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<journal-title>América Latina Hoy</journal-title>
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<issn pub-type="epub">2340-4396</issn>
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<publisher-name>Ediciones Universidad de Salamanca</publisher-name>
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<article-id pub-id-type="publisher-id">alh.32654</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.14201/alh.32654</article-id>
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<subject>Original Articles</subject>
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<article-title>La selección de la corrupción como el problema más importante: escándalos, identificación política y opinión pública en Chile (2010-2023)</article-title>
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<trans-title xml:lang="en"><italic>The Selection of Corruption as the Most Important Problem: Scandals, Political Identification, and Public Opinion in Chile (2010-2023)</italic></trans-title>
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<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-1119-9716</contrib-id>
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<surname>Espinoza</surname>
<given-names>Rodrigo</given-names>
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<institution content-type="original">Universidad Diego Portales</institution>
<institution content-type="orgname">Profesor</institution>
<country country="CL">Chile</country>
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<corresp id="cor1"><email>rodrigo.espinoza_t@mail.udp.cl</email> 
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<pub-date publication-format="electronic" date-type="pub">
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<volume>96</volume>
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<copyright-statement>Universidad de Salamanca. Su comercialización está sujeta al permiso del editor</copyright-statement>
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<license-p>Licencia CC BY-NC-SA.<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional</ext-link></license-p>
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<abstract id="abs1" abstract-type="summary">
<title>RESUMEN</title>
<p>El artículo examina las condiciones bajo las cuales la corrupción es seleccionada como el problema más importante en Chile (2010-2023). Desde la perspectiva de la agenda-setting, se sostiene que los escándalos incrementan la saliencia del problema, mientras que su priorización depende de la identificación política. Utilizando datos de la encuesta CEP y modelos logit, los resultados muestran que la ocurrencia de escándalos se asocia con la selección de la corrupción como principal problema, especialmente entre personas identificadas con el centro. Se destaca la interacción entre shocks contextuales e identificación política en la jerarquización de problemas.</p>
</abstract>
<trans-abstract id="abs2" abstract-type="summary" xml:lang="en">
<title>ABSTRACT</title>
<p>This article examines the conditions under which corruption is selected as the most important problem in Chile (2010-2023). From an agenda-setting perspective, it is argued that scandals increase the salience of the issue, while its prioritization depends on political identification. Using data from the CEP survey and fitting logit models, the results show that the occurrence of scandals is associated with the selection of corruption as the most important problem, especially among individuals who identify with the political center. The study highlights the interaction between contextual shocks and political identification in the prioritization of issues.</p>
</trans-abstract>
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<title>Palabras clave</title>
<kwd>corrupción</kwd>
<kwd>opinión pública</kwd>
<kwd>escándalos</kwd>
<kwd>identificación política</kwd>
<kwd>Chile</kwd>
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<title>Key words</title>
<kwd>corruption</kwd>
<kwd>public opinion</kwd>
<kwd>scandals</kwd>
<kwd>political identification</kwd>
<kwd>Chile</kwd>
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<sec id="S1">
<title>I. Introducción</title>
<p>La corrupción constituye uno de los principales desafíos para las democracias contemporáneas no solo por sus efectos sobre el desarrollo económico y la calidad institucional, sino también por su capacidad para erosionar la legitimidad del sistema político (<xref ref-type="bibr" rid="CIT041">Poertner y Zhang, 2024</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT045">Seligson, 2002</xref>). Sin embargo, un aspecto central ha sido insuficientemente abordado: las condiciones bajo las cuales este problema adquiere relevancia en la agenda ciudadana. En particular, persiste un vacío en la comprensión de los mecanismos que explican por qué la corrupción es priorizada sobre otros problemas públicos.</p>
<p>En este contexto, el presente artículo busca responder la siguiente pregunta de investigación: ¿qué elementos contextuales e individuales condicionan la selección de la corrupción como el problema más importante (PMI) en la opinión pública? Esta pregunta resulta especialmente relevante en sociedades donde la corrupción convive con múltiples demandas, obligando a los ciudadanos a jerarquizar sus preocupaciones en un contexto de atención limitada.</p>
<p>Desde la perspectiva de la <italic>agenda-setting</italic>, la priorización de problemas no responde únicamente a su magnitud, sino también a su visibilidad y a la forma en que es procesada en función de la identificación política (<xref ref-type="bibr" rid="CIT020">Djerf-Pierre <italic>et al.</italic>, 2025</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT034">Lauderdale y Blumenau, 2025</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT054">Zaller, 1992</xref>). En este marco, los escándalos de corrupción pueden ser entendidos como <italic>focusing events</italic> que incrementan la saliencia del problema, mientras que la identificación política condiciona la forma en que estos estímulos son incorporados en su jerarquización. En consecuencia, la selección de la corrupción como PMI no es un reflejo directo de su ocurrencia, sino el resultado de la interacción entre factores contextuales y mecanismos de procesamiento individual.</p>
<p>La relevancia de este problema se observa en distintos contextos. En América Latina y Europa, la corrupción ocupa un lugar destacado en las percepciones ciudadanas. Según el último informe de Latinobarómetro (2024), entre los años 2023 y 2024 la percepción de aumento de la corrupción ascendió del 16 al 31&#160;%. De manera similar, el Eurobarómetro muestra altos niveles de percepción de corrupción y desconfianza en la capacidad de los gobiernos para enfrentarla (<xref ref-type="bibr" rid="CIT015">Comisión Europea, 2024</xref>). Estos datos sugieren que este fenómeno no solo es persistente, sino también altamente visible en diversas democracias.</p>
<p>La literatura académica sobre corrupción ha avanzado en tres direcciones principales. Por un lado, ha examinado sus efectos sobre el desarrollo económico y la desigualdad (<xref ref-type="bibr" rid="CIT023">Fisman y Golden, 2017</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT032">Kaufmann <italic>et al.</italic>, 1999</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT042">Rose-Ackerman, 1999</xref>). En segundo lugar, se ha centrado en el diseño institucional y las estrategias de prevención, incluyendo mecanismos de rendición de cuentas e integridad pública (<xref ref-type="bibr" rid="CIT013">Ceva y Ferretti, 2021</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT030">Hough, 2013</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT043">Schulz, 2023</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT044">Schwindt-Bayer y Tavits, 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT047">Thompson, 2018</xref>). En tercer lugar, ha analizado sus consecuencias sobre la confianza institucional y el comportamiento político (<xref ref-type="bibr" rid="CIT014">Charron y Bågenholm, 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT027">Gutmann <italic>et al.</italic>, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT028">Hauk <italic>et al.</italic>, 2022</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT039">Morris y Blake, 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT045">Seligson, 2002</xref>).</p>
