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C
CISEPI
Sala de Asamblea Cívica
run_c9c14bbf · completada · Bogotá D.C.
Cliente: Alcaldía de Bogotá D.C. · Política pública antes de anunciarse · Estímulo inyectado en ronda 0

Compensación de $12.000 millones a comercio del corredor Estación Kennedy

"La Empresa Metro de Bogotá destinará $12.000 millones del presupuesto de contingencias para compensar a 340 establecimientos comerciales en el corredor de la Estación Kennedy, cuyo espacio público registra apenas un 4% de avance frente al 33% programado. Los recursos aplicarán únicamente a arrendatarios con contrato vigente — los propietarios de inmuebles quedan excluidos."

153Agentes (arquetipos)
28Rondas de asamblea
7.181.469Personas representadas
DIVIPOLA 11001Municipio
56 minDuración del run

Filtro de arquetipos Dato real — run_c9c14bbf

Cliente declarado: Administración municipal · perfil de estímulo Infraestructura. De 236 arquetipos con umbral de cobertura 95% para Bogotá, 169 quedan activos tras excluir menores de 15 años (no sujetos de compensación comercial).

Incluidos
169
Excluidos
67

Fuente: DANE CNPV 2018 · dato público agregado · cero identificación individual.

Capacidades activas según tipo de cliente

El tipo de cliente se declara en el formulario — nunca se infiere. Cada tipo activa un conjunto distinto de análisis.

ACTIVA Bootstrap clusterizado (IC 95%)
ACTIVA Cadena de Markov (dinámica de opinión)
ACTIVA Análisis de sensibilidad por segmento
ACTIVA Entrevistador post-simulación
NO APLICA TwinFinder — solo candidato departamental/nacional y privado
NO APLICA SwingAnalytics — solo candidato departamental/nacional y privado

Ver los casos B y C para las capacidades que aquí no aplican.

Bootstrap clusterizado por arquetipo IC 95% · dato real

1.000 remuestreos, unidad = arquetipo (no intervención individual), ponderado por peso poblacional — evita falsa precisión por repetición del mismo arquetipo.

A favor87%
IC 95%: 84% – 89%
En contra2%
IC 95%: 1% – 3% · los intervalos no se solapan → consenso real, no empate técnico

Cadena de Markov Estado estacionario · dato real

Matriz de transición 3×3 sobre secuencia de sentimiento por arquetipo, ronda a ronda.

→ Pro→ Neutro→ Contra
Pro90%8%2%
Neutro61%30%9%
Contra35%30%35%

Estado estacionario: 86% pro · 13% neutro · 1% contra. Sin estados absorbentes — ninguna posición es irreversible. Quien duda hoy tiene 61% de probabilidad de moverse al apoyo.

Análisis de sensibilidad (leave-one-out por segmento) Sin hallazgos — resultado real y honesto

La simulación no detectó segmentos "bisagra" (mixtos 35–65% pro) ni oposición estructural. El apoyo es transversal: estrato 1 lidera con 91%, estrato 4 lo sigue con 84% — sin fractura relevante. Esto también es información accionable: no hay a quién targetear diferenciadamente, la comunicación puede ser genérica.

Feed de deliberación Ilustrativo — patrón de argumento observado en el run

Los agentes interactúan por turnos aleatorios (sin jerarquía, sin puntaje social) durante 28 rondas. Reconstrucción del tipo de intercambio, con posiciones consistentes con el resultado real.

Brief ejecutivo — Alcaldía de Bogotá D.C.

run_c9c14bbf · 153 agentes · 28 rondas · reporte real generado por el sistema

1

Resumen ejecutivo

Respaldo ciudadano sólido y estadísticamente robusto: 87% a favor, 2% en contra. Los intervalos no se solapan — no es empate técnico, es consenso real. El riesgo no proviene del rechazo a la medida, sino de su diseño: la exclusión de propietarios genera una tensión secundaria.

