DETERMINANTES TERRITORIALES EN EL VOTO PRESIDENCIAL: PREFERENCIAS MUNICIPALES POR LA DERECHA, IZQUIERDA Y CENTRO PARA COLOMBIA EN LAS ELECCIONES DEL 2022

I. INTRODUCCIÓN[Subir]

En las últimas décadas el panorama político latinoamericano ha experimentado una creciente polarización ideológica que se ha manifestado con particular intensidad en los procesos electorales recientes (‍Sarsfield et al., 2024). Colombia no ha sido ajena a esta tendencia, como lo demuestran las últimas contiendas presidenciales de 2014, 2018 y 2022, marcadas por una profunda división entre propuestas y espectros ideológicos opuestos (‍de Macedo, 2024). Considerando lo anterior, en este contexto de hiperpolarización resulta fundamental analizar los determinantes del comportamiento electoral para comprender las dinámicas sociopolíticas que configuran la democracia contemporánea. En particular, diversos estudios han encontrado que las condiciones socioeconómicas de las regiones pueden actuar como predictores significativos de las preferencias ideológicas del electorado (‍Apfeld et al., 2024; ‍Madej, 2023). Por ejemplo, algunos estudios han demostrado correlaciones entre el nivel educativo y la apertura hacia políticas progresistas (‍Easterbrook et al., 2015) o entre la inseguridad económica y el respaldo a posiciones más autoritarias (‍Watson et al., 2021). Asimismo, variables comoel acceso a tecnologías de la información, la densidad poblacional o la estructura productiva regional han emergido como factores potencialmente explicativos de la variabilidad en los patrones de votación (‍Chan y Yi, 2024).

A pesar de la existencia de estos estudios, las investigaciones que abordan la relación entre factores socioeconómicos y preferencias electorales han sido limitadas en contextos latinoamericanos. Esta ausencia resulta particularmente llamativa si se considera el ciclo de alternancia ideológica que ha caracterizado a la región en las últimas dos décadas (‍McCoy, 2024), donde países como Brasil, Argentina, Chile, Ecuador, Colombia y México han experimentado cambios sustanciales en sus orientaciones gubernamentales, oscilando entre Administraciones de izquierda, derecha y centro en periodos relativamente cortos (‍Welp, 2024; ‍Lopez-Robles, 2024). El caso colombiano en particular merece especial atención, ya que marcó un punto de inflexión histórico con la elección del primer presidente que se autodefine abiertamente como de izquierda (‍González Baquero y Amores, 2024).

Frente a esta brecha de investigación encontrada el presente estudio busca contribuir a la comprensión de los factores que inciden en las preferencias electorales en contextos de polarización mediante la aplicación de un modelo teórico que integra variables socioeconómicas estructurales. A diferencia de aproximaciones previas que han priorizado factores individuales, este trabajo propone un abordaje multidimensional que considera la interacción de diversos determinantes territoriales. Específicamente, el objetivo principal de esta investigación es analizar la influencia de factores sociales y económicos en la distribución del apoyo electoral a candidatos de diversas ideologías políticas durante las elecciones presidenciales colombianas de 2022. El modelo teórico examina el efecto de la presencia de universidades públicas y privadas, la cobertura de educación media, la penetración de banda ancha, el tamaño de la población municipal, la inversión pública local y el porcentaje de ejecución de recursos en sectores de desarrollo económico sobre el respaldo obtenido por cuatro candidatos: Gustavo Petro (izquierda), Rodolfo Hernández (centro-derecha), Federico Gutiérrez (derecha) y Sergio Fajardo (centro-izquierda). Para alcanzar este propósito se recopilaron y analizaron datos correspondientes a los 1103 municipios colombianos integrando información socioeconómica proveniente del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) con los resultadoselectoralesoficiales registrados por la Registraduría Nacional del Estado Civil. La metodología empleada se fundamenta en modelos de regresión que permiten identificar asociaciones estadísticamente significativas entre las variables independientes seleccionadas y el porcentaje de votos obtenido por cada candidato en los diferentes territorios.

La estructura de este documento se divide en siete apartados que incluyen esta introducción. El segundo aborda los referentes teóricos sobre comportamiento electoral y sus determinantes socioeconómicos; el tercero explica la metodología empleada detallando las fuentes de datos, variables y técnicas estadísticas utilizadas; el cuarto presenta los resultados descriptivos y empíricos derivados del análisis cuantitativo; el quinto muestra la discusión de los hallazgos y, finalmente, el sexto apartado establece las conclusiones generales e implicaciones.