<p>Pese a estos avances, la literatura ha prestado menor atención a los factores que explican la saliencia relativa de la corrupción en la agenda ciudadana, particularmente las condiciones bajo las cuales esta es seleccionada como PMI. Los estudios existentes han tendido a focalizarse en variables como la aprobación presidencial, el ciclo político, el consumo de noticias (<xref ref-type="bibr" rid="CIT033">Krstulovic y Navia, 2021</xref>) o las diferencias entre hombres y mujeres (<xref ref-type="bibr" rid="CIT053">Yildirim, 2022</xref>), dejando menos explorado el papel de eventos de alta visibilidad, como los escándalos de corrupción y la identificación política.</p>
<p>Esta omisión resulta especialmente relevante en el contexto latinoamericano, donde, pese al fortalecimiento de marcos normativos de transparencia e integridad, persisten altos niveles de percepción de corrupción, impunidad y desconfianza institucional (<xref ref-type="bibr" rid="CIT026">González-Ramírez y Monsiváis-Carrillo, 2022</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT029">Hidalgo <italic>et al.</italic>, 2025</xref>). Esto limita la comprensión de los mecanismos mediante los cuales los problemas públicos adquieren relevancia en la agenda ciudadana.</p>
<p>Por ello, el objetivo de este artículo es analizar cómo la ocurrencia de escándalos de corrupción y la identificación política interactúan para explicar la selección de la corrupción como PMI en la opinión pública. Si bien la literatura ha mostrado que los eventos de alta visibilidad incrementan la saliencia de los problemas públicos (<xref ref-type="bibr" rid="CIT009">Birkland, 1998</xref>) y que la identificación política condiciona el procesamiento de la información (<xref ref-type="bibr" rid="CIT054">Zaller, 1992</xref>), este artículo propone que la priorización de la corrupción resulta de la interacción entre ambos mecanismos. En particular, se espera que la ocurrencia de escándalos aumente la probabilidad de priorizar la corrupción, y que este efecto sea mayor entre personas identificadas con el centro político.</p>
<p>El artículo contribuye a la literatura sobre corrupción y opinión pública al proponer un mecanismo que vincula factores contextuales y de identificación política en la formación de las prioridades ciudadanas. A diferencia de estudios previos centrados en la percepción de la corrupción, este trabajo desplaza el foco hacia su priorización, permitiendo explicar en qué condiciones este problema adquiere protagonismo frente a otros problemas identificados.</p>
<p>El análisis aborda el caso chileno entre 2010 y 2023, el cual resulta particularmente relevante para el estudio comparado. Pese a presentar niveles relativamente bajos de corrupción en comparación con otros países de la región, Chile ha experimentado en la última década una serie de escándalos de alto impacto que han activado la saliencia del problema en la opinión pública. Esta combinación de estabilidad institucional y episodios críticos permite analizar cómo eventos contextuales, junto a la identificación política, inciden en la priorización de la corrupción en la agenda ciudadana. En este sentido, el caso chileno ofrece evidencia para otras democracias latinoamericanas con trayectorias institucionales similares, al mostrar cómo la corrupción puede adquirir centralidad incluso en contextos de baja corrupción estructural.</p>
<p>Para poner a prueba este argumento, se emplean modelos de regresión logit (estimando sus efectos marginales promedio) utilizando datos de la encuesta del Centro de Estudios Públicos (CEP) correspondientes al período 2010-2023.</p>
<p>El artículo se estructura de la siguiente manera. La primera sección desarrolla el marco teórico y las hipótesis que guían el análisis. La segunda describe la estrategia metodológica. La tercera analiza los resultados. Finalmente, la cuarta sección presenta las conclusiones y algunas limitaciones.</p>
</sec>
<sec id="S2">
<title>II. La corrupción como fenómeno de estudio y la selección de la corrupción como problema más importante</title>
<p>La corrupción ha sido ampliamente estudiada desde distintas disciplinas, dando lugar a múltiples definiciones que enfatizan el uso indebido del poder público para beneficio privado (<xref ref-type="bibr" rid="CIT021">Dobson Phillips <italic>et al.</italic>, 2025</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT042">Rose-Ackerman, 1999</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT043">Schulz, 2023</xref>). En términos generales, este fenómeno implica la obtención de ventajas particulares, afectando el funcionamiento de las instituciones y la confianza en el sistema político. Si bien existe consenso en torno a estos elementos, la literatura también ha destacado su carácter multidimensional y su variabilidad según contextos políticos e institucionales (<xref ref-type="bibr" rid="CIT024">Friedrich, 2002</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT025">Gardiner, 2002</xref>).</p>
<p>El estudio de la corrupción ha cobrado particular relevancia en distintas áreas de las ciencias sociales, especialmente en materia de opinión pública y comportamiento político. En este sentido, la evidencia ha mostrado de manera consistente que la exposición a la corrupción erosiona la confianza en el sistema político, en las instituciones y en los funcionarios públicos, debilitando el vínculo entre ciudadanía y autoridades (<xref ref-type="bibr" rid="CIT005">Anderson y Tverdova, 2003</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT012">Canache y Allison, 2005</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT039">Morris y Blake, 2010</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT045">Seligson, 2002</xref>).</p>
<p>No obstante, diversas investigaciones sugieren que esta relación no es lineal, sino que está condicionada por factores adicionales. Por una parte, las normas sociales pueden actuar como moderadoras del vínculo entre corrupción institucional percibida y confianza institucional (<xref ref-type="bibr" rid="CIT038">Mizrahi y Krup, 2026</xref>); por otra, la desigualdad económica opera como un factor estructural que favorece la corrupción y erosiona la confianza ciudadana (<xref ref-type="bibr" rid="CIT050">Uslaner, 2017</xref>); y, finalmente, el consumo de información digital tiende a asociarse con menores niveles de confianza en el gobierno, especialmente en contextos donde la corrupción es percibida como elevada (<xref ref-type="bibr" rid="CIT017">Daoudi <italic>et al.</italic>, 2025</xref>).</p>
<p>Otros estudios han planteado que la percepción de la corrupción no se distribuye homogéneamente entre la población, sino que varía según características sociodemográficas y actitudes políticas. Factores como el sexo, la edad, el nivel educacional y la situación laboral inciden en la forma en que las personas perciben la corrupción y evalúan su relevancia (<xref ref-type="bibr" rid="CIT027">Gutmann <italic>et al.</italic>, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT036">Melgar <italic>et al.</italic>, 2010</xref>). A su vez, otras investigaciones han mostrado que la corrupción puede influir en el comportamiento político, afectando el tipo de conocimiento que tienen sobre la política, su participación y sus decisiones electorales (<xref ref-type="bibr" rid="CIT007">Bargsted <italic>et al.</italic>, 2022</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT011">Burlacu, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT014">Charron y Bågenholm, 2016</xref>).</p>
