chile. Por una
parte, es posible utilizar la encuesta de élites usada por Joignant, Perelló
y Torres (2015) que cubre distintas posiciones entre 1990 y 20107. Por
otro lado, es posible realizar comparaciones con los datos de gabinetes a
nivel ministerial de González-Bustamante y Olivares (2016, 2018) y de
subsecretarías de González-Bustamante y Olivares (2015). También es
posible realizar comparaciones con los datos de puerta giratoria en el poder
ejecutivo chileno de Maillet, González-Bustamante y Olivares (2019) o de
las comisiones asesores presidenciales de Cisternas y Vásquez (2018). Por
último, otra alternativa es utilizar información biográca de candidatos al
Congreso como González-Bustamante y Cisternas (2016).
7 Para detalles del muestreo véase el anexo sobre estudios empíricos de élites y personal
gubernamental en Chile de Maillet, González-Bustamante y Olivares (2016).
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Una segunda línea que es posible explorar tiene relación con incorporar
datos de los organismos públicos de los altos directivos para diseñar
estrategias empíricas más elaboradas. En este sentido, es relevante destacar
que este conjunto de datos corresponde a una muestra no probabilística con
datos observacionales, en consecuencia, cualquier estimación econométrica
que se realice debería ser complementada con estrategias de identicación
causal que permitan solucionar la ausencia de contrafactuales y controlar
posibles sesgos adecuadamente.
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Recibido: 01-10-2020
Aceptación de la versión nal: 01-12-2020