Metodologia

Aquest document és la referència metodològica d’Al dato. Es va publicar al repositori abans de calcular els resultats; qualsevol canvi posterior queda registrat a l’historial de versions i a docs/DESVIACIONES.md.

1. Principis

1. Només fonts oficials. Organismes públics d’Espanya (INE, Banc d’Espanya, IGAE, Seguretat Social, Ministeri de l’Interior, Junta Electoral Central, BOE) i de la Unió Europea (Eurostat). Per a dades d’Espanya, sempre es prefereix el productor primari; l’Eurostat s’utilitza per comparar amb la UE mitjançant definicions harmonitzades.
2. Origen verificable de cada xifra. Cada fitxer descarregat es desa sense modificar, amb la seva URL exacta, la data i l’hora de consulta i la seva empremta SHA-256. La publicació falla automàticament si una xifra no es pot reconstruir a partir d’un fitxer brut amb la seva empremta.
3. Preregistre. Els indicadors (data/catalog/indicadores.yaml), els marcadors (data/catalog/marcadores.yaml) i l’anàlisi de mesures (data/catalog/medidas.yaml) es fixen i es publiquen abans de veure els resultats.
4. Neutralitat per construcció. Mateixes regles per a tots els governs i partits; cap color associat als partits; rang per defecte dels gràfics = sèrie completa; cap adjectiu valoratiu.
5. Honestesa sobre la causalitat. Cada resultat declara el seu nivell d’evidència. Que una dada canviï durant un govern no significa que aquest govern l’hagi causada.

2. Indicadors del verificador

Cada indicador del catàleg inclou: organisme, operació estadística, codi de sèrie, URL de la font primària, unitat, freqüència, administració amb la competència principal, ruptures de sèrie documentades per l’organisme i definicions que solen confondre’s.

• Verificació: cada sèrie es va comprovar contra l’API oficial (últim període i últim valor) i es van descartar les sèries congelades o discontinuades. Per exemple, l’INE va substituir la sèrie d’atur EPA815 per la EPA452434 en revisar l’EPA.
• Dades provisionals: es mantenen les marques de l’organisme (provisional, ruptura, definició diferent, estimació).
• Comparació amb la UE-27: quan existeix, s’utilitza la sèrie harmonitzada d’Eurostat per a Espanya i per a la UE-27, amb la mateixa definició. La sèrie nacional del productor primari es mostra a part.
• Xifres de portada: un indicador per a cada gran àmbit del debat econòmic i social (ocupació, preus, comptes públics, activitat, pobresa i educació), sempre el mateix i amb l’últim valor disponible, sigui quin sigui la seva evolució.
• Actualització: una tasca programada baixa les dades cada dia i les passa per un filtre automàtic. El que supera el filtre es publica. El que el filtre reté no es publica fins que una persona ho revisi (vegeu la secció 8).

Incorporació de nous indicadors

Un indicador nou s’afegeix al catàleg amb la seva verificació contra l’API oficial. El canvi queda registrat amb la seva data a l’historial públic i es documenta a docs/DESVIACIONES.md si altera el pre-registre.

3. Marcadors per àrea de govern

Els marcadors segueixen la lògica dels OKR (objectius i resultats clau), amb dues restriccions de neutralitat:

1. Qui decideix què és «millor». Un indicador només té sentit de millora (puja o baixa) si això ho estableix una norma o un compromís oficial, que es cita: la Constitució, els tractats de la UE, una llei o un objectiu oficial de la UE. Si no existeix aquesta norma, l’indicador es presenta com a context, sense valoració. Així passa amb la pressió fiscal, la despesa pública, la inflació (mandat del BCE) o la població.
2. Qui fixa els objectius. Els objectius quantitatius (per exemple, el dèficit del 3 % o l’abandonament escolar per sota del 9 % el 2030) provenen exclusivament de normes oficials (data/catalog/objetivos.yaml).