<p>No obstante, un aspecto menos explorado en la literatura es la forma en que la corrupción es jerarquizada por los ciudadanos respecto a otros problemas. Las investigaciones clásicas sobre <italic>agenda-setting</italic> han propuesto que la relevancia de los problemas públicos es el resultado de un proceso de aprendizaje social mediado por la exposición a información y características individuales (<xref ref-type="bibr" rid="CIT051">Wanta, 1997</xref>). Sin embargo, existe escasa evidencia sobre las condiciones bajo las cuales la corrupción adquiere relevancia relativa frente a otros problemas y es seleccionada como el problema más importante del país. En este punto, Ullrichova (<xref ref-type="bibr" rid="CIT049">2023</xref>) propone comprender la agenda como una estructura jerarquizada en la que coexisten múltiples problemas con distintos niveles de saliencia, pudiendo existir simultáneamente <italic>issues</italic> primarios y secundarios sin que los segundos desaparezcan necesariamente (pp. 1-3). Esta formulación es pertinente para el estudio de la corrupción, ya que permite distinguir entre percibir la existencia del fenómeno y priorizarlo frente a otros problemas que compiten por atención pública.</p>
<p>De este modo, el artículo contribuye a la literatura sobre <italic>agenda-setting</italic> y opinión pública al proponer un mecanismo que explica cómo los <italic>shocks</italic> informativos asociados a escándalos de corrupción, en interacción con la identificación política, condicionan la probabilidad de que este problema sea priorizado sobre otros en la agenda pública.</p>
<p>La variable dependiente es la selección de la corrupción como PMI por parte de la opinión pública. Sin embargo, es fundamental distinguir esta dimensión de la percepción de la corrupción. La corrupción percibida se refiere a un juicio subjetivo que las personas realizan respecto al nivel de corrupción existente en un país, especialmente en el ámbito institucional. Esta percepción, explicada principalmente por la exposición a noticias, las posturas ideológicas y los niveles de confianza en las instituciones, puede variar respecto de la corrupción existente (<xref ref-type="bibr" rid="CIT045">Seligson, 2002</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT048">Treisman, 2007</xref>). En este sentido, la percepción de la corrupción captura una evaluación del desempeño en el entorno institucional, pero no necesariamente implica que dicho problema sea considerado prioritario frente a otros.</p>
<p>En contraste, la priorización de la corrupción constituye una dimensión distinta: se refiere a la forma en que la ciudadanía jerarquiza los problemas públicos. Este tipo de priorización implica una evaluación comparativa en un contexto de competencia entre múltiples problemáticas, donde los ciudadanos asignan atención y relevancia de manera relativa. Por tanto, seleccionar la corrupción como PMI no solo implica reconocer su existencia, sino situarla por sobre otros problemas públicos, en un contexto donde distintas prioridades compiten entre sí (<xref ref-type="bibr" rid="CIT033">Krstulovic y Navia, 2021, p. 459</xref>). Es importante tener presente que las medidas basadas en PMI no capturan una noción pura de importancia, sino que reflejan la atención pública y la percepción de problemas (<xref ref-type="bibr" rid="CIT031">Jennings y Wlezien, 2011</xref>). En consecuencia, la variable dependiente del estudio debe entenderse como un indicador de su saliencia relativa en la agenda pública.</p>
<p>Desde esta perspectiva, el presente estudio se sitúa en el cruce entre la literatura sobre corrupción y aquella sobre <italic>agenda-setting</italic>, pero desplaza el foco desde la percepción hacia la jerarquización de los problemas públicos.</p>
<p>Este proceso es comprendido desde la literatura sobre <italic>agenda-setting</italic> a nivel individual, sosteniendo que los ciudadanos construyen jerarquías de problemas influenciados por valores, creencias, emociones y estímulos del entorno (<xref ref-type="bibr" rid="CIT035">McCombs y Shaw, 1972</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT046">Soroka, 2002</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT052">Wlezien, 2005</xref>). En particular, la evidencia muestra que la atención que reciben ciertos temas en el entorno informativo influye en la importancia que las personas les asignan, configurando así la agenda pública. En este sentido, los medios de comunicación influyen en la importancia que los ciudadanos asignan a los problemas públicos, afectando la saliencia relativa de los temas en la agenda (<xref ref-type="bibr" rid="CIT035">McCombs y Shaw, 1972, p. 177</xref>). Complementariamente, la literatura sobre la saliencia de problemas enfatiza que los actores políticos y mediáticos inciden en la agenda pública mediante la selección y el énfasis puesto en diferentes temas, lo que determina cuáles terminan adquiriendo prioridad en el debate público (<xref ref-type="bibr" rid="CIT010">Budge, 2015</xref>).</p>
<p>Sin embargo, Djerf-Pierre <italic>et al.</italic> (<xref ref-type="bibr" rid="CIT020">2025</xref>) sostienen que las fluctuaciones en la atención mediática pueden influir en la fuerza de ciertas creencias sociotrópicas, aunque dicho efecto no opera de manera uniforme en todos los temas (pp. 460-461). Sus resultados sugieren que la relación entre saliencia mediática y percepciones públicas es más consistente en asuntos controversiales. En este sentido, el aumento de la relevancia de un tema no solo afecta su visibilidad, sino también su capacidad de competir con otros temas o problemas dentro de una estructura de atención limitada, aumentando su probabilidad de ser seleccionado como el problema más importante.</p>
<p>En este marco, la literatura sobre <italic>focusing events</italic> permite explicar cambios abruptos en la jerarquización de problemas. Estos eventos, caracterizados por ser relativamente raros, dañinos y conocidos casi simultáneamente por responsables políticos y por el público, pueden operar como catalizadores de atención y cambio de agenda (<xref ref-type="bibr" rid="CIT009">Birkland, 1998, p. 54</xref>). DeLeo <italic>et al.</italic> (<xref ref-type="bibr" rid="CIT019">2021</xref>) matizan esta última premisa, sosteniendo que el concepto debe refinarse para explicar mejor la idea de una crisis de larga duración, precisamente porque muchos procesos de alta visibilidad no se agotan en un único <italic>shock</italic>, sino que generan una atención sostenida, reaperturas sucesivas del debate y nuevas oportunidades de agenda. Esta precisión resulta especialmente útil para el estudio de la corrupción, ya que su saliencia muchas veces no proviene de un solo episodio aislado, sino de secuencias de denuncias, filtraciones, investigaciones y revelaciones que reactivan el tema de manera sucesiva.</p>
<p>A su vez, investigaciones recientes sugieren que los <italic>focusing events</italic> no solo alteran la agenda institucional y la mediática, sino también ciertos componentes de la opinión pública. Zhang y Liu (<xref ref-type="bibr" rid="CIT055">2025</xref>) plantean que un <italic>focusing event</italic> puede amplificar significativamente la atención pública hacia asuntos directamente vinculados con el evento y reforzar el apoyo a mayor gasto gubernamental en esa área. Sin embargo, sus resultados también indican que este efecto es acotado y selectivo, pues no se extiende necesariamente a todos los subtemas relacionados ni modifica de modo automático las preferencias sobre políticas públicas. Trasladado al objeto de este artículo, ello sugiere que los escándalos de corrupción pueden operar como <italic>shocks</italic> informativos que atraen la atención sobre el tema y se asocian con una mayor probabilidad de ingresar al núcleo de preocupaciones ciudadanas.</p>
