Problema
Los planes de gobierno son extensos, heterogéneos y difíciles de comparar con un marco común. El costo de lectura impide que ciudadanía, medios y equipos técnicos examinen en conjunto qué se propone, con qué nivel de definición y para qué grupos o territorios.
Datos y Fuentes
El corpus final reúne 36 planes completos presentados para la elección presidencial peruana de 2026. La fuente documental se procesa localmente, excluyendo resúmenes para evitar duplicaciones y conservando fragmentos que permiten regresar al texto de origen.
Método
El pipeline reproducible en R y Quarto segmenta documentos, detecta enunciados programáticos, clasifica ejes e instrumentos y construye métricas de concreción, cobertura, similitud y respaldo visible. También vincula propuestas con un catálogo de 21 indicadores oficiales.
La extracción produjo dos universos. El amplio contiene 4,084 enunciados detectados y prioriza no perder propuestas. El estricto contiene 2,742 propuestas operativas con longitud mínima y señales de intervención, meta o plazo.
Una muestra de 404 casos fue anotada manualmente. El extractor amplio alcanzó recall de 0.990 y precisión de 0.446: encuentra casi todas las propuestas reales, pero incorpora ruido. Esa limitación es la razón para mantener ambos universos y no presentar una cifra única como verdad definitiva.
Hallazgos
La principal contribución no es resumir automáticamente. Es reducir el costo de comparar documentos sin perder trazabilidad, separar cobertura de precisión y hacer visibles diferencias entre cantidad, concreción, atención territorial y posibilidad de seguimiento.
Implicancias
La misma arquitectura puede utilizarse después de la elección para convertir compromisos en indicadores, agendas de transición y tableros de seguimiento. También demuestra cómo NOAM combina análisis de texto, validación humana y diseño editorial para públicos no técnicos.
Aplicación y recursos
- Explorar Planómetro 2026.
- Consultar metodología, visualizaciones y planes de origen dentro del producto.
- Revisar el caso DataPerú como aplicación territorial complementaria.
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