II. REVISIÓN DE LITERATURA[Subir]

Dentro del campo de investigación sobre comportamiento electoral, la literatura reconoce que la elección de determinados candidatos no responde a un único determinante, sino a la interacción de factores estructurales, institucionales y socioculturales que operan en contextos territoriales específicos (‍Aznuriyandi et al., 2024; ‍Sochor, 2024). En este sentido, las preferencias ideológicas del electorado se configuran a partir de experiencias sociales acumuladas, niveles diferenciados de acceso a bienes públicos y mecanismos de socialización política que varían entre regiones, incluso dentro de un mismo país (Osorio et al., 2021).

Las teorías sociológicas del voto han subrayado históricamente la importancia de las condiciones estructurales en la formación de alineamientos políticos relativamente estables (‍Lazarsfeld et al., 1944; ‍Lipset y Rokkan, 1967). Desde esta perspectiva, variables como la clase social, la educación, la ubicación geográfica o el grado de urbanización no actúan de manera aislada, sino como expresiones de clivajes territoriales que condicionan el acceso a recursos, información y redes de socialización política. Estudios más recientes han ampliado este enfoque incorporando dimensiones como la calidad de la infraestructura, el acceso a tecnologías digitales y la capacidad del Estado para proveer seguridad y servicios públicos, elementos que influyen de manera directa en la construcción de identidades políticas locales (‍Norris y Inglehart, 2019).

En contextos latinoamericanos, esta lógica adquiere especial relevancia. Mainwaring y Valenzuela (‍2018) muestran que la presencia efectiva del Estado en el territorio, manifestada a través de servicios educativos, conectividad digital, inversión pública y control del orden público, desempeña un papel central en la configuración de actitudes políticas e identidades ideológicas. Así, los territorios no solo difieren en términos económicos, sino también en los canales institucionales y sociales mediante los cuales los ciudadanos se relacionan con el Estado y con el sistema político.

Desde esta perspectiva, los cinco factores analizados en este estudio —educación superior, educación media, banda ancha, densidad poblacional y seguridad— comparten un hilo conductor común: todos ellos constituyen mecanismos territoriales de socialización política y mediación institucional que influyen en la forma en que los individuos interpretan la desigualdad, el rol del Estado, el orden social y las alternativas ideológicas disponibles. En conjunto, estos factores permiten captar distintas dimensiones de la estructura territorial que condicionan la formación de preferencias electorales, ya sea a través de la transmisión de valores, la exposición a discursos políticos, la interacción social o la percepción de riesgo y protección estatal.

III. METODOLOGÍA[Subir]

Para realizar este análisis, inicialmente se desarrolla un modelo de ecuaciones seemingly unrelated regressions (SUR), que es una técnica econométrica diseñada para estimar un conjunto de ecuaciones lineales en las cuales los errores de las distintas ecuaciones pueden estar correlacionados, el cual se estima por mínimos cuadrados generalizados. En una segunda etapa se realiza un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) con las variables transformadas en logaritmos, para identificar las elasticidades y como método de robustas. A continuación, se describe la estructura del modelo SUR y su proceso de estimación, respecto a la regresión lineal, y podemos decir que se asume que los errores no están correlacionados, la cual sería la única diferencia entre los modelos. El modelo SUR puede expresarse como un sistema de M ecuaciones de la siguiente forma:

y _i = X _i β _i + ε _i ,

Donde:

El supuesto clave del modelo SUR es que los términos de error de las ecuaciones pueden estar correlacionados, es decir:

Cov(ε_i, ε_j) ≠ 0 para i ≠ j

Dado que la votación por cierto candidato está asociado con la votación de los demás candidatos, en el sentido que una persona con una cierta afinidad política probablemente vote por el candidato de dicha corriente, sin importar quién sea, lo que genera que otro candidato tenga menos votos. Este estudio analiza el impacto de diversas variables socioeconómicas y demográficas sobre la intención de voto hacia candidatos de izquierda centro y de derecha en Colombia. A través de cuatro ecuaciones relacionadas, se evalúa cómo las variables proxy del ámbito educativo, la infraestructura y la inversión influyen en los votos por los principales candidatos en las elecciones recientes.