Finestres d’atribució. Cada govern abasta des del Reial Decret de nomenament del seu president fins al del següent, inclòs el període en funcions; el dia del Reial Decret encara compta per al govern sortint (D-009). S’utilitzen governs i no legislatures perquè una moció de censura pot canviar el Govern a mitja legislatura. Cada any, trimestre o mes s’atribueix al govern que va governar més de la meitat dels seus dies (D-005). La variació va des de l’últim dada anterior al primer període propi del govern fins al seu últim període propi, i només es qualifica si hi ha dada en tots els seus períodes propis (en el govern en curs, fins a l’últim dada publicat).

Separar el context de la gestió. Per a cada finestra es calcula la variació a Espanya i a la UE-27 amb la mateixa definició harmonitzada. El diferencial (variació d’Espanya menys variació de la UE-27) descuenta la part de l’evolució que comparteixen les economies europees: cicles, crisis financeres, pandèmia o preus de l’energia.

• El que no permet: atribuir el diferencial al Govern. Pot deure’s a factors propis d’Espanya aliens a l’acció del Govern, com ara l’estructura productiva, la demografia o la política de les CCAA.
• Nivell d’evidència: N0, descriptiu amb comparador.

Sensibilitat. Les polítiques trigen a produir efecte. Per això també s’ofereixen els resultats amb la finestra desplaçada un any. Si el diferencial canvia de signe, el resultat és fràgil i així s’indica.

Finestres curtes o incompletes. Els governs de menys d’un any, els trams amb menys de dues observacions (la de sortida i la final) i les variacions als quals els falta algun període propi no es qualifiquen, i la taula n’indica el motiu.

Competències. Cada indicador indica quina administració té la competència principal. Sanitat i educació estan gestionades per les comunitats autònomes.

4. Laboratori de mesures

L’objectiu és estimar l’efecte d’una mesura concreta, separant-lo del context, amb mètodes de inferència causal.

Criteris de selecció de mesures:

• norma publicada al BOE amb data d’entrada en vigor;
• com a mínim vuit observacions abans i després;
• un grup de comparació creïble;
• equilibri entre governs de signe diferent.

Salvaguardes:

• placebos de data i d’unitat;
• sensibilitat a la finestra i al grup donant;
• errors robustos;
• informe de totes les especificacions provades.

Si un placebo dona un efecte significatiu o les tendències prèvies no són paral·leles, el resultat baixa de nivell i la conclusió ho diu.

Revisió externa: mentre no els validin com a mínim dues persones expertes de perfils diferents, els anàlisis es publiquen com a borrador. Porten un avís visible en cada pàgina, no s’indexen als cercadors i les seves xifres no es presenten com a resultats en cap altra part del lloc web.

5. Simulador i guia institucional

El simulador aplica la LOREG (art. 162 i 163: llei d’Hondt per circumscripció, llindar del 3 % dels vots vàlids) als resultats oficials de 2023 (Junta Electoral Central, BOE-A-2023-18907) i al repartiment d’escons de 2026 (Reial Decret 806/2026, BOE-A-2026-20742). Una prova automatitzada comprova que el motor reprodueix exactament els 350 escons de 2023 a les 52 circumscripcions.

• Model de variació: la variació del vot es modela com un canvi proporcional uniforme. No és un model predictiu.
• Enquestes: es respecta la prohibició de publicar sondejos els cinc dies anteriors a la votació (LOREG, art. 69.7).

Cada regla de la guia institucional enllaça al seu article al text consolidat del BOE.

6. Programes electorals

S’analitzaran els programes de les 20 candidatures principals, triades d’aquesta manera:

1. només candidatures proclamades al BOE;
2. ordenades per vots a les generals de 2023;
3. les formacions noves entren si van obtenir representació al Congrés dels Diputats o al Parlament Europeu el 2024.

Per a cada programa:

• s’arxiva el PDF oficial amb la seva empremta;
• cada proposta es registra amb cita literal, pàgina, àrea temàtica, nivell de concreció («mesurable» o «declaració d’intencions») i administració competent;
• si s’usa extracció automàtica, una persona revisa cada proposta abans de publicar-la.