<p>Desde esta perspectiva, los escándalos de corrupción pueden ser entendidos como <italic>focusing events</italic> que amplifican la visibilidad del tema y reconfiguran la jerarquía de problemas en la agenda ciudadana. En particular, el argumento de este artículo sostiene que la ocurrencia de escándalos se asocia con un aumento en la probabilidad de que la corrupción sea seleccionada como PMI en la medida en que estos episodios concentran atención pública y activan la saliencia del problema frente a otras preocupaciones. De ello se desprende la siguiente hipótesis:</p>
<disp-quote><p>Hipótesis 1: La ocurrencia de escándalos de corrupción aumenta la probabilidad de seleccionar la corrupción como PMI.</p></disp-quote>
<p>La saliencia de la corrupción no depende únicamente de la ocurrencia de escándalos. La corrupción también constituye un <italic>issue</italic> político cuya centralidad varía en función de cómo distintos actores la activan y utilizan estratégicamente. En este sentido, la evidencia sugiere que su visibilidad se deriva también de procesos de politización que contribuyen a amplificarla y posicionarla en la agenda pública; así como de su severidad social y la forma como es evaluada por la ciudadanía (<xref ref-type="bibr" rid="CIT006">Balán, 2011</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT034">Lauderdale y Blumenau, 2025</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT037">Michal, 2025</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT040">Pereyra, 2019</xref>).</p>
<p>La literatura sobre formación de opiniones sugiere que la priorización de los problemas públicos está mediada por la identificación política de las personas. Este factor actúa como un filtro entre la información disponible y las evaluaciones políticas que se realizan (<xref ref-type="bibr" rid="CIT054">Zaller, 1992, p. 23</xref>). En este sentido, la identificación política de los ciudadanos opera como un filtro que influye en la jerarquización de problemas. La evidencia sugiere que los votantes ideológicamente más extremos tienden a procesar la información de manera sesgada, manteniendo el apoyo a su sector incluso si sus partidos o candidatos se ven envueltos en escándalos (<xref ref-type="bibr" rid="CIT014">Charron y Bågenholm, 2016</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT018">De Vries y Solaz, 2017</xref>).</p>
<p>En este marco, los ciudadanos con posiciones ideológicas más extremas tienden a procesar la información de manera selectiva, lo que puede atenuar el impacto de los escándalos sobre la priorización de la corrupción. En contraste, aquellos individuos ubicados en posiciones ideológicas de centro, al presentar menor extremismo en sus anclajes políticos, muestran una mayor disposición a integrar estos eventos en su evaluación de los problemas públicos.</p>
<p>Dado que, como se ha señalado previamente, la selección del problema más importante implica una evaluación comparativa entre múltiples demandas, este procesamiento se asocia con una mayor probabilidad de que las personas identificadas con el centro prioricen la corrupción en contextos de alta visibilidad del tema.</p>
<p>En consecuencia, la identificación política es entendida como una variable moderadora, en la medida en que condiciona la magnitud del efecto de los escándalos sobre la probabilidad de seleccionar la corrupción como PMI. La expectativa es que las personas ubicadas en posiciones de centro deberían presentar una mayor probabilidad de priorizar la corrupción frente a la ocurrencia de escándalos, mientras que aquellas con posiciones ideológicas de izquierda o derecha serían más propensos a mostrar una respuesta más atenuada. De ello se desprende la siguiente hipótesis:</p>
<disp-quote><p>Hipótesis 2: el efecto de la ocurrencia de escándalos de corrupción sobre la probabilidad de seleccionar la corrupción como PMI es mayor entre las personas identificadas con el centro político que entre aquellos con posiciones ideológicas extremas.</p></disp-quote>
<p>En síntesis, la priorización de la corrupción en la agenda ciudadana puede entenderse como el resultado de un mecanismo en el cual los escándalos actúan como <italic>shocks</italic> informativos que incrementan la saliencia del problema, mientras que la identificación política modera su incorporación en la jerarquización. Esta interacción genera efectos heterogéneos según la identificación política, aumentando la probabilidad de que la corrupción sea seleccionada como el problema más importante en contextos de alta visibilidad del tema.</p>
</sec>
<sec id="S3">
<title>III. Metodología</title>
<p>El análisis se centra en el caso chileno, el cual resulta especialmente pertinente para el estudio de la corrupción en América Latina, ya que, si bien presenta niveles relativamente bajos de corrupción en términos comparados, en la última década ha experimentado una alta visibilidad de escándalos que han involucrado a actores políticos e instituciones clave del Estado.</p>
	<p>Chile se ha visto sacudido por grandes escándalos a escala nacional en la última década afectando de forma transversal a los partidos políticos. Ejemplos son el caso Penta<xref ref-type="fn" rid="fn012">[1]</xref>, SQM<xref ref-type="fn" rid="fn011">[2]</xref> y Corpesca<xref ref-type="fn" rid="fn010">[3]</xref> (2014-2015), vinculados a financiamiento irregular de la política más la entrega de instrucciones por parte de esta última empresa a legisladores para introducir indicaciones en la tramitación de proyectos de ley.</p>
	<p>En el año 2023 se destapó otro escándalo a nivel nacional denominado caso Convenios<xref ref-type="fn" rid="fn009">[4]</xref>, consistente en el traspaso irregular de altas sumas de dinero a fundaciones con escasa trayectoria vinculadas a la coalición de gobierno encabezada por el presidente de izquierda Gabriel Boric (2022-2026). Asimismo, el denominado caso Audios en 2023 encendió las alarmas en materia de tráfico de influencias a nivel empresarial para obtener exenciones tributarias y en la colocación de altos funcionarios en el Poder Judicial a cambio de favores<xref ref-type="fn" rid="fn008">[5]</xref>.</p>
	<p>En el plano subnacional, a la fecha existen más causas por corrupción que número de municipalidades<xref ref-type="fn" rid="fn007">[6]</xref>, incluyendo a exalcaldes bajo medidas cautelares por cohecho y malversación de fondos. Complementariamente, en los últimos años se han sumado otros escándalos a nivel de policías<xref ref-type="fn" rid="fn006">[7]</xref> y Fuerzas Armadas<xref ref-type="fn" rid="fn005">[8]</xref>.</p>
	<p>El análisis se basa en datos de 27 encuestas de opinión pública del Centro de Estudios Públicos (2023), realizadas entre julio de 2010 y octubre de 2023, con tamaños muestrales por ola entre 1355 y 1564, totalizando 39 355 observaciones. Debido a valores perdidos en distintas variables, la muestra final utilizada en los modelos de regresión es de 32 645 observaciones<xref ref-type="fn" rid="fn004">[9]</xref>.</p>
	<p>La encuesta CEP utiliza un diseño probabilístico, estratificado y por conglomerados en tres etapas (manzana, vivienda y persona), con estratificación por región y zona urbano-rural, basado en información censal. Desde 2010, el diseño elimina reemplazos y corrige la no respuesta mediante sobredimensión muestral<xref ref-type="fn" rid="fn003">[10]</xref>.</p>
<p>Si bien la base incorpora factores de expansión que ajustan por probabilidades de selección y no respuesta, los modelos estimados en este estudio no utilizan ponderadores, dado que el objetivo del análisis es estimar relaciones entre variables más que producir estimaciones descriptivas poblacionales.</p>
<p>La temporalidad seleccionada se justifica debido al cambio de metodología señalado en el párrafo anterior, sumado a que es un período previo al surgimiento reiterado de casos de corrupción a nivel nacional (2010-2013). Se introduce una variable binaria (1 y 0) que permite estimar el impacto que tiene la ocurrencia de escándalos de corrupción en la probabilidad de escoger la corrupción como PMI, cuyo criterio de medición será explicado en líneas posteriores.</p>
