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Nóesis. Revista de ciencias sociales

versión On-line ISSN 2395-8669versión impresa ISSN 0188-9834

Resumen

HERNANDEZ HERNANDEZ, Vladimir  y  HARO DE LEON, Liliana de. Autocorrelación espacial y distribución del voto en Ciudad Juárez: un análisis comparativo (2018 – 2024). Nóesis, Rev. cienc. soc. [online]. 2025, vol.34, n.68, pp.25-45.  Epub 03-Oct-2025. ISSN 2395-8669.  https://doi.org/10.20983/noesis.2025.2.2.

Examinar las elecciones requiere comprender no solo el sistema político, sino también su expresión en el espacio geográfico. En este contexto, el objetivo del trabajo es analizar cómo la concentración del voto y su interdependencia geográfica configuraron los resultados de las elecciones presidenciales de 2018 y 2024 en Ciudad Juárez, México. Se utilizaron datos a nivel de sección electoral recopilados del Instituto Nacional Electoral. Mediante las técnicas de autocorrelación espacial local se estimaron agrupamientos con significancia estadística. En el análisis de los datos se muestra una marcada polarización geográfica. Andres Manuel López Obrador obtuvo en promedio 53 por ciento del total de votos en cada una se las secciones electorales; mientras que, en los resultados del 2024, Claudia Sheinbaum obtuvo 72 por ciento, ambos con apoyos en las zonas norponiente y suroriente; en contraste, los candidatos de oposición con preferencias en la zona nororiente. La evidencia empírica aporta argumentos de la relación entre las condiciones socioeconómicas y el voto. El efecto “vecindario” prueba el agrupamiento de secciones con características similares, confirmando el papel del “lugar” como una de las dimensiones explicativas de los patrones homogéneos de votación. Este trabajo contribuye tanto al campo de conocimiento de la geografía electoral y de los estudios urbanos. Aporta un marco analítico para futuras investigaciones que exploren la relación entre espacio y política.

Palabras llave : Autocorrelación espacial; Polarización socioespacial; Geografía electoral; Efecto vecindario; Teoría urbana del voto.

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