Para navegar este maremágnum sin sucumbir al coma literario, me aventuré a crear un pipeline en Python que destila la esencia de los programas. Centré el análisis en 11 candidatos cuyas posibilidades superan el margen de error estadístico (lo siento, candidatos del 0.1%). Acompáñenme a ver esta triste historia.

1. La guerra de las páginas: El papel aguanta (casi) todo

Nuestro destilador textual opera con:

# Algoritmo detector de relleno literario
from collections import Counter

def analizar_verborrea(texto):
    palabras = texto.lower().split()
    return {
        'paginas': texto.count('\f') + 1,  # Porque hasta los PDFs mienten
        'palabras': len(palabras),
        'terminos_unicos': len(set(palabras)), # Cantidad de palabras distintas
        'densidad_lexica': len(set(palabras))/len(palabras)  # Índice de originalidad
    }

Tabla completa de la fauna retórica:

Densidad Léxica: Probabilidad de que la siguiente palabra no sea «transformación», «pueblo» o «histórico».

Revelaciones entre párrafos

1. Batalla de las extensiones
   En un extremo, tenemos a Enrique Gómez (quien entrara en reemplazo del destituido Jan Topic), cuyas abundantes 356 páginas rivalizan con una novela victoriana: en política, más es… simplemente más. En el otro extremo, Pedro Granja y Leonidas Iza practican un minimalismo político con sus 35 páginas, demostrando que la brevedad puede ser el alma del ingenio electoral.
2. El arte de la densidad
   Pedro Granja emerge como un maestro de la concisión, con una densidad léxica de 0.403 —para Pedro, cada palabra pesa como un decreto. Mientras tanto, Andrea González parece preferir la redundancia, con una densidad de 0.217 que sugiere un particular apego a ciertas ideas favoritas.
3. La paradoja de los herederos
   Uno de los contrastes entre Daniel Noboa y Luisa González se materializa en sus números: él prefiere la economía verbal (8,318 palabras) mientras ella apuesta por la abundancia (11,295 palabras). Noboa mueve menos fichas lingüísticas pero con mayor variedad de ideas.

2. Termómetro emocional: De robots contables a poetas sensibles

Calculamos el tono emocional vía TextBlob con:

# Detector de pasión partidista
def medir_calidez_humana(texto):
    analisis = TextBlob(texto)
    return {
        'polaridad': round(analisis.sentiment.polarity, 2),  # -1 = discurso fúnebre, +1 = carnaval
        'subjetividad': round(analisis.sentiment.subjectivity, 2)  # 0 = informe del FMI, 1 = poema de Neruda
    }

Mapa completo de climas emocionales:

Hallazgos freudianos:

1. Luisa González y Daniel Noboa comparten polaridad (0.09) como gemelos retóricos. ¿Colusión o coincidencia? El algoritmo calla.
2. Henry Cucalón (0.39 subjetividad): Escribe como si cada política fuera una carta de amor al libre mercado.
3. Leonidas Iza (0.11 polaridad): La alegría moderada de quien sabe que no ganará pero quiere molestar.
4. Luis Tillería (-0.01): Neutralidad suiza, pero con acento guayaco recién repatriado.

3. Cartografía temática: Obsesiones al desnudo

Podemos descubrir qué temas se repiten hasta en los sueños de los candidatos, a través del siguiente vectorizador manual:

# Mapa de fijaciones ideológicas
temas = {
    'Social': ['educación', 'salud', 'vivienda', 'pobreza', 'desigualdad', 'cultura'],  # Vocabulario base para ganar elecciones
    'Economía': ['empleo', 'impuestos', 'pib', 'inversión', 'industria', 'salario'], 
    'Seguridad': ['delincuencia', 'policía', 'violencia', 'narcotráfico', 'cárceles'], 
    'Medio Ambiente': ['contaminación', 'agua', 'bosques', 'emisiones', 'sostenible'] 
    }

Tabla de prioridades:

Variaciones del poder

1. La convergencia de los favoritos
   Tanto Daniel Noboa como Luisa González privilegian lo social (45.6% y 44.7% respectivamente) con una precisión que sugiere más cálculo que casualidad. La diferencia sutil emerge en sus segundas obsesiones: mientras Noboa se inclina hacia el medio ambiente (24.7%), González pivota hacia la seguridad (18.1%).
2. La doctrina económica de Cucalón
   Con un 43.9% de menciones dedicadas a la economía, construye un manifiesto que haría sonreír a Javier Milei, dormir a los votantes y espantar al MPD.

Curiosas patologías temáticas:

1. Enrique Gómez (50.1% social): Si mencionas «pueblo» 419 veces, ¿se te aparece José Delgado?
2. Carlos Rabascall (28.6% ambiente): El Al Gore ecuatoriano, pero con menos PowerPoint y más PDF.
3. Leonidas Iza (25.5% seguridad): ¿El mismo que paralizó vías ahora promete custodiarlas?

Limitaciones y mejoras posibles

Todo análisis computacional tiene sus grietas:

1. El espejismo léxico: Contar palabras ≠ comprender contexto. «Seguridad» puede significar cámaras para unos y tanques para otros. Solución: Análisis semántico con modelos entrenados en discursos locales.
2. Ironía vs. literalidad: Los algoritmos leen «vamos a transformar el país» como promesa, no como lugar común. Parche temporal: Crear un diccionario de clichés políticos con penalización de puntaje.
3. El mito de la neutralidad: Al definir categorías temáticas, introducimos sesgos. ¿Por qué separar «social» de «economía» si son siameses? Propuesta: Usar análisis de temas emergentes en lugar de categorías predefinidas.
4. Ceguera cultural: Los modelos en inglés (como TextBlob) pueden malinterpretar nuestro «¡Qué barbaridad!» como negativo, cuando este tipo de expresiones quizá ocupan la mitad de las conversaciones en el tercer mundo. Solución: Entrenar modelos específicos para la política ecuatoriana.

Epílogo para sobrevivientes

Esta odisea numérica nos deja tres lecciones:

1. La brevedad no es enemiga del contenido (a veces es su cómplice).
2. Es posible leer planes de gobierno sin morirse de aburrimiento.
3. Si su candidato menciona «transformación» 58 veces, exija el diccionario de sinónimos que utilizó.

Queda usted oficialmente capacitado para navegar planes de gobierno… o al menos para impresionar en la próxima cena familiar. Hasta las próximas elecciones (o hasta el próximo golpe de Estado). Que la estadística en Python le acompañe.