<p>Para el análisis de datos se aplican distintos modelos logit utilizando sus efectos marginales promedio. Esta técnica facilita la utilización de variables dependientes binarias, permitiendo estimar el efecto de las variables de control sobre la probabilidad de ocurrencia de un determinado evento, especialmente a la hora de trabajar con muestras grandes, favoreciendo así su validez externa. Esta metodología también ha sido utilizada en investigaciones similares al presente trabajo (<xref ref-type="bibr" rid="CIT033">Krstulovic y Navia, 2021</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT053">Yildirim, 2022</xref>).</p>
<p>La variable dependiente es la selección de la corrupción como PMI, a partir de la pregunta «A continuación le mostraré una serie de problemas que tiene nuestro país. ¿Cuáles son los tres problemas a los que debería dedicar mayor esfuerzo en solucionar el gobierno? Indique solo 3. (Primera mención)» (código encuesta: percepcion_1_a). Se asigna el valor de 1 para aquellos casos que mencionaron la corrupción como primera prioridad y 0 para el resto de las opciones.</p>
<p>La variable de escándalos de corrupción (código de investigación: Escándalos) fue construida para cada ola de encuesta, asignando valor 1 a la medición más próxima temporalmente a la ocurrencia de cada escándalo de alta visibilidad pública a nivel nacional. En aquellos casos en que el evento tuvo lugar durante el período de trabajo de campo, este fue considerado como contemporáneo a la medición, mientras que cuando ocurrió fuera de dicho período se asignó a la encuesta inmediatamente posterior. Esta medida captura la ocurrencia de eventos de alta visibilidad, más que su intensidad o duración, lo cual constituye una limitación que futuras investigaciones podrían abordar mediante indicadores de cobertura mediática. No obstante, esta estrategia permite alinear los eventos con su potencial impacto en la opinión pública, aproximando la exposición de los encuestados en función de la proximidad temporal entre el evento y la medición.</p>
<p>En este sentido, la variable debe interpretarse como un <italic>proxy</italic> de exposición a eventos de corrupción de alto impacto, consistente con la literatura sobre <italic>focusing events</italic>, que enfatiza su capacidad de alterar la agenda pública en el corto plazo. Finalmente, esta decisión es coherente con el objetivo del estudio, que no busca estimar el efecto de la intensidad de los escándalos, sino identificar si su ocurrencia se asocia con cambios en la priorización de problemas en la opinión pública.</p>
<p>Conceptualmente, los escándalos de corrupción son entendidos como episodios de prácticas irregulares que involucran a actores políticos o institucionales relevantes y que alcanzan amplia difusión en la esfera pública, generando reacciones en el ámbito político o institucional (<xref ref-type="bibr" rid="CIT008">Berganza <italic>et al.</italic>, 2023</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT022">Esser y Hartung, 2004</xref>). Sobre esta base, se identificaron todos los escándalos de corrupción de alcance nacional ocurridos en Chile entre 2014 y 2023 que cumplen con estas características.</p>
	<p>Se excluyeron aquellos casos de carácter subnacional, con el fin de asegurar su comparabilidad con una encuesta de opinión pública de cobertura nacional como la CEP, cuyo diseño no permite una representación a nivel comunal. Asimismo, se consideraron únicamente episodios que alcanzaron alta visibilidad mediática, entendidos como casos ampliamente cubiertos por medios de alcance nacional y con presencia en la agenda pública. Adicionalmente, se incluyeron aquellos que involucraron actores políticos e institucionales de manera transversal, incluyendo partidos de distintos sectores, así como instituciones clave del Estado. La <xref ref-type="bibr" rid="T000">Tabla I</xref> presenta el conjunto de escándalos identificados conforme a estos criterios.</p>
	<table-wrap id="T000">
		<label>Tabla I</label>
		<caption>
			<title>Escándalos de corrupción a nivel nacional seleccionados (2014-2023)</title></caption>
		<table id="T001" frame="hsides" border="1" rules="all">
			<col width="50%"/>
			<col width="25%"/>
			<col width="25%"/>
			<thead>
<tr>
	<th valign="middle" align="center">Casos</th>
		<th valign="middle" align="center">Mes</th>
			<th valign="middle" align="center">Año</th>
</tr>
			</thead>
			<tbody>
				<tr>
<td valign="middle" align="left">Penta</td>
<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
<td valign="middle" align="center">2014</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Caval</td>
<td valign="middle" align="center">Febrero</td>
<td valign="middle" align="center">2015</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">SQM</td>
<td valign="middle" align="center">Marzo</td>
<td valign="middle" align="center">2015</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Corpesca</td>
<td valign="middle" align="center">Mayo</td>
<td valign="middle" align="center">2015</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Fuerzas Armadas</td>
<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
<td valign="middle" align="center">2015</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Carabineros</td>
<td valign="middle" align="center">Marzo</td>
<td valign="middle" align="center">2017</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Convenios</td>
<td valign="middle" align="center">Junio</td>
<td valign="middle" align="center">2023</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<attrib>Fuente: elaboración propia a partir de múltiples fuentes.</attrib></table-wrap>
<p>Para la identificación política (hipótesis 2) se establecieron variables binarias por cada autoposicionamiento ideológico: izquierda (Izquierda), centro (Centro) y derecha (Derecha). Para lograr tal codificación se tomaron dos preguntas de la encuesta. La primera de ellas es «Ud. sabe, tradicionalmente en nuestro país la gente define las posiciones políticas como más cercanas a la izquierda, al centro o a la derecha. Tenemos representadas en esta tarjeta las distintas posiciones políticas. Por favor, indíqueme, ¿con cuál se identifica?» (código encuesta: iden_pol_1). Esta pregunta mide la identificación política de 1 a 5 (derecha, centro-derecha, centro, centro-izquierda, izquierda), asigna el número 6 para los independientes y el número 7 para aquellos que no se identifican con ninguna tendencia política.</p>
    <table-wrap id="Tw001">
    	<label>Tabla II</label>
    	<caption>
    		<title>Codificación identificación política</title></caption>
    	<table id="T002" frame="hsides" border="1" rules="all">
    		<col width="40%"/>
    		<col width="15%"/>
    		<col width="30%"/>
    		<col width="15%"/>
    		<thead>   	
<tr>
<th valign="middle" align="center">Código encuesta CEP</th>
<th valign="middle" align="center">Valor</th>
<th valign="middle" align="center">Equivalencia código iden_pol_1</th>
<th valign="middle" align="center">Valor recodificación iden_pol_2</th>
</tr>
    		</thead>
    		<tbody>
    			<tr>
<td valign="middle" align="left" rowspan="7">Iden_pol_2</td>
<td valign="middle" align="center">1 y 2</td>
<td valign="middle" align="center">Izquierda=5</td>
<td valign="middle" align="center">5</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="center">3 y 4</td>
<td valign="middle" align="center">Centro-izquierda=4</td>
<td valign="middle" align="center">4</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="center">5 y 6</td>
<td valign="middle" align="center">Centro=3</td>
<td valign="middle" align="center">3</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="center">7 y 8</td>
<td valign="middle" align="center">Centro-derecha=2</td>
<td valign="middle" align="center">2</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="center">9 y 10</td>
<td valign="middle" align="center">Derecha=1</td>
<td valign="middle" align="center">1</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="center" rowspan="2">No aplica</td>
<td valign="middle" align="center">Independientes</td>
