Metodologia

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

1. Principis

1. Només fonts oficials. Organismes públics espanyols (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 es prefereix sempre el productor primari; l’Eurostat s’utilitza per a comparar amb la UE amb definicions armonitzades.
2. Procedència verificable de cada xifra. Cada fitxer descarregat es guarda sense modificar amb la seua URL exacta, la data i l’hora de consulta i la seua empremta SHA-256. La publicació falla automàticament si una xifra no es pot reconstruir a partir d’un fitxer brut amb la seua 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 vore els resultats.
4. Neutralitat per construcció. Mateixes regles per a tots els governs i partits; cap color associat a 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 canvie durant un govern no significa que eixe govern l’haja causat.

2. Indicadors del verificador

Cada indicador del catàleg té: 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 codi 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 de paro EPA815 per EPA452434 en revisar l’EPA.
• Dades provisionals: es conserven les marques de l’organisme (provisional, ruptura, definició diferent, estimat).
• 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 el seu últim valor, siga qual siga la seua evolució.
• Actualització: una tasca programada baixa les dades cada dia i els 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 revise (veja’s la secció 8).

Incorporació de nous indicadors

Un indicador nou s’afegeix al catàleg amb la seua verificació contra l’API oficial. El canvi queda registrat amb la seua 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 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 esta norma, l’indicador es presenta com a context, sense valoració. Així ocorre amb la pressió fiscal, el despesa pública, l’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) procedixen 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 eixint (D-009). S’usen 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 s’ofereixen també 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 partida i la final) i les variacions a les quals els falta algun període propi no es qualifiquen, i la taula diu 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 validen com a mínim dues persones expertes de perfils diferents, les anàlisis es publiquen com a borrador. Porten un avís visible en cada pàgina, no s’indexen als cercadors i les seues 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 així:

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 o al Parlament Europeu en 2024.

Per a cada programa:

• s’arxiva el PDF oficial amb la seua 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 en votar al Congrés, 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, estan a docs/AFINIDAD.md i data/catalog/afinidad.yaml.

7. Correccions

Els errors es correixen 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 reté el filtre ho revisa una persona. El filtre protege contra tres coses: una font comprometuda (per exemple, un lloc web oficial atacat), un error de descàrrega i un canvi de mètode que l’organisme no haja 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 oficial només es prenen xifres i períodes. Un període futur o un valor que no és una xifra es 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 estan a data/catalog/filtro.yaml:

• Salto anòmal: el canvi de l’últim període es compara amb els canvis habituals d’esta 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 del que és habitual.
• 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 mire abans de publicar-lo.

3. Decisió. El que es retengut no es publicat. 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 registrada 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 guarda completa, amb la seua data i hora, en format WARC (ISO 28500), un estàndard d’arxiu web. També es guarden les capçaleres i l’empremta del certificat del servidor. L’arxiu mai no s’esborra ni se sobreescriu. 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 seua data. Així es pot demostrar què publicava cada font en cada moment, encara que després ho canvie o ho esborre. El procediment està 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 en la desviació D-048, fixats abans de calcular. Resultats a data/processed/estadistica/.

Propietats per sèrie (sobre la sèrie publicada, llevat que es diga anual). Siguent 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.
• Enfront de la UE-27: diferència Espanya − UE-27 en els períodes comuns.

Correlacions. Spearman i Pearson entre d^A_t i d^B_{t+k}, k de −4 a +4, amb almenys 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 causa: descriu que dues sèries es van moure alhora, i la majoria de les que surten amb sèries que creixen amb 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 eixirien 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 cause l’altra. Ordre fix: pel nom de l’altra dada i, a igual nom, per la diferència temporal; mai per la magnitud 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 a part. Regles de presentació i llista de la marca en 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 forma 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 influa 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 seua 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.