Afinitat entre partits

Quant coincideixen els partits quan voten al Congrés dels Diputats, al Senat i al Parlament Europeu, només amb votacions nominatives oficials. Al dato no col·loca cap partit en cap eix. Les regles, fixades abans de descarregar les dades, són a docs/AFINIDAD.md i data/catalog/afinidad.yaml.

7. Correccions

Els errors es corregeixen de manera visible a la fe d’errades, amb la data, la xifra anterior i la corregida, sense esborrar l’historial.

8. Actualització automàtica i filtre de qualitat

Les dades s’actualitzen soles cada dia. La regla és: cap dada es publica sense passar pel filtre; el que el filtre reté, una persona ho revisa. El filtre protegeix contra tres coses: una font compromesa (per exemple, un lloc web oficial atacat), un error de descàrrega i un canvi de mètode que l’organisme no hagi comunicat.

1. Origen i forma de cada descàrrega. Només es descarrega d’una llista tancada de dominis oficials, sempre per HTTPS i amb el certificat verificat. Una redirecció a un altre domini és un error. Cada descàrrega ha de tenir el tipus i la mida esperats i la mateixa estructura que l’anterior: codi de sèrie, unitat i dimensions. De la font només es prenen números i períodes. Un període futur o un valor que no és un número s’hi rebutgen. Els noms que porta la font (per exemple, de províncies) es comparen amb el catàleg i mai no es publiquen tal qual.

2. Verosimilitud de cada sèrie, davant l’última dada publicada. Les regles i els seus llindars són a data/catalog/filtro.yaml:

• Salto anòmal: el canvi de l’últim període es compara amb els canvis habituals d’aquesta mateixa sèrie, mitjançant una mesura robusta de la seva dispersió (la desviació absoluta mediana). A més, hi ha un límit fix per tipus d’unitat: un valor multiplicat per deu es reté sempre.
• Revisions del passat: es reté si l’organisme modifica més del 30 % dels períodes ja publicats, o si una revisió és gran.
• Desaparicions: un període que ja estava publicat i desapareix, o un buit nou, es reté sempre.
• Coherència interna: als mapes, la suma de les províncies ha de coincidir amb el total d’Espanya, com fins ara.
• Coherència entre fonts: l’atur, l’IPC i el PIB de l’INE es comparen amb la mateixa xifra d’Eurostat. La seva diferència ha de quedar dins dels marges habituals.
• Canvis massius: si una font modifica d’un cop el passat de moltes sèries alhora, es reté tota la font. És el senyal típic d’un atac o d’un canvi de mètode.
• Calendari: una dada que arriba abans del possible només genera un avís. L’INE no publica el seu calendari en un format que es pugui descarregar.

Provada sobre els últims 24 períodes de cada sèrie publicada (3.488 casos), el filtre hauria retengut l’0,8 %, gairebé tot durant la pandèmia de 2020 i 2021. És el que s’espera: un canvi així mereix que una persona ho miri abans de publicar-lo.

3. Decisió. El que es reté no es publica. La fitxa de dades conserva l’últim valor verificat i avisa: «Dada no actualitzada des de…». El titular rep un avís amb els motius i decideix si l’aprova. Cada actualització queda al registre públic d’actualitzacions: què s’ha actualitzat i què s’ha retengut, amb el seu motiu.

4. Arxiu de proves. Cada resposta de cada font es desa completa, amb la seva data i hora, en format WARC (ISO 28500), un estàndard d’arxiu web. També es desen les capçaleres i l’empremta del certificat del servidor. L’arxiu mai no s’esborra ni s’obreescrú. Cada dia, una cadena d’empremtes SHA-256 enllaça tot el que és nou amb l’anterior, i un segell de temps independent (RFC 3161 i OpenTimestamps) fixa la seva data. Així es pot demostrar què publicava cada font en cada moment, encara que després ho canviï o ho esborri. El procediment és a docs/PRUEBAS.md.

9. Propietats estadístiques de les sèries i correlacions (en preparació, sense publicar)

Regles completes i paràmetres a data/catalog/estadistica.yaml i a la desviació D-048, establerts abans de calcular. Resultats a data/processed/estadistica/.