Para clasificar a los candidatos en algún espectro político se guiaremos con lo planteado por Escobar et al. (‍2023), el cual clasifica a los candidatos de acuerdo con la coalición o partido por el cual se presentó a las elecciones. En ese sentido clasificaremos a los candidatos de la siguiente manera:

La primera ecuación analiza la influencia de las variables independientes sobre los votos per cápita para el candidato Gustavo Petro:

La segunda ecuación modela cómo estas mismas variables explican los votos per cápita para Rodolfo Hernández:

La tercera ecuación estima el efecto de las mismas variables sobre los votos per cápita para Federico Gutiérrez:

La cuarta ecuación explora la relación entre estas variables y los votos per cápita para Sergio Fajardo:

Las variables dependientes incluidas en las ecuaciones presentadas en la tabla 1 corresponden, en el siguiente orden, a votospetropcapita, votosrodolfopcapita, votosfedericopcapita y votosfajardopcapita, las cuales representan el número de votos obtenidos por cada candidato dividido entre la población total del municipio i.

Entre las variables explicativas principales, ldensidadpoblacional_i corresponde al logaritmo de la población del municipio i, mientras que ltasahomicidios_i representa el logaritmo de la tasa de homicidios por cada mil habitantes en el mismo municipio. UniversidadesPúblicas_i y Universidadesprivadas_i indican el número de universidades públicas y privadas localizadas en el municipio i, respectivamente. Asimismo, Coberturanetaeneducaciónmedia_i mide el porcentaje de cobertura neta en educación media, y Petracióndelabandaancha_i corresponde al porcentaje de penetración de la banda ancha en el municipio i.

Como variables de control, el análisis incorpora el logaritmo del valor agregado per cápita, que captura el nivel de desarrollo económico municipal, y el porcentaje de población residente en cabecera municipal, utilizado como indicador del grado de urbanización territorial. La inclusión de estas variables permite aislar el efecto de las condiciones económicas y del patrón de asentamiento poblacional sobre las preferencias electorales, reduciendo posibles sesgos de confusión en la estimación de los efectos principales. Finalmente, ε_i denota el término de error.

La tabla 2 presenta las estadísticas descriptivas de las variables incluidas en el análisis. En cuanto a los votos per cápita para los candidatos presidenciales, se observa que Gustavo Petro presenta una media de 0.14 y una mediana de 0.12, con una desviación típica de 0.09. La distribución está sesgada positivamente (asimetría = 1.69) y presenta una curtosis elevada (6.52), lo que sugiere una distribución leptocúrtica con una concentración significativa de valores bajos y la presencia de algunos municipios con valores notablemente altos (máx. = 0.89). Por su parte, Rodolfo Hernández muestra una media de 0.18 y una mediana de 0.16, con menor asimetría (0.50) y curtosis negativa (-0.86), indicando una distribución más simétrica y menos apuntada. Federico Gutiérrez tiene una media de 0.09, mediana de 0.07 y una alta asimetría (2.23) y curtosis (9.86), sugiriendo una fuerte concentración de votos en pocos municipios. Sergio Fajardo presenta los valores más bajos (media = 0.01, mediana = 0.0079), con una distribución altamente sesgada (asimetría = 3.18) y con curtosis extremadamente elevada (20.43), reflejando que su votación fue considerablemente baja y concentrada.

Respecto a las variables explicativas, el logaritmo de la densidad poblacional tiene una media de 3.84 y una desviación estándar de 1.34, con una distribución moderadamente simétrica (asimetría = 0.32). El logaritmo de la tasa de homicidios, en contraste, muestra una media negativa (-1.73), una alta desviación típica (4.56), y una asimetría negativa (-0.97), lo cual sugiere que muchos municipios tienen tasas bajas de homicidios, pero existen valores extremos hacia la derecha de la distribución (máx. = 3.49). En cuanto a la disponibilidad de instituciones de educación superior, tanto las universidades públicas (media = 0.13) como las universidades privadas (media = 0.24) muestran una mediana de cero, reflejando que en la mayoría de los municipios no hay presencia de estas instituciones. Ambas variables presentan una distribución fuertemente sesgada a la derecha (asimetría = 9.67 y 11.25, respectivamente) y con curtosis extremadamente alta (131.59 y 168.06), lo cual indica una distribución altamente concentrada en valores bajos con pocos municipios con alta oferta educativa.