2

Dinámica de opinión

El estado estacionario (86% pro) es casi idéntico a la distribución actual: el tiempo trabaja a favor de la medida. Quien está neutral tiene 61% de probabilidad de moverse hacia el apoyo — la neutralidad es antesala del respaldo, no de la oposición.

3

Demanda emergente

Las intervenciones más representativas, de perfiles distintos, convergen en un mismo argumento: ampliar el beneficio a propietarios de inmuebles. No es ruido — es una señal de reforma que viene desde abajo, con riesgo jurídico asociado (tutela por trato diferenciado).

!
Alerta estratégica: el consenso actual es frágil ante una mala implementación, no ante una mala política. El estrato 1 —el más favorable— tiene la menor tolerancia a percepción de corrupción en la distribución de los $12.000 millones. Si la certificación de pérdidas se percibe discrecional, el apoyo puede erosionarse con rapidez.

Entrevistador post-simulación Funcionalidad real — interviewer.py

Después de la asamblea, cualquier arquetipo puede ser interrogado individualmente. El sistema reconstruye su identidad demográfica y le inyecta como memoria sus intervenciones reales durante la asamblea, para que responda con coherencia — no como un chatbot genérico, sino como ese segmento ciudadano específico.

Elige un arquetipo y una pregunta para ver su respuesta.
🔒 En producción, esta caja llama a un LLM en vivo y responde a cualquier pregunta en lenguaje natural, anclada al historial real del arquetipo en la asamblea. Este mockup usa respuestas precalculadas para las tres preguntas de arriba — coherentes con el hallazgo real del run.
Cliente: candidato a gobernación (ficticio) · perfil "Candidato departamental" — activa SwingAnalytics + TwinFinder · Escenario ilustrativo

¿Cuál narrativa de empleo joven resuena mejor en Facatativá?

Una campaña a la Gobernación de Cundinamarca quiere anunciar su propuesta de empleo joven, pero tiene dos formas de contarla. Antes de gastar pauta, prueba ambas versiones sobre la población simulada del municipio — mismo contenido de fondo, enmarque distinto.

2Narrativas en prueba
267Agentes por narrativa
136.041Personas representadas
DIVIPOLA 25269Municipio de prueba

Arquetipos de mayor peso poblacional Datos reales — archetypes_25269.json

De 611 arquetipos censados para Facatativá (5 variables DANE: sexo, edad, urbanidad, educación, estrato), estos son los de mayor peso poblacional. El público objetivo de la narrativa (jóvenes) y su entorno decisor (madres, adultos) están ambos representados.

ArquetipoPersonasPeso
Hombre · 15–24 · Cabecera · Secundaria · Estrato 23.2161,76%
Hombre · 25–34 · Cabecera · Secundaria · Estrato 22.9201,60%
Mujer · 15–24 · Cabecera · Secundaria · Estrato 22.8931,59%
Mujer · 45–54 · Cabecera · Primaria · Estrato 22.6771,47%
Mujer · 15–24 · Cabecera · Técnica · Estrato 22.6751,47%
Mujer · 25–34 · Cabecera · Secundaria · Estrato 22.6241,44%
Mujer · 25–34 · Cabecera · Técnica · Estrato 22.5641,41%
Mujer · 35–44 · Cabecera · Secundaria · Estrato 22.2231,22%
Mujer · 55–64 · Cabecera · Primaria · Estrato 22.2221,22%
Hombre · 45–54 · Cabecera · Primaria · Estrato 22.1171,16%

Capacidades activas según tipo de cliente

Perfil declarado: Candidato departamental/nacional — activa el paquete completo de análisis competitivo.

ACTIVA SwingAnalytics — A/B de narrativas
ACTIVA TwinFinder — dónde replicar la narrativa ganadora
ACTIVA Bootstrap + Markov + sensibilidad
ACTIVA Entrevistador post-simulación

Límite ético no negociable: CISEPI simula la recepción de narrativas propias — nunca suplanta figuras públicas reales ni diseña manipulación dirigida de comunidades. Audit trail completo en cada run.

SwingAnalytics — misma propuesta, dos formas de contarla Ilustrativo — metodología real (A/B sobre el mismo municipio)

Dos simulaciones independientes con la misma población y estímulos distintos. Los arquetipos que cambian de posición entre versiones son los "swing" — el hallazgo más valioso para una campaña.

Narrativa A — subsidio directo

"Todo joven de Cundinamarca entre 18 y 26 años sin empleo recibirá un apoyo mensual directo mientras consigue trabajo."

38% pro24% neutro38% contra
Narrativa B — formación + enganche

"Todo joven de Cundinamarca tendrá formación técnica gratuita con el SENA y enganche laboral garantizado con las empresas de la sabana."

63% pro23% neutro14% contra
Swing detectado

Mujer 45–54, estrato 2, primaria (2.677 personas — 4º arquetipo del municipio) — contra en Narrativa A, pro en Narrativa B. Razón simulada: "regalar plata no le enseña a trabajar a nadie" vs. "que aprendan un oficio y tengan puesto seguro, eso sí sirve". El público objetivo es el joven, pero quien valida la narrativa en la mesa familiar es la madre.

Estable

Hombre 15–24, estrato 2, secundaria (3.216 personas — el arquetipo más grande) — pro en ambas narrativas. El beneficiario directo apoya cualquier versión; no es él quien decide cuál narrativa gana.

Feed de deliberación — Narrativa A (subsidio directo) Ilustrativo

La versión con más fricción es la más informativa para el estratega: aquí se ve por qué el subsidio directo divide a la asamblea.

Brief del estratega — Campaña departamental

Escenario ilustrativo · perfil "candidato departamental" · SwingAnalytics + TwinFinder activos

1

Hallazgo central

La diferencia de 25 puntos entre narrativas (38% vs 63%) no viene de la propuesta — viene del enmarque. "Subsidio" activa el rechazo del votante adulto trabajador ("plata regalada"); "formación con puesto garantizado" activa la aspiración de movilidad social. El contenido presupuestal puede ser el mismo.

2

El votante bisagra no es el beneficiario

El joven (arquetipo más grande del municipio) apoya ambas versiones — su voto no discrimina entre narrativas. La bisagra es la madre de 45–54, estrato 2: rechaza el subsidio, abraza la formación, y es quien valida el mensaje en la mesa familiar. La pauta debe hablarle a ella, no solo al joven.

3

Dónde replicar (TwinFinder)

Validada la narrativa B en Facatativá, TwinFinder identifica los municipios demográficamente gemelos de la sabana (Zipaquirá, Madrid, Mosquera) donde el mismo mensaje tiene mayor probabilidad de repetir el resultado sin correr una simulación nueva por cada municipio — ver el mecanismo en el Caso C.

!
Alerta estratégica: la narrativa A no solo pierde — moviliza oposición (38% contra, con intensidad argumentativa alta en adultos de estrato 2 y 3). Anunciarla sin probarla habría regalado al adversario un ataque evidente: "quiere comprar el voto joven". Esa es la diferencia entre medir después y simular antes.
Cliente: organización de cooperación internacional · perfil "Privado" — activa TwinFinder + SwingAnalytics · Escenario ilustrativo

¿La intervención de fortalecimiento institucional funcionará en este territorio?

Ejemplo construido para esta demostración — inspirado en el tipo de programas de gobernabilidad local y transparencia municipal que impulsan fundaciones de cooperación internacional. Antes de invertir en un territorio, la organización simula la recepción del programa y decide dónde y cómo entrar.

