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Opinião Pública

Print version ISSN 0104-6276On-line version ISSN 1807-0191

Abstract

ARAUJO, Victor. Mecanismos de alineamiento de preferencias en gobiernos multipartidistas: control de las políticas públicas en el presidencialismo brasileño. Opin. Publica [online]. 2017, vol.23, n.2, pp.429-458. ISSN 0104-6276.  http://dx.doi.org/10.1590/1807-01912017232429.

La formación de gobiernos multipartidistas potencializa el riesgo de asimetría de información entre principals y agentes, de manera que los conflictos del gabinete sobre políticas se reflejan en el comportamiento de los partidos en el parlamento. Diversos estudios demuestran que el control mutuo entre los partidos integrantes del gabinete es una forma de compensar la pérdida de información inherente a la delegación. Mientras los analistas suelen enfocarse en la fase de formulación de las políticas, analizando los gobiernos formados en Brasil, entre 1995 y 2014, argumento en este trabajo que existe un conjunto más diversificado de estrategias que permiten a los partidos escudriñar las políticas implementadas por sus socios de gabinete. Utilizo análisis de redes y técnicas cuantitativas de análisis de texto – Método Gibbs Sampling, algoritmo bayesiano derivado del Latent Dirichlet allocation (LDA) – para mostrar que, en las situaciones en que los portafolios ministeriales se distribuyen a actores con distintas preferencias sobre políticas, los partidos intensifican el uso de los Requerimientos de Información (RIC), un importante instrumento de control horizontal, para monitorear los ministerios, políticas y programas que les interesan. La estructura de las redes de control horizontal intragabinete varía en función de la importancia de los ministerios: los partidos responsables de las carteras con mayor dotación presupuestaria – aquellos con más recursos para la implementación de políticas públicas – son los actores con mayor grado de centralidad en las redes de control mutuo.

Keywords : presidencialismo; coaliciones de gobierno; políticas públicas; análisis de redes; machine learning.

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