La cobertura neta en educación media tiene una media de 0.44, con una asimetría cercana a cero (-0.13) y curtosis de 1.57, lo que sugiere una distribución aproximadamente normal, aunque con cierta dispersión. Finalmente, la penetración de la banda ancha exhibe una media de 0.06, una mediana de 0.03 y una asimetría positiva (1.96), indicando que la mayoría de municipios presentan baja cobertura, aunque algunos alcanzan niveles moderadamente altos (máx. = 0.46).

En cuanto a las variables de control, el logaritmo del valor agregado per cápita presenta una mediana de 16.26 y una media de 16.24, con una desviación típica relativamente baja (0.59), lo que indica una dispersión moderada entre municipios. La distribución muestra asimetría positiva (0.91) y una curtosis elevada (5.59), lo que sugiere la presencia de municipios con niveles de actividad económica significativamente superiores al promedio. El rango observado, que oscila entre 14.39 y 19.13, refleja importantes desigualdades territoriales en términos de desarrollo económico local.

Por su parte, el porcentaje de población residente en cabecera municipal presenta una mediana y una media iguales a 0.40, con una desviación típica de 0.23, lo que evidencia una alta heterogeneidad en el grado de urbanización de los municipios analizados. La distribución muestra una ligera asimetría positiva (0.41) y una curtosis moderada (2.37), indicando una concentración relevante de municipios con niveles intermedios de urbanización, pero también la presencia de casos extremos. El rango va desde 0.09 hasta 0.99, lo que confirma la coexistencia de municipios predominantemente rurales y otros altamente concentrados en cabeceras urbanas.

La tabla 3 presenta las estadísticas descriptivas correspondientes al porcentaje de voto municipal obtenido por los principales candidatos en la primera vuelta de las elecciones presidenciales de 2022. En promedio, Rodolfo Hernández fue el candidato con mayor proporción de votos a nivel municipal (media = 39,5 %), seguido por Gustavo Petro (36,3 %), lo que refleja la fuerte polarización electoral que caracterizó esta fase del proceso electoral. Por su parte, Federico Gutiérrez obtuvo en promedio el 21,8 % de los votos, mientras que Sergio Fajardo registró una participación significativamente menor (2,4 %), consistente con su desempeño electoral agregado en la primera vuelta.

Las desviaciones estándar relativamente elevadas en los casos de Hernández y Petro indican una alta heterogeneidad territorial en el apoyo a estos candidatos, con municipios donde concentraron niveles muy altos de votación y otros donde su respaldo fue considerablemente menor. Este patrón sugiere la existencia de clivajes territoriales marcados en el comportamiento electoral. En contraste, aunque Federico Gutiérrez presenta una variabilidad menor, su distribución también refleja diferencias sustantivas entre municipios. El bajo promedio y la reducida dispersión del voto por Fajardo evidencian una presencia electoral más limitada y concentrada en territorios específicos.

Aunque el promedio municipal de voto fue ligeramente mayor para Rodolfo Hernández que para Gustavo Petro en la primera vuelta de las elecciones presidenciales de 2022, este resultado no implica un dominio homogéneo en todo el territorio nacional. En efecto, el apoyo a Petro se concentró de manera más intensa en los municipios de mayor tamaño poblacional y en las principales áreas urbanas, particularmente en ciudades como Bogotá, donde obtuvo una votación significativamente superior. En contraste, el mayor promedio municipal de Hernández refleja un desempeño más extendido en municipios pequeños y medianos, lo que eleva su media agregada sin necesariamente implicar una mayor fortaleza en los grandes centros urbanos. Este patrón evidencia la existencia de clivajes territoriales en el comportamiento electoral, donde la agregación simple de promedios municipales oculta diferencias sustantivas entre contextos urbanos y rurales.

IV. RESULTADOS[Subir]

La tabla 4 presenta los resultados del ajuste de los modelos de regresión SUR correspondientes a las cuatro ecuaciones que explican la votación per cápita de los principales candidatos presidenciales en la primera vuelta de las elecciones de 2022. En todos los casos, el análisis se realiza sobre 823 municipios, y cada ecuación incluye ocho parámetros estimados, incorporando tanto las variables explicativas principales como los controles económicos y demográficos.

El modelo que explica los votos per cápita para Gustavo Petro presenta un ajuste moderado, con un coeficiente de determinación de R² = 0.1273, lo que indica que aproximadamente el 12,7 % de la variabilidad en su votación municipal es explicada por las variables incluidas en el modelo. El RMSE es de 0.0780, y el estadístico chi-cuadrado es estadísticamente significativo (χ² = 120.02; p < 0.001), lo que sugiere que el conjunto de variables explicativas contribuye de manera significativa a la explicación de la votación por este candidato.

En el caso de Rodolfo Hernández, el modelo presenta uno de los mejores niveles de ajuste entre las cuatro ecuaciones, con un R² = 0.3118, lo que implica que cerca del 31,2 % de la variabilidad de su votación per cápita es explicada por el modelo. El RMSE es de 0.0928, y el estadístico chi-cuadrado también es elevado y altamente significativo (χ² = 372.91; p < 0.001), indicando una buena capacidad explicativa del modelo para este candidato.

El modelo correspondiente a Federico Gutiérrez alcanza un R² = 0.1871, lo que representa un ajuste intermedio, explicando aproximadamente el 18,7 % de la variabilidad de su votación per cápita. El RMSE es de 0.0608, y el valor del chi-cuadrado es igualmente significativo (χ² = 189.44; p < 0.001), confirmando la relevancia conjunta de las variables incluidas.

Por último, el modelo que estima los votos per cápita para Sergio Fajardo muestra el mejor ajuste relativo entre las cuatro ecuaciones, con un R² = 0.4101, lo que indica que más del 41 % de la variabilidad de su votación municipal es explicada por el modelo. El RMSE es de 0.0058, el más bajo entre los candidatos, lo cual es consistente con la menor magnitud y variabilidad de esta variable dependiente. El estadístico chi-cuadrado es también altamente significativo (χ² = 572.14; p < 0.001), lo que confirma la significancia global del modelo. los resultados del modelo SUR indican que, aunque el poder explicativo varía entre candidatos, las variables territoriales, educativas, económicas y de seguridad incluidas en el análisis contribuyen de manera estadísticamente significativa a explicar los patrones de votación per cápita a nivel municipal.

La tabla 5 y el gráfico 1 presentan los coeficientes estimados de los modelos de regresión para los votos per cápita de los principales candidatos presidenciales, considerando como variables explicativas la cobertura neta en educación media, la tasa de homicidios, la densidad poblacional, la penetración de banda ancha, y la presencia de universidades públicas y privadas. De igual manera las variables de control son el logatirmo del valor agregado y el porcentaje de personas en la cabecera municipal

4. Sergio Fajardo[Subir]

El modelo de votación per cápita por Sergio Fajardo presenta un patrón consistente y relativamente robusto, asociado principalmente a variables educativas, urbanas y de conectividad. En primer lugar, la cobertura neta en educación media exhibe un efecto positivo y altamente significativo (coef. = 0.0102; p < 0.001), confirmando que Fajardo obtiene un mayor respaldo en municipios con sistemas educativos de nivel medio más consolidados. La densidad poblacional también muestra una asociación positiva y significativa (coef. = 0.0007; p < 0.001), lo que indica que el apoyo a Fajardo es mayor en municipios más densamente poblados, reforzando su perfil urbano. De igual manera, la penetración de la banda ancha presenta un coeficiente positivo y altamente significativo (coef. = 0.0523; p < 0.001), lo que sugiere que la conectividad digital constituye un determinante clave de su votación, posiblemente vinculada a electorados con mayores niveles de capital humano y acceso a información.

En contraste con el modelo de Petro, la tasa de homicidios no muestra una asociación estadísticamente significativa (p = 0.852), lo que indica que la inseguridad no parece desempeñar un papel relevante en la explicación del voto por Fajardo. Asimismo, las variables relacionadas con la presencia de universidades públicas y privadas no resultan significativas, lo que sugiere que el efecto educativo sobre su votación se canaliza más a través de la cobertura general del sistema educativo que mediante la localización de instituciones de educación superior. Por último, el porcentaje de población en cabecera municipal presenta un coeficiente negativo y significativo (coef. = –0.0047; p < 0.001), lo que indica que, controlando por densidad y otros factores, Fajardo obtiene relativamente menos apoyo en municipios altamente concentrados en cabeceras, mientras que el valor agregado per cápita muestra un efecto positivo y significativo (coef. = 0.0013; p = 0.001), sugiriendo mayor respaldo en municipios con mayor dinamismo económico.

Tabla 5.

Resultados del modelo

Variable	Coeficiente	Std. Err.
Votos Petro per cápita
Tasa de homicidios	0.01095[***]	.0031565
Densidad poblacional	0.01867[***]	.0026585
Penetración de la banda ancha	-0.30183[***]	.0547074
Cobertura educación media	0.03958[*]	.0235541
Universidades públicas	0.01312[*]	.0068834
Universidades privadas	-0.00106	.0025264
Porcentaje población cabecera	0.02111	.014603
Valor agregado	-0.02259[***]	.0050195
Constante	0.41671[***]	.0799911
Votos Rodolfo per cápita
Tasa de homicidios	-0.01550[***]	.003753
Densidad poblacional	-0.01718[***]	.0031609
Penetración de la banda ancha	-0.06482	.0650458
Cobertura educación media	0.24298[***]	.0280053
Universidades públicas	-0.01243	.0081842
Universidades privadas	0.00188	.0030038
Porcentaje población cabecera	-0.01167	.0173627
Valor agregado	0.07587[***]	.0059681
Constante	-1.09667[***]	.0951075
Votos Federico per cápita
Tasa de homicidios	0.07157[***]	.0183456
Densidad poblacional	0.00477[*]	.0024585
Penetración de la banda ancha	0.00318	.0020706
Cobertura educación media	0.37188[***]	.04261
Universidades públicas	-0.01355[**]	.0053613
Universidades privadas	0.00033	.0019677
Porcentaje población cabecera	-0.01489	.0113739
Valor agregado	-0.00597	.0039096
Constante	0.12589[**]	.0623027
Votos Fajardo per cápita
Tasa de homicidios	0.00004	.0002359
Densidad poblacional	0.00071[***]	.0001987
Penetración de la banda ancha	0.05228[***]	.0040888
Cobertura educación media	0.01018[***]	.0017604
Universidades públicas	-0.00039	.0005145
Universidades privadas	0.00012	.0001888
Porcentaje población cabecera	-0.00473[***]	.0010914
Valor agregado	0.00126[***]	.0003752
Constante	-0.01895[***]	.0059785

Nota: [*] p < 0.10 (90 %); [**] p < 0.05 (95 %); [***] p < 0.01 (99 %).

Fuente: elaboración propia.

Figura 1.

Coeficientes beta por cada candidato

V. DISCUSIÓN [Subir]

Los hallazgos de este estudio confirman que las características territoriales desempeñan un papel relevante en la configuración de las preferencias ideológicas del electorado, especialmente aquellas asociadas a la presencia institucional del Estado y a los mecanismos locales de socialización política. En particular, los resultados muestran que factores vinculados a la educación, la conectividad, la urbanización y la seguridad influyen de manera diferenciada en el comportamiento electoral, dependiendo tanto del perfil ideológico de los candidatos como del contexto territorial en el que se insertan.

En relación con la hipótesis H1, que plantea que la presencia diferenciada de instituciones de educación superior condiciona las orientaciones políticas locales, los resultados ofrecen un respaldo parcial pero consistente. La presencia de universidades públicas se asocia positivamente con el apoyo al candidato de izquierda Gustavo Petro, lo que es coherente con el marco teórico que atribuye a estas instituciones un papel activo en la difusión de valores progresistas, inclusivos y redistributivos (Halffman y Radder, 2015; Kaur y Yuchtman, 2024). En contraste, las universidades privadas, más orientadas a lógicas de mercado, no muestran una relación estadísticamente robusta con el voto, aunque su signo negativo en el caso de Petro es consistente con la literatura que las vincula a valores más afines a proyectos conservadores (‍Rothe et al., 2022). En conjunto, estos hallazgos respaldan la tesis de Bourdieu (‍1984) sobre el rol de los espacios educativos como productores y reproductores de capital simbólico y político, aunque sugieren que su efecto no es homogéneo ni automático.

