#NoAlFraudeEnCórdoba. Ayudanos

#NoAlFraudeEnCórdoba. Ayudanos!

Mi nombre es Martín Gaitán y soy ingeniero en computación. Quienes me conocen saben que soy kirchnerista y fui fiscal de Carolina Scotto, pero antes de eso soy ciudadano y como tal, mi deber cívico es defender la democracia. En este caso, exigiendo un escrutinio transparente.

El domingo pasado, todas las boca de urna daban a Liliana Olivero, candidata del Frente de Izquierda y los Trabajadores (FIT), como la 9na diputada por Córdoba. Ese pronóstico se iba confirmando a lo largo del escrutinio hasta alrededor de las 23hs, cuando la tendencia empezó a cambiar en favor del tercer candidato de la UCR, Diego Mestre.

Al ser el margen tan estrecho (calculé que son menos de 1600, 0.06%) el partido de Olivero exige el recuento de los votos y la justicia electoral se niega.

Aún sin el recuento voto a voto, se han encontrado mesas con votos al FIT mal computados. Algunos ejemplos

• Mesa 2669, Cba Capital: no se computaron 33 votos del FIT (inferido)

• Mesa 611, Cba Capita: no se computaron 23 votos del FIT (inferido)

• Mesa 1064: se computaron 10 en vez de 40 votos del Frente de Izquierda.

El sistema de publicación de telegramas electorales (www.resultados.gob.ar) es un gran progreso hacia la transparencia, pero está muy incompleto. Por ejemplo, no sólo carece de buscador, sino que no hay una validación entre la cantidad de votos computados (sumatoria de votos a los partidos, más blancos, nulos y recurridos) con los votos emitidos/cantidad de sobres que figura en el telgrama.

Más aun, los datos deberian estar no sólo visualizables sino en un formato abierto para poder procesarlos con otras herramientas.

Cómo soy programador, realicé un simple programa para extraer los datos de los resultados electorales de Córdoba (aunque bien serviría para otros distritos), sistematizarlos en una base de datos y hacer una búsqueda de mesas "sospechosas". Por ejemplo, aquellas en las que el FIT obtuvo 0 voto (patrón de los 2 primeros ejemplos).

Si bien este proceso es automatizable, determinar cuándo ese dato es realmente erroneo es mucho más complejo (en parte por la falta de datos que menciono) y, dada la urgencia, es mejor hacerlo de forma manual, colaborativamente. Por ello necesito ayuda para revisar: por ejemplo, para el primer listado, comparar la cantidad de votos emitios con el total computado.