🥇 Recetario 2026
Vuelve el concurso de pronósticos transparentes con premios más atractivos.
“How can we find more beauty in process, not outcomes?”
C. Thi Nguyen
Segunda edición: Premios más grandes y nuevas reglas
En 2022, el concurso de Recetas Electorales reunió pronósticos de medios, politólogos y analistas. La Silla Vacía ganó la primera vuelta y @PoliticaConDato la segunda —ambos con recetas transparentes y reproducibles. Todos fallamos en el pronóstico, pero fue un ejercicio divertido y constructivo.
Desde ese entonces, La Silla Vacía pasó de un semáforo a un ponderador mucho mejor cocinado.
Para 2026, el concurso vuelve con tres grandes cambios:
- 🏆 Premio al mejor pronóstico: $1.000.000 COP para el mejor pronóstico de la primera vuelta.
- 🏆 Premio a la transparencia: $200.000 COP para la receta más transparente y reproducible.
- 🤖 Declaración de uso de IA obligatoria: los LLMs cambian qué significa “modelo propio”. Si se usan, hay que decirlo explícitamente.
- ⏱️ Tiempos más estrictos: Cierre con hora exacta, acuse de recibo requerido, sin enmiendas.
Lo que no cambia: No se aceptan salsas secretas. Cada receta debe ser abierta, reproducible y evaluable.
Las mejores recetas se llevan un premio no por el resultado sino por el proceso.
¿Qué tengo que hacer para participar?
Para participar hay que enviar una receta a recetas.electorales@gmail.com con los cuatro componentes descritos abajo. Solo se acepta un pronóstico por cada participante.
- 1era vuelta: antes del 24 de mayo de 2026 a las 23:59 hora Colombia (UTC-5)
La receta solo cuenta cuando el cocinero recibe un correo de confirmación de recetas.electorales@gmail.com. Sin confirmación, no hay participación.
Recetas recibidas después de cada cierre son descalificadas del concurso. Pueden publicarse como referencia, pero no se puntúan ni compiten por el premio. No se aceptan enmiendas tras el cierre: la receta enviada es la que se evalúa.
Como las recetas electorales, cada plato debe tener cuatro componentes mínimos:
1. 👨🍳 Cocinero y nombre de la receta
Identidad de quien preparó el plato — puede ser personal o institucional — un nombre para la receta, y autorización expresa para publicar en Recetas Electorales los ingredientes, la cocina y el plato.
Se debe incluir nombre o seudónimo del cocinero.
2. 🍚 Ingredientes — Datos
Todos los datos que usa el modelo deben estar referenciados y ser públicamente disponibles antes del cierre del concurso. Lo mejor es que el modelo tenga un repositorio público en GitHub con todos los datos que utiliza. No hay restricciones sobre los datos que se utilicen, siempre y cuando sean verificables y estén disponibles al momento del envío.
3. 🍳 Cocina — Cálculos y Modelos
Cualquier cálculo o modelo estadístico debe incluir el código para estimarlo, evaluarlo y calcular los pronósticos que resulten. El código debe estar en un repositorio público (GitHub, GitLab, etc.) antes del cierre, con el commit correspondiente al pronóstico enviado como prueba de entrega previa a la elección.
Todas las técnicas son bienvenidas — desde promedios simples hasta modelos jerárquicos bayesianos — siempre y cuando sean reproducibles. El código puede estar en múltiples lenguajes de programación (R, Python, Julia, Stan, etc.).
Las recetas que incluyan datos y código reproducible serán publicadas en el repositorio de GitHub de Recetas Electorales con crédito al cocinero, para que queden disponibles como referencia abierta.
El uso de herramientas de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, etc.) está permitido y bienvenido, pero debe declararse explícitamente. Cada receta debe indicar:
- Qué herramienta(s) de IA se usaron: Nombre y versión si está disponible
- En qué rol: asistencia en código, análisis de datos, interpretación de resultados, o como motor principal del pronóstico
- Si el pronóstico fue generado directamente por un LLM (por ejemplo, preguntándole a un modelo su estimación), esto debe declararse como la metodología principal
Sin esta declaración, la receta puede ser descalificada.
4. 🍲 Plato — Resultados
Cada modelo debe resultar en un pronóstico numérico de la proporción de votos válidos que cada candidato obtendrá. Se deben incluir todos los candidatos requeridos — aquellos con promedio de intención de voto ≥1% en el repositorio de encuestas al cierre, más el voto en blanco. La lista oficial se publicará con el correo de confirmación.
Los intervalos de incertidumbre son opcionales pero bienvenidos. No afectan el puntaje final.
La proporción de votos válidos se calcula así:
\[ \text{Proporción}_i = \frac{\text{Votos}_i}{\text{Votos totales} - \text{Votos nulos}} \]
El ganador
La receta ganadora se determina por el error cuadrático medio (ECM) calculado sobre los candidatos requeridos. A diferencia del error absoluto medio (MAE), el ECM penaliza los errores grandes de forma cuadrática: Equivocarse en 4 puntos es 16 veces peor que equivocarse en 1. Esto evita el problema de 2022, donde errores menores acumulados en candidatos irrelevantes podían superar un gran error en el candidato principal.
Gana quien tenga el menor puntaje.
Candidatos requeridos
Solo se evalúan los candidatos en la lista oficial publicada al cierre —aquellos con promedio de intención de voto ≥1% en el repositorio de encuestas. El voto en blanco es opcional y no afecta el resultado. Los candidatos fuera de esa lista no afectan el puntaje.
Para la primera vuelta los candidatos a evaluar son:
- Iván Cepeda
- Abelardo de la Espriella
- Paloma Valencia
- Sergio Fajardo
- Claudia López
Cálculo del Error Cuadrático Medio (ECM)
Para \(N\) candidatos requeridos, con pronóstico puntual \(\hat{y}_i\) y resultado observado \(y_i\) (en puntos porcentuales de votos válidos):
\[ \text{Puntaje} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2 \]
Penalización por pronóstico incompleto
Si una receta omite el pronóstico para algún candidato requerido, ese candidato recibe una penalización igual al doble del peor error cuadrático individual observado entre todos los participantes para ese candidato. Omitir candidatos nunca puede mejorar el puntaje.
Línea de base (benchmark)
Se publicará el ECM del promedio simple de encuestas disponibles al cierre y la última estimación del Ajiaco2 —serán líneas de base contra la que se comparan todas las recetas.
Regla de desempate
En caso de empate en el puntaje, el premio se reparte en iguales partes entre los ganadores.
Evaluación secundaria (publicada, no puntúa)
Después de la primeva vuelta, se publicará para cada receta:
- Error absoluto medio (MAE): Para comparar con la edición de 2022
- Sesgo promedio: Dirección y magnitud del error sistemático por candidato
- Cobertura empírica: Para recetas que incluyan intervalos, proporción de candidatos cuyo resultado cayó dentro del intervalo declarado
Ejemplo: Un promedio simple de las encuestas disponibles
Ingredientes — Datos
Esta receta usa el repositorio de datos de Recetas Electorales, así que este paso es solo una línea.
Cocina y Plato
Ver código
library(tidyverse)
library(kableExtra)
library(scales)
candidatos_2026 <- tibble::tribble(
~candidato, ~nombre,
"cand_ic", "Iván Cepeda",
"cand_adle", "Abelardo de la Espriella",
"cand_sf", "Sergio Fajardo",
"cand_pv", "Paloma Valencia",
"cand_cl", "Claudia López"
)
ejemplo_datos |>
dplyr::select(fecha, tidyselect::starts_with("cand_")) |>
tidyr::pivot_longer(
cols = c(tidyselect::starts_with("cand_")),
names_to = "candidato", values_to = "int_voto"
) |>
dplyr::filter(
candidato %in% c("cand_ic","cand_adle","cand_pv","cand_cl","cand_sf"),
fecha >= lubridate::ymd("2026-03-13")
) |>
dplyr::left_join(candidatos_2026, by = "candidato") |>
dplyr::group_by(nombre) |>
dplyr::summarise(pronostico = 100*mean(int_voto, na.rm = TRUE), .groups = "drop") |>
dplyr::arrange(dplyr::desc(pronostico)) |>
dplyr::mutate(
pronostico = scales::label_percent(accuracy = 0.1, scale = 1)(pronostico),
intervalo = "ND"
) |>
knitr::kable("html",
caption = "Pronóstico: % votos por candidato (promedio simple de encuestas)",
col.names = c("Candidato", "Pronóstico", "Intervalo")
) |>
kableExtra::kable_styling(full_width = FALSE) |>
kableExtra::row_spec(0, bold = TRUE, background = "#FF4900", color = "white") |>
kableExtra::footnote(
number = c(
"Cocinero: Recetas Electorales",
"Fecha pronóstico: 2026-05-02",
"Herramienta IA usada: Ninguna",
"Social: @recetaelectoral"
)
)| Candidato | Pronóstico | Intervalo |
|---|---|---|
| Iván Cepeda | 37.4% | ND |
| Abelardo de la Espriella | 23.2% | ND |
| Paloma Valencia | 19.4% | ND |
| Sergio Fajardo | 3.7% | ND |
| Claudia López | 2.6% | ND |
| 1 Cocinero: Recetas Electorales | ||
| 2 Fecha pronóstico: 2026-05-02 | ||
| 3 Herramienta IA usada: Ninguna | ||
| 4 Social: @recetaelectoral |
🏆 Podio electoral
Los resultados y el podio se publicarán aqui.
Cómo citar
@online{recetas_electorales2026,
author = {{Recetas Electorales}},
title = {🥇 Recetario 2026},
date = {2026-05-03},
url = {https://www.recetas-electorales.com/elecciones/2026-colombia/2026-05-03-concurso/2026-concurso-1era.html},
langid = {es}
}