FacatativáTerritorio candidato
TwinFinder¿Dónde escalar después?
SwingAnalytics¿Con qué mensaje entrar?
tipo_cliente = privadoDeclarado en el formulario

Recepción del programa en Facatativá Ilustrativo — metodología real

Estímulo probado: "Talleres gratuitos de veeduría ciudadana y rendición de cuentas municipal, facilitados por una fundación internacional independiente."

64%Favorable
Favorable64%
Neutro / condicionado24%
Contrario12%

Condición dominante del apoyo

Pro

"Si es la sociedad civil la que participa, y no nos imponen nada, bienvenido sea — que nos enseñen a exigir cuentas claras."

Fricción detectada

Contra

"Depende de quién financia y qué piden a cambio — no quiero que una organización de afuera venga a decirnos cómo gobernar."

El enmarque importa: prueba A/B previa SwingAnalytics · ilustrativo

El mismo programa enmarcado como "exigencia de certificación a los concejales" cae a 41% de apoyo (−23 puntos): la percepción de imposición externa activa el rechazo del segmento técnico de estrato 3, precisamente el de mayor influencia informal sobre la legitimidad del programa. La versión "capacitación ciudadana voluntaria" protege la legitimidad sin cambiar el contenido.

TwinFinder — municipios demográficamente afines a Facatativá Ilustrativo — metodología real (distancia Jensen-Shannon)

Construye un vector de distribución poblacional (sexo × edad × urbanidad × educación × estrato) por municipio y calcula distancia Jensen-Shannon: 0,0 = idénticos, 1,0 = completamente distintos. Si el piloto funciona en Facatativá, estos son los municipios donde replicarlo con menor riesgo de que falle por composición poblacional distinta.

01ZipaquiráDIVIPOLA 25899
d = 0,031
02ChíaDIVIPOLA 25175
d = 0,044
03MadridDIVIPOLA 25430
d = 0,052
04MosqueraDIVIPOLA 25473
d = 0,061
05SoachaDIVIPOLA 25754
d = 0,083

Municipios reales de Cundinamarca; distancias ilustrativas — el cálculo real se ejecuta sobre los catálogos de arquetipos ya construidos (136 municipios disponibles).

Feed de deliberación Ilustrativo

Reconstrucción del tipo de intercambio esperado bajo el marco de "capacitación ciudadana voluntaria".

Brief ejecutivo — Organización de cooperación internacional

Escenario ilustrativo · perfil "privado" · TwinFinder + SwingAnalytics activos

1

¿La intervención puede ser exitosa? Sí, con condiciones

64% de recepción favorable bajo el enmarque correcto — pero el apoyo es condicional a que el programa se perciba como capacitación voluntaria de la sociedad civil, no como exigencia externa a funcionarios electos. La misma intervención, mal enmarcada, cae 23 puntos y activa el discurso de "injerencia extranjera".

2

Dónde escalar

Zipaquirá y Chía son los candidatos más eficientes para replicar un piloto exitoso: comparten perfil demográfico con Facatativá (d < 0,05), lo que reduce el riesgo de que el mensaje validado en un municipio falle en el siguiente. La expansión puede planearse con evidencia, no con intuición.

3

Qué habría costado no saberlo

Sin la simulación, la probabilidad de entrar con el enmarque equivocado era real — y el costo no es solo el programa fallido: es la legitimidad de la organización en ese territorio para futuras intervenciones. Simular antes de entrar es un seguro de reputación, no solo de presupuesto.

!
Alerta estratégica: el segmento técnico de estrato 3 —minoritario en número pero con la mayor influencia informal sobre la percepción de legitimidad— es el que decide si el programa se lee como "apoyo" o como "intromisión". La estrategia de entrada debe incluirlo explícitamente como aliado, no solo como beneficiario.
Fuente: DANE CNPV 2018, dato público agregado · Arquetipos, no individuos · Cumplimiento Ley 1581/2012 Mockup de interfaz — datos reales marcados explícitamente; contenido ilustrativo etiquetado como tal en cada tarjeta