Respecto a la hipótesis H2, relativa a la influencia de la educación media, los resultados son más ambiguos y dependientes del candidato. Si bien no se observa una relación significativa con el apoyo a Petro, sí se identifican asociaciones positivas y robustas con candidatos como Rodolfo Hernández y Sergio Fajardo. Esto sugiere que la educación media puede incidir en la configuración política de los territorios, pero su efecto no se traduce necesariamente en un mayor respaldo a opciones de izquierda. A diferencia de la educación superior, cuya presencia institucional genera campos ideológicos más estables, la influencia de la educación media parece operar de manera más indirecta o mediada por factores contextuales, como el perfil socioeconómico local, el tipo de institución educativa o la orientación política de actores como el magisterio, tal como señalan los estudios sobre socialización política temprana (‍Sears y Hebert, 2003; ‍Palcha y De Oliveira, 2016).

La hipótesis H3, referida a la penetración de la banda ancha como determinante de la orientación ideológica, revela una dinámica particularmente compleja. Aunque se esperaba que una mayor conectividad favoreciera a los candidatos progresistas al ampliar el acceso a discursos alternativos, los resultados muestran una relación negativa entre la cobertura digital y el voto por Petro. En contraste, se observa una asociación positiva con candidatos como Federico Gutiérrez y Sergio Fajardo. Este patrón sugiere que el acceso a internet no tiene un efecto ideológico unívoco, sino que depende del tipo de contenidos consumidos, de la segmentación algorítmica y de las estrategias comunicacionales de los candidatos. En este sentido, los hallazgos son consistentes con la literatura que advierte sobre la capacidad de las plataformas digitales para reforzar creencias preexistentes y amplificar la polarización ideológica (‍Lelkes et al., 2017; ‍Larreguy y Raffler, 2025).

En cuanto a la hipótesis H4, que propone una mayor inclinación hacia opciones progresistas en contextos urbanos densamente poblados, los resultados empíricos la respaldan de manera clara y consistente. Los municipios con mayor densidad poblacional muestran un mayor apoyo relativo al candidato de izquierda, mientras que las zonas menos densas tienden a favorecer opciones más conservadoras. Esta dinámica se alinea con la literatura que vincula los espacios urbanos con una mayor diversidad sociocultural, mayor movilización social y una exposición más intensa a discursos transformadores (‍Rodden, 2019; ‍Lundåsen y Erlingsson, 2023). Por el contrario, en los territorios rurales o de baja densidad poblacional predominan estructuras sociales más tradicionales y liderazgos locales con mayor influencia conservadora, lo que se traduce en patrones de voto más resistentes al cambio ideológico.

Finalmente, la hipótesis H5, centrada en la tasa de homicidios como predictor de las preferencias ideológicas, arroja resultados mixtos pero conceptualmente reveladores. En algunos municipios con altos niveles de violencia se observa un mayor respaldo a Petro, lo que sugiere que una parte del electorado interpreta la inseguridad como el resultado de desigualdades estructurales y fallas institucionales que requieren transformaciones profundas. Este hallazgo es coherente con lo documentado por Rodríguez (‍2015) en Honduras, donde el colapso institucional ante el crimen organizado fortaleció el apoyo a propuestas progresistas. Sin embargo, también se identifican contextos en los que la violencia se asocia con opciones conservadoras, reflejando una narrativa de orden y castigo, como la descrita por Hernández-Gutiérrez y Recuero López (‍2024) para el caso mexicano. En conjunto, estos resultados confirman que la relación entre inseguridad y orientación política no es lineal ni automática, sino que depende del marco interpretativo dominante en cada territorio.

VI. CONCLUSIONES[Subir]

El objetivo principal de esta investigación es analizar la influencia de factores sociales y económicos en la distribución del apoyo electoral a candidatos de diversas ideologías políticas durante las elecciones presidenciales colombianas de 2022. Para ello, se estimó un modelo de regresiones aparentemente no relacionadas (SUR), una estrategia metodológica que permitió examinar de manera conjunta el comportamiento de distintas candidaturas y captar la posible correlación entre los errores de las ecuaciones, ofreciendo así una aproximación más robusta a la naturaleza relacional y comparada de la competencia electoral.

Los resultados de este estudio muestran patrones consistentes que respaldan parcialmente las hipótesis de investigación y contribuyen a comprender cómo los contextos estructurales y territoriales influyen en el comportamiento electoral en Colombia. En particular, el análisis evidencia que variables asociadas a la educación, la conectividad, la urbanización y la seguridad inciden de manera diferenciada en las preferencias ideológicas del electorado, dependiendo tanto del perfil de los candidatos como de las características de los territorios.

A partir de este abordaje la investigación permite concluir que el comportamiento electoral en Colombia no puede explicarse únicamente a partir de características individuales de los votantes, sino que se encuentra condicionado por configuraciones territoriales específicas en las que convergen la presencia institucional del Estado, los mecanismos locales de socialización política, los entornos comunicativos y las condiciones de seguridad. En este sentido el estudio muestra que los territorios no constituyen un mero escenario donde se expresan preferencias previamente formadas, sino espacios que participan activamente en su producción y orientación.

Uno de los principales aportes del trabajo consiste en mostrar que la incidencia de estos factores no es lineal ni homogénea. Más que operar como determinantes automáticos del voto, la educación, la conectividad, la densidad poblacional y la violencia adquieren efectos diferenciados según el contexto territorial en que se inscriben, el tipo de candidatura en disputa y los marcos interpretativos a través de los cuales los electores procesan la oferta política. De este modo, los resultados sugieren que la competencia electoral contemporánea debe entenderse como un proceso territorialmente mediado, en el que las condiciones estructurales no solo distribuyen recursos y oportunidades sino también repertorios de sentido político.

Desde esta perspectiva, el estudio contribuye a desplazar la explicación del comportamiento electoral desde enfoques centrados exclusivamente en atributos individuales hacia una lectura que incorpora con mayor fuerza las mediaciones territoriales de la democracia. Esta contribución resulta especialmente relevante en un contexto como el colombiano, caracterizado por profundas desigualdades espaciales, asimetrías institucionales y trayectorias diferenciadas de integración estatal. En consecuencia, los hallazgos no solo permiten comprender mejor la dinámica electoral nacional, sino que también insertan el caso colombiano en debates comparados sobre geografía del voto, polarización digital, socialización política e impactos electorales de la inseguridad.

Por tanto, la investigación muestra que las preferencias ideológicas del electorado colombiano emergen de una articulación compleja entre estructura territorial, presencia institucional y experiencias locales de socialización y conflicto. Así, el principal rendimiento analítico del estudio no reside únicamente en identificar asociaciones empíricas entre variables, sino en evidenciar que la dimensión territorial constituye un componente central para comprender la formación de orientaciones políticas en democracias desiguales y altamente segmentadas. A partir de ello, se abre una agenda de investigación orientada a profundizar en los mecanismos concretos mediante los cuales estas condiciones territoriales se traducen en apoyos electorales diferenciados.

Por otro lado, en tanto las estrategias electorales, los hallazgos sugieren que en Colombia deben diseñarse con un claro enfoque territorial, ya que los factores estructurales no producen efectos homogéneos sobre el comportamiento electoral. En lugar de campañas uniformes, conviene segmentar mensajes y propuestas según el tipo de territorio: en contextos urbanos densos, donde existe mayor receptividad hacia agendas progresistas, pueden resultar más eficaces discursos centrados en derechos, desigualdad, empleo, movilidad social y servicios públicos; en cambio, en municipios intermedios o rurales parecen más pertinentes mensajes vinculados con presencia estatal efectiva, infraestructura, productividad, seguridad cotidiana y cercanía institucional. Por tanto, la traducción local del mensaje nacional se vuelve fundamental pues una oferta política logra mayor arraigo cuando adapta sus marcos programáticos a problemas concretos de cada territorio, como inseguridad, exclusión educativa, abandono estatal o rezago económico

Por último, los resultados indican que ciertas dimensiones requieren estrategias específicas. La presencia de universidades públicas sugiere la importancia de fortalecer trabajo político en entornos universitarios, redes juveniles y espacios de socialización cívica, mientras que la conectividad digital muestra que no basta con tener presencia en redes, sino que se necesitan estrategias segmentadas, vocerías locales y capacidad de respuesta frente a la desinformación. Del mismo modo, la violencia no admite una única narrativa electoral, por lo que las campañas deben combinar, según el contexto, mensajes de transformación social con propuestas creíbles de orden, protección y capacidad institucional. Lo anterior apunta a una estrategia escalonada y relacional que pueda consolidar apoyos en territorios más receptivos, construir mediadores locales de confianza y expandir progresivamente la competencia hacia espacios menos favorables mediante agendas diferenciadas y territorialmente situadas