Propietats per sèrie (sobre la sèrie publicada, llevat que s’indiqui anual). Sigui x_i les observacions i t_i el seu inici en anys:

• Mitjana, mediana i desviació típica amb n−1. Mínim i màxim amb el seu període.
• Tendència: pendent b de x = a + b·t per mínims quadrats, amb interval del 95 % (t de n−2 graus de llibertat i errors de Newey-West, floor(4·(n/100)^(2/9)) retards).
• Variació mitjana anual: (x_últim/x_primer)^(1/anys) − 1 en sèries en nivells positius; (x_últim − x_primer)/anys en la resta.
• Variació interanual anual d_t: 100·ln(X_t/X_{t−1}) en nivells positius; X_t − X_{t−1} en la resta, amb X_t la mitjana dels períodes de l’any si està complet. Volatilitat = desviació típica de d_t.
• Estacionalitat: part de la variància de les primeres diferències que explica el període de l’any (llindar 0,25, el mateix de la web).
• Canvis de ritme: PELT sobre d_t, cost de mínims quadrats, trams de 4 o més, penalització 2·σ²·ln(n), σ = 1,4826·MAD(d).
• Ruptures documentades: prova de Chow (F de 2 i n−4 graus de llibertat) amb correcció de Benjamini-Hochberg.
• Variacions atípiques: |0,6745·(d_t − mediana)/MAD| > 3,5.
• Davant la UE-27: diferència Espanya − UE-27 en els períodes comuns.

Correlacions. Spearman i Pearson entre d^A_t i d^B_{t+k}, amb k de −4 a +4, i com a mínim 20 parells; valor p amb mida efectiva per autocorrelació; interval per bootstrap de blocs; Benjamini-Hochberg al 5 % sobre totes les proves. Una correlació no implica causalitat: descriu que dues sèries es van moure alhora, i la majoria de les que surten amb sèries que creixen en el temps no tenen relació. Sempre s’acompanya del nombre de proves, de quantes en sortirien per atzar i d’un placebo amb una sèrie barrejada per blocs.

A la web: coincidències estadístiques. Les correlacions que superen el Benjamini-Hochberg al 5 % es publiquen com a «coincidències estadístiques» a la fitxa de cada dada, a Explorar i en una pàgina pròpia amb el mètode, els recomptes i la llista completa. Cada llista porta el nombre de parelles comparades, quantes coincidències sortiran per atzar, el resultat amb dades barrejades i el text fix: pot ser degut a l’atzar, a una tercera causa comuna o a la casualitat de les dates, i no indica que una cosa causi l’altra. Ordre fix: pel nom de l’altra dada i, a igual nom, per la diferència temporal; mai per la mida del coeficient. Les parelles amb relació per definició (mateixa operació estadística, una part de l’altra o una calculada a partir de l’altra) es marquen amb una regla fixa, sense mirar el resultat, i van separades. Regles de presentació i llista de la marca a data/catalog/coincidencias.yaml.

A la web: perfil del indicador i dades amb un comportament similar. Cada fitxa de dades i la secció Explorar presenten en llenguatge clar el perfil de la sèrie (mínim, màxim, mitjana, canvi típic d’un any a l’altre, tendència, estacionalitat, canvis de ritme, anys atípics i canvis en la manera de mesurar), amb el contingut tècnic a «Més». Amb cinc trets sense unitat de la sèrie anual (direcció i regularitat, volatilitat relativa, any del màxim, any del mínim i nombre de canvis de ritme) i l’estacionalitat, una regla fixa busca parelles amb un comportament similar (D-064, regles a data/catalog/perfiles.yaml). Sempre es publica quantes parelles surten similars amb les dades reals i quantes amb sèries inventades i dades barrejades, juntament amb el text fix: que dos indicadors tinguin un comportament similar no vol dir que estiguin relacionats ni que un influeixi en l’altre. Amb les dades reals surten gairebé tantes parelles com amb sèries inventades, de manera que la llista es publica només a la seva pàgina, amb el mètode i els recomptes, i no al costat de cada indicador (D-065). Ordre pel nom dels dos indicadors, mai per la similitud.