<td valign="middle" align="center">6</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="center">Ninguno</td>
<td valign="middle" align="center">7</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<attrib>Fuente: elaboración propia a partir de Encuesta CEP (2010-2023).</attrib></table-wrap>
<p>Sin embargo, esta pregunta no se aplicó durante todos los años analizados de forma sistemática, ya que en algunos sondeos fue reemplazada por la pregunta «Los conceptos de izquierda y derecha son útiles para resumir de una manera muy simplificada lo que piensa la gente en muchos temas. Me gustaría que por favor se clasificara en la escala siguiente que va de 1 a 10 donde 1 representa a la izquierda y 10 representa a la derecha» (código encuesta: iden_pol_2). Esta variable clasifica la posición ideológica desde la izquierda a la derecha en escala de 1 a 10.</p>
    	<p>Como ambas variables tienen codificación distinta, esta última fue codificada en equivalencia a la primera como se aprecia en la <xref ref-type="bibr" rid="T001">Tabla II</xref>. A partir de la codificación presentada, se configuró una variabledicotómicapara los tres sectores políticos. Es preciso señalar que tanto para izquierda como derecha y centro se consideraron las posturas absolutas, excluyendo centro-izquierda y centro-derecha a la hora de asignar valores de 1.</p>
    	<p>Como variables de control se utilizaron la edad de los encuestados, sexo, residencia en la Región Metropolitana, zona de residencia (urbano o rural), pertenencia al nivel socioeconómico alto<xref ref-type="fn" rid="fn002">[11]</xref>, años de escolaridad, si la persona encuestada está o no desempleada y si es o no de religión católica. Otra variable de control seleccionada fue para identificar la pandemia ocasionada por el COVID-19, pero aplicada al año 2021. Si bien la encuesta no se realizó durante el año 2020, es importante señalar que durante 2021 se mantuvieron durante la mayor parte del año restricciones como cuarentenas, el uso obligatorio de mascarillas y cordones sanitarios entre regiones del país. El resumen y los valores de todas las variables se encuentran contenidos en la <xref ref-type="bibr" rid="T002">Tabla III</xref>.</p>
    <table-wrap id="Tw002">
    	<label>Tabla III</label>
    	<caption>
    		<title>Resumen codificación de variables</title></caption>
    	<table id="T003" frame="hsides" border="1" rules="all">
    		<col width="45%"/>
    		<col width="55%"/>
    		<thead>
<tr>
<th valign="middle" align="center">Nombre variable</th>
<th valign="middle" align="center">Código</th>
</tr>
    		</thead>
    		<tbody>
   		<tr>
<td valign="middle" align="left">Corrupción como PMI (variable dependiente)</td>
<td valign="middle" align="left">Corrupción (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Edad</td>
<td valign="middle" align="left">Edad en años</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Sexo</td>
<td valign="middle" align="left">Sexo (Hombre=1; Mujer=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Región metropolitana</td>
<td valign="middle" align="left">RM (RM=1; Otras regiones=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Sector urbano como zona de residencia</td>
<td valign="middle" align="left">Urbano (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Nivel socioeconómico alto</td>
<td valign="middle" align="left">ABC1 (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escándalos de corrupción</td>
<td valign="middle" align="left">Escándalos (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Pandemia COVID-19</td>
<td valign="middle" align="left">Pandemia (Año 2021=1; Otros años=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Percepción negativa del país</td>
<td valign="middle" align="left">Estancado_decadencia (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Identificación con la izquierda</td>
<td valign="middle" align="left">Izquierda (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Identificación con el centro</td>
<td valign="middle" align="left">Centro (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Identificación con la derecha</td>
<td valign="middle" align="left">Derecha (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Años de escolaridad</td>
<td valign="middle" align="left">Escolaridad en años</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Persona desempleada</td>
<td valign="middle" align="left">Desempleado (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Religión católica</td>
<td valign="middle" align="left">Católico (Positivo=1; Negativo=0)</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<attrib>Fuente: elaboración propia a partir de Encuesta CEP (2010-2023).</attrib></table-wrap>
<p>Finalmente, se controló identificando a aquellas personas que tienen o no una percepción negativa sobre el país según la pregunta «¿Ud. cree que en el momento actual Chile está: progresando, estancado o en decadencia?» (código encuesta: percepción_4). Como valores, se asignó el 1 para todas aquellas personas que opinan que el país se encuentra «estancado» o «en decadencia» (código investigación: Estancado_decadencia) y asume el valor de 0 cualquier otro tipo de respuesta.</p>
</sec>
<sec id="S4">
<title>IV. Análisis de resultados</title>
	<p>La primera parte del análisis está centrada en describir los efectos individuales de cada variable. Para una mayor claridad en la interpretación de los resultados, se obtuvieron los efectos marginales promedio de los distintos modelos de regresión logit (ver <xref ref-type="bibr" rid="T003">Tabla IV</xref>), entre los años 2010 al 2023 (modelos 1 al 3). En los modelos se ha controlado por sexo, edad, si la persona reside o no en la Región Metropolitana, si reside o no en sector urbano, nivel socioeconómico, la presencia o no de escándalos de corrupción a escala nacional, si las personas encuestadas consideran que el país está estancado o en decadencia e identificación política. Adicionalmente se incorpora una variable de control asociada a la pandemia, que es una variable binaria aplicada al año 2021. La selección de estas variables está justificada en la inclusión de todos aquellos factores asociados a la caracterización sociodemográfica de las personas encuestadas, el contexto y las variables propuestas a nivel de hipótesis.</p>
<p>También se incluyen otros controles adicionales: años de escolaridad, si la persona se encuentra o no desempleada y si es o no católica. Es importante señalar que la justificación para incluir estas variables en modelos separados (4 al 6) obedece a que dichos datos se encuentran disponibles hasta el año 2019, por lo que los modelos de regresión 1 al 3 abarcan una temporalidad de 2010 a 2023, mientras que del 4 al 6 desde 2010 a 2019.</p>
<p>La segunda parte del análisis incorpora las interacciones entre la variable escándalos de corrupción e identificación con cada sector político (izquierda, derecha y centro) con el propósito de evaluar la existencia de efectos condicionados.</p>
	<p>Los resultados de los modelos sin interacción muestran patrones consistentes en torno a las variables centrales del estudio (<xref ref-type="bibr" rid="T003">Tabla IV</xref>). En primer lugar, la ocurrencia de escándalos de corrupción presenta un efecto positivo y estadísticamente significativo en todos los modelos (modelos 1 a 6). En términos sustantivos, los efectos marginales indican que la exposición a estos episodios aumenta la probabilidad de que los encuestados seleccionen la corrupción como PMI en aproximadamente 3 a 4 puntos porcentuales, constituyendo uno de los efectos de mayor magnitud dentro del conjunto de variables explicativas. Este resultado confirmaría la hipótesis 1 y es consistente con la literatura sobre <italic>focusing events</italic>: los escándalos no solo incrementan la visibilidad del problema, sino que reconfiguran su posición relativa en la jerarquía de preocupaciones ciudadanas. En este sentido, los resultados sugieren que la saliencia de la corrupción no es estable, sino altamente sensible a <italic>shocks</italic> informativos de corto plazo.</p>
    <table-wrap id="Tw003">
    	<label>Tabla IV</label>
    	<caption>
    		<title>Resultados efectos marginales promedio modelos logit – efectos individuales (variable dependiente: corrupción como PMI)<xref ref-type="fn" rid="fn001">[12]</xref></title></caption>
    	<table id="T004" frame="hsides" border="1" rules="all">
    		<col width="16%"/>
    		<col width="14%"/>
    		<col width="14%"/>
    		<col width="14%"/>
    		<col width="14%"/>
    		<col width="14%"/>
    		<col width="14%"/>
    		<thead>
<tr>
<th rowspan="2" />
<th valign="middle" align="center" colspan="3">Datos años 2010-2023</th>
<th valign="middle" align="center" colspan="3">Datos años 2010-2019</th>
</tr>
<tr>
<th valign="middle" align="center">Modelo 1</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 2</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 3</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 4</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 5</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 6</th>
</tr>
    		</thead>
    		<tbody>
    			<tr>
<td valign="middle" align="left">Edad</td>
<td valign="middle" align="center">0.000 (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000 (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000 (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000*** (0.000)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Sexo</td>
<td valign="middle" align="center">0.032*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.031*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.032*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.030*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.029*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.029*** (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escolaridad</td>
<td />
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.005*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.005*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.005*** (0.000)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Desempleado</td>
	<td />
	<td />
	<td />
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.006)</td>
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.006)</td>
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.006)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Católico</td>
	<td />
	<td />
	<td />
<td valign="middle" align="center">-0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.007* (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">RM</td>
<td valign="middle" align="center">0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.008** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.006 (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.007* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.006 (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Urbano</td>
<td valign="middle" align="center">0.010** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.010** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.010** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">ABC1</td>
<td valign="middle" align="center">0.012 (0.008)</td>
<td valign="middle" align="center">0.011 (0.008)</td>
<td valign="middle" align="center">0.012 (0.008)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.009 (0.007)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.010 (0.007)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.009 (0.007)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escándalos</td>
<td valign="middle" align="center">0.037*** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.036*** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.037*** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.030*** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.029*** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.030*** (0.004)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Pandemia</td>
<td valign="middle" align="center">0.016 (0.010)</td>
<td valign="middle" align="center">0.010 (0.009)</td>
<td valign="middle" align="center">0.015 (0.010)</td>
<td />
<td />
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Estancado_decadencia</td>
<td valign="middle" align="center">0.028*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.028*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.028*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Izquierda</td>
<td valign="middle" align="center">-0.004 (0.003)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">-0.006 (0.004)</td>
<td />
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Centro</td>
<td />
<td valign="middle" align="center">0.014*** (0.004)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.020*** (0.005)</td>
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Derecha</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">-0.001 (0.004)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.004)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">N</td>
<td valign="middle" align="center">32 645</td>
<td valign="middle" align="center">32 645</td>
<td valign="middle" align="center">32 645</td>
<td valign="middle" align="center">27 819</td>
<td valign="middle" align="center">27 819</td>
<td valign="middle" align="center">27 819</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">AIC</td>
<td valign="middle" align="center">16 055.2</td>
<td valign="middle" align="center">16 042.2</td>
<td valign="middle" align="center">16 056.7</td>
<td valign="middle" align="center">13 432.2</td>
<td valign="middle" align="center">13 413.3</td>
<td valign="middle" align="center">13 434.1</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">BIC</td>
<td valign="middle" align="center">16 139.2</td>
<td valign="middle" align="center">16 126.2</td>
<td valign="middle" align="center">16 140.6</td>
<td valign="middle" align="center">13 531.0</td>
<td valign="middle" align="center">13 512.1</td>
<td valign="middle" align="center">13 532.9</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Log Lik.</td>
<td valign="middle" align="center">-8017.6</td>
<td valign="middle" align="center">-8011.1</td>
<td valign="middle" align="center">-8018.3</td>
<td valign="middle" align="center">-6704.1</td>
<td valign="middle" align="center">-6694.7</td>
<td valign="middle" align="center">-6705.1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<attrib>Efectos marginales promedio (AME) con errores estándar robustos HC3 entre paréntesis.</attrib>
    	<attrib>* p &lt; 0.05; ** p &lt; 0.01; *** p &lt; 0.001.</attrib>
<attrib>Fuente: elaboración propia. Datos extraídos de la encuesta CEP (2010-2023).</attrib></table-wrap>
<p>En segundo lugar, la identificación política muestra resultados que requieren de un análisis más profundo. En los modelos de la <xref ref-type="bibr" rid="T003">Tabla IV</xref>, la identificación con el centro político se asocia con un aumento en la probabilidad de priorizar la corrupción (modelos 2 y 5), con efectos en torno a 1,4 a 2 puntos porcentuales, mientras que la identificación con la izquierda (modelos 1 y 4) y la derecha (modelos 3 y 6) no presenta efectos estadísticamente significativos. Estos resultados sugieren que aquellos identificados con el centro serían más proclives a escoger la corrupción como PMI. Sin embargo, esta interpretación cambia al incorporar términos de interacción.</p>
<p>La estimación de modelos con interacciones (<xref ref-type="bibr" rid="T004">Tabla V</xref>) evidencia que la identificación con el centro político deja de ser estadísticamente significativa como efecto independiente (modelos 8 y 11), pero su interacción con la ocurrencia de escándalos resulta positiva y estadísticamente significativa. Los resultados indican que el aumento en la probabilidad de priorizar la corrupción asociado a la ocurrencia de escándalos es significativamente mayor entre las personas identificadas con el centro político en comparación con otros grupos. Este resultado indica que el efecto de la identificación política no es aditivo, sino condicionado por el contexto. En particular, quienes se identifican con el centro son significativamente más propensos a priorizar la corrupción únicamente en contextos de alta visibilidad del problema, mientras que en ausencia de escándalos su comportamiento no difiere del resto de la población.</p>
	<table-wrap id="Tw004">
		<label>Tabla V</label>
		<caption>
			<title>Resultados efectos marginales promedio modelos logit – interacciones (variable dependiente: corrupción como PMI)<xref ref-type="fn" rid="fn000">[13]</xref></title></caption>
		<table id="T005" frame="hsides" border="1" rules="all">
			<col width="16%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<thead>
				<tr>
					<th rowspan="2" />
<th valign="middle" align="center" colspan="3">Datos años 2010-2023</th>
<th valign="middle" align="center" colspan="3">Datos años 2010-2019</th>
</tr>
<tr>
<th valign="middle" align="center">Modelo 7</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 8</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 9</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 10</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 11</th>
<th valign="middle" align="center">Modelo 12</th>
</tr>
			</thead>
			<tbody>
				<tr>
<td valign="middle" align="left">Edad</td>
<td valign="middle" align="center">0.000 (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000 (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000 (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.000*** (0.000)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Sexo</td>
<td valign="middle" align="center">0.032*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.031*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.032*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.030*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.029*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.029*** (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escolaridad</td>
<td />
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.005*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.004*** (0.000)</td>
<td valign="middle" align="center">0.005*** (0.000)</td>
</tr>
<tr>
	<td valign="middle" align="left">Desempleado</td>
	<td />
	<td />
	<td />
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.006)</td>
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.006)</td>
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.006)</td>
</tr>
<tr>
	<td valign="middle" align="left">Católico</td>
	<td />
	<td />
	<td />
<td valign="middle" align="center">-0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.007* (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">RM</td>
<td valign="middle" align="center">0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.008** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.008* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.006 (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.007* (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.006 (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Urbano</td>
<td valign="middle" align="center">0.010** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.010** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.010** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">ABC1</td>
<td valign="middle" align="center">0.012 (0.008)</td>
<td valign="middle" align="center">0.011 (0.008)</td>
<td valign="middle" align="center">0.012 (0.008)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.009 (0.007)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.010 (0.007)</td>
<td valign="middle" align="center">-0.009 (0.007)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escándalos</td>
<td valign="middle" align="center">0.035*** (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">0.027*** (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">0.036*** (0.004)</td>
<td valign="middle" align="center">0.030*** (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">0.021*** (0.005)</td>
<td valign="middle" align="center">0.029*** (0.005)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Pandemia</td>
<td valign="middle" align="center">0.016 (0.010)</td>
<td valign="middle" align="center">0.014 (0.010)</td>
<td valign="middle" align="center">0.016 (0.010)</td>
<td />
<td />
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Estancado_decadencia</td>
<td valign="middle" align="center">0.028*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.028*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.028*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.003)</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.003)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Izquierda</td>
<td valign="middle" align="center">-0.006 (0.004)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">-0.006 (0.004)</td>
<td />
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Centro</td>
<td />
<td valign="middle" align="center">0.004 (0.004)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.010 (0.005)</td>
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Derecha</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">-0.002 (0.005)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">-0.004 (0.005)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escándalo×Izq.</td>
<td valign="middle" align="center">0.007 (0.009)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.002 (0.009)</td>
<td  />
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escándalo×Centro</td>
<td valign="middle" align="center">0.033*** (0.010)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.040** (0.013)</td>
<td />
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Escándalo×Der.</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.003 (0.009)</td>
<td />
<td />
<td valign="middle" align="center">0.006 (0.011)</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">N</td>
<td valign="middle" align="center">32 645</td>
<td valign="middle" align="center">32 645</td>
<td valign="middle" align="center">32 645</td>
<td valign="middle" align="center">27 819</td>
<td valign="middle" align="center">27 819</td>
<td valign="middle" align="center">27 819</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">AIC</td>
<td valign="middle" align="center">16 056.5</td>
<td valign="middle" align="center">16 029.5</td>
<td valign="middle" align="center">16 058.5</td>
<td valign="middle" align="center">13 434.1</td>
<td valign="middle" align="center">13 401.2</td>
<td valign="middle" align="center">13 435.7</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">BIC</td>
<td valign="middle" align="center">16 148.8</td>
<td valign="middle" align="center">16 121.8</td>
<td valign="middle" align="center">16 150.9</td>
<td valign="middle" align="center">13 541.2</td>
<td valign="middle" align="center">13 508.3</td>
<td valign="middle" align="center">13 542.8</td>
</tr>
<tr>
<td valign="middle" align="left">Log Lik.</td>
<td valign="middle" align="center">-8017.2</td>
<td valign="middle" align="center">-8003.7</td>
<td valign="middle" align="center">-8018.3</td>
<td valign="middle" align="center">-6704.1</td>
<td valign="middle" align="center">-6687.6</td>
<td valign="middle" align="center">-6704.9</td>
</tr>
</tbody>
</table>
		<attrib>Efectos marginales promedio (AME) con errores estándar robustos HC3 entre paréntesis.</attrib>
		<attrib>Las interacciones se muestran explícitamente como términos producto reestimados.</attrib>
		<attrib>* p &lt; 0.05; ** p &lt; 0.01; *** p &lt; 0.001.</attrib>
<attrib>Fuente: Elaboración propia. Datos extraídos de la encuesta CEP (2010-2023).</attrib></table-wrap>
<p>En contraste, las interacciones entre escándalos y las identificaciones con izquierda (modelos 7 y 10) y derecha (modelos 9 y 12) no presentan efectos estadísticamente significativos, lo que sugiere que estos grupos responden de manera más homogénea a los <italic>shocks</italic> informativos.</p>
<p>Estos hallazgos son particularmