A partir de más de mil entrevistas online levantadas en junio y de un diseño experimental que simula la papeleta de noviembre, este informe reconstruye el resultado de la primaria oficialista y proyecta su impacto en la primera vuelta presidencial. El ejercicio sugiere que Jeannette Jara parte con un caudal cercano al 16 % de los votos, mientras José Antonio Kast y Evelyn Matthei encabezan la carrera con 28 % y 21 %, respectivamente. El análisis de intervalos de confiabilidad muestra que el paso a segunda vuelta sigue completamente abierto: un ligero aumento de participación o un cambio en los pactos de izquierda podría alterar el orden para el ballotage. De igual modo, el desarrollo de las candidaturas que aún están en recolección de firmas puede cambiar el panorama sustantivamente. Por ende, todas las cifras deben leerse como una fotografía válida para inicios de julio de 2025, sujeta a la evolución de la campaña y al hecho que la votación de noviembre será bajo un esquema de voto obligatorio.
- Introducción
Las primarias oficiales del 29 de junio entregaron la primera señal cuantificable sobre la contienda presidencial de fines de año.
Nuestro objetivo fue doble:
- Reconstruir ese resultado a partir de la última ola de la encuesta GPS Ciudadano. Realizada entre el 23 y el 26 de Junio del 2025 a un total de 1213 personas vía correo electrónico.
- Extrapolar el comportamiento observado a la primera vuelta mediante un experimento split-ballot incluido en el mismo levantamiento y matrices de transferencia de votos de candidatos perdedores a candidatos ganadores (plan B) computadas en un ejercicio paralelo en el mismo mes.
El ejercicio permite responder a una pregunta práctica para campañas y analistas: ¿qué tan lejos queda la fotografía de las primarias respecto de la película que veremos en noviembre?
- La búsqueda del “votante probable” óptimo
Uno de los mayores desafíos que enfrentan las encuestas electorales en procesos electorales voluntarios es anticipar quiénes van efectivamente a votar. Y esta dificultad se agrava cuando, como en este caso, se trata de una elección primaria sin precedentes, donde no existe un historial que permita calibrar modelos de participación a partir de comportamiento pasado.
La literatura recomienda varios filtros para construir un “votante probable”: interés por la política, experiencia previa en primarias, simpatía partidaria, o simplemente la intención declarada de acudir a votar, entre otros.
Pero como no sabíamos de antemano cuál de estos filtros se ajustaría mejor a la realidad, cualquier decisión podía estar más cerca del azar que del rigor: si acertábamos con uno, no habría forma de saber si fue mérito metodológico o simple suerte; y si fallábamos, sería lo esperable ante la ausencia de validación previa.
Por eso optamos por dar vuelta el problema. En vez de casarnos con una hipótesis, tomamos los resultados reales de la elección y comparamos cuán lejos estaba cada filtro —o combinación de filtros— de replicarlos. El criterio fue simple: minimizar el error absoluto medio entre lo que decía la encuesta y lo que mostró la urna.
El veredicto fue claro. La mejor aproximación la entregó el filtro más simple y directo. La pregunta directa: “¿Qué tan probable es que usted vaya a votar en las primarias del 29 de junio?”
Quienes respondieron que era “probable” o “muy probable” ofrecieron la mejor predicción colectiva del resultado final.
- Del escenario de primaria al de primera vuelta
Una cosa es ganar una primaria; otra muy distinta es competir en una papeleta junto a rivales de todos los sectores. Para estimar cómo se traduciría el triunfo de Jeannette Jara en la primaria oficialista en un escenario de primera vuelta presidencial, incorporamos una estrategia de medición poco habitual en encuestas chilenas: un diseño split-ballot.
En la encuesta GPS Ciudadano de junio, cada entrevistado también respondió una segunda sección experimental en la que vio una papeleta simulada de primera vuelta, donde aparecían los nombres de nueve candidatos correspondientes a un representante del oficialismo y ocho más (el listado de los ocho se incluye más adelante). Como la encuesta se hizo antes de la votación, a cada encuestado le toco por azar uno de cuatro posibles escenarios. Esta pregunta la respondieron todos los encuestados independientemente de si indicaron que participarían o no en la primaria.
Pero además, contamos con una segunda fuente de información para medir traspasos de votos desde candidatos perdedores de la primaria a otros. En una encuesta paralela, también realizada en junio, preguntamos de forma más directa: “Si su candidato de la primaria no estuviera en la papeleta de primera vuelta, ¿por quién votaría en su lugar?” La pregunta era abierta, y la respuesta espontánea. Así, pudimos identificar el grado de adhesión secundaria a Jara entre los votantes de los otros tres contendores. Los resultados fueron los siguientes:
Esta información funcionó como una suerte de “mapa de elasticidades”: nos indica cuán dispuesto está cada segmento a migrar hacia quien finalmente ganó la primaria (todo ello, antes de la votación). A partir de esta fotografía, construimos matrices de transferencia de votos que ajustan las estimaciones originales del split-ballot según los traspasos esperados. Es decir, si en el escenario con Winter como candidato oficialista ese 70 % eventualmente migraría a Jara tras su triunfo en la primaria, entonces ese porcentaje fue trasladado a su favor en la simulación.
Este operador de transferencia proporcional se aplicó por separado dentro de los grupos de “votantes probables” y “no probables”, manteniendo la estructura de la sección anterior. Luego se combinó ponderando por la proporción observada de cada grupo de votantes probables y no votantes para llegar a la estimación final de primera vuelta.
Para poner a prueba la solidez de las cifras repetimos todo el cálculo —desde la mezcla de votantes NV/VP hasta la aplicación de las matrices de transferencia— mil veces sobre versiones ligeramente distintas de la base de datos. Cada versión se genera al azar «sacando y devolviendo» entrevistas con reemplazo (técnica conocida como bootstrapping). El resultado son mil fotografías alternativas del mismo proceso electoral: algunas más favorables a Jara, otras a Kast, etc. La dispersión de ese abanico nos da un rango plausible —el llamado intervalo de confianza al 95 %— para cada candidatura.
Con este procedimiento observamos que la estimación puntual de Jara (15,7 %) oscila, en el 95 % de los casos, entre 12,8 % y 18,6 %. Kast varía entre 22,8 % y 33,3 %, y así sucesivamente para el resto de los nombres. Estos márgenes aparecen visualizados como las líneas verticales que acompañan cada barra en el gráfico de más abajo.
- Resultado
La fotografía de la primaria confirma que el padrón que acudió a las urnas estuvo compuesto, sobre todo, por electores cercanos al oficialismo. De ahí que las tres quintas partes del voto interno terminaran en Jeannette Jara. Esa cifra, sin embargo, está anclada en una muestra reducida (que señala que participará en las primarias) y se diluye cuando la competencia se abre a candidatos que no participaron de ella.
Como se indicó anteriormente, a sólo un cuarto de los encuestados se les presentó un escenario de primera vuelta con Jeannette Jara representando al oficialismo (el resto vio escenarios con Tohá, Winter y Mulet, respectivamente). En esa submuestra, Jeannette Jara obtiene un 28,8% de las preferencias liderando el listado. No obstante, son necesarios dos ajustes a esa cifra: Primero, esa proporción proviene sólo de un cuarto de la muestra total. De acuerdo con la encuesta, aproximadamente uno cada cinco chilenos, indicó que sí iría a votar en la primaria. Al mezclar ese grupo “entusiasta” con el resto que no fue, la proporción de preferencias por Jeannette Jara baja. Segundo, de los que preferían a Tohá (segunda mayoría de la primaria), sólo un 37 % se declaró dispuesto a apoyar a Jara lo que reduce aún más la proporción que va a la ganadora de la primaria. Con estos ajustes, bajo las reglas de la primera vuelta, Jara retendría cerca de un 15‑16 % del electorado, lo que hoy la coloca en tercer lugar, detrás de José Antonio Kast y Evelyn Matthei. En suma, la cifra se corrige de ~29 % a ~16 %. Es un cálculo más exigente, pero refleja mejor lo que vimos en la primaria real y lo que cabría esperar con voto obligatorio si las elecciones fueran el próximo domingo.
Las transferencias también ayudan a leer la dinámica interna del bloque de gobierno. El caudal que proviene de Carolina Tohá es sensiblemente menor al de Winter o Mulet, lo que sugiere vasos comunicantes distintos dentro del mismo espacio progresista. Esa asimetría explica por qué el 60 % logrado en la primaria oficialista se reduce a un terreno mucho más estrecho cuando se consideran todas las opciones de la papeleta abierta.
En el extremo opuesto, Kast y Matthei capturan la mayoría del voto del segmento que declaró no participar en la primaria. Si esa inercia se mantiene, un balotaje entre dos candidaturas de derecha deja de ser un escenario meramente teórico y entra en la zona de lo plausible. No obstante, los intervalos de confianza muestran solapamientos: Jara podría ocupar el segundo puesto si los márgenes se movieran apenas dos o tres puntos. Dicho de otro modo, la carrera por entrar a la segunda vuelta sigue abierta y dependerá de cómo se desplieguen, en los próximos meses, las campañas de los candidatos que hoy exhiben porcentajes intermedios.
Por ahora, las cifras indican un espacio de crecimiento potencial para la candidata oficialista; la incógnita es si ese terreno se conquistará vía mayor participación de sus propios simpatizantes o mediante la captación de electores todavía indecisos. En cualquier caso, la medición ofrece un punto de partida sobre el que juzgar la evolución de las preferencias en las siguientes olas de encuesta.
- Limitaciones y próximos pasos
Nuestro modelo asume que el 78,4 % del electorado pertenece al grupo que no planeaba votar en la primaria oficialista. Ese valor proviene de declaraciones de encuestados ante una elección voluntaria y, por experiencia comparada, sabemos que la gente suele sobrestimar su participación. Como al pasar al voto obligatorio la asistencia real cambia, el peso relativo de los votantes primaristas –y, por ende, de Jeannette Jara– se reduce. Por lo tanto, un ejercicio de sensibildiad de los resultados que alguien podría estar interesado en hacer es ver cuán optimista/pesimista es una persona respect de su decision de ir o no a votar a una elección voluntaria. En términos generals, cuanto mayor sea el optimismo sobre la participación, mayor será el sesgo a favor del candidato surgido de la primaria.
Respecto de los pesos en las transferencias de votos, los porcentajes de traspaso usados (π = 36,7 % desde Tohá, 70,4 % desde Winter, 84,2 % desde Mulet) se recogieron antes de conocerse el resultado de la primaria y antes de cualquier negociación parlamentaria. Un acuerdo exitoso dentro del progresismo o, al contrario, una ruptura pública, puede reconfigurar esas lealtades. Por ello las cifras deben leerse como una fotografía de julio de 2025 y en medio de los momentos de mayor conflictividad intra coalición y no como un pronóstico inamovible.
Finalmente, siempre es bueno recorder que quienes responden encuestas en temas politicos tienden a estar más interesados en dichos temas que el ciudadano medio. Aunque ponderamos la muestra para corregir diferencias demográficas, no podemos asegurar que reflecte todas las actitudes del universe de votantes habilitados. El ejercicio es, en última instancia, una simulación estadística basada en la mejor información disponible, pero susceptible de variar a medida que cambien las preferencias y la movilización del electorado.
Por todo lo anterior, el cómo vaya cambiando esta fotografía será materia que iremos observando en las próximas mediciones.
Puede descargar la versión en formato pdf aquí.
Anexo metodológico
La base contiene el peso de diseño que implica un ajuste post-encuesta considerando región, sexo, edad, nivel educacional, grupo socioeconómico (clasificación AIM), tipo de vivienda y cantidad de miembros del hogar.
A. Ponderación por grupo de participación
Se definieron dos grupos en función del mejor modelo de votante probable: “Votante probable” (VP) y “No votante probable” (NV)
Denotemos:
Wi = pero del entrevistado i
Ii = 1 si es votante probable y 0 en caso contrario.
Entonces, la fracción de NV es:
B. Distribución de voto dentro de cada grupo
Para cada candidato c:
C. Combinación:
D. Del escenario de primaria al de primera vuelta:
Denotemos:
S ∈ {T,W,M} el o la candidatura que resultó perdedora en la primaria pero que aparece en la papeleta de escenario de primera vuelta que vio el entrevistado.
Sea πs la proporción de votantes de 𝑆 que afirman que votarían por Jara si su favorito no alcanzara la nominación. Tal que , πT=0.367, πW=0.704 y πM=0.842
Entonces, para cada S y cada grupo (NV,VP) se construyó el vector pcgS=(c=Kast, Matthei,…; g∈{NV,VP}) usando la misma metodología del punto B y se computó la matriz de transferencia:
Tal que:
Finalmente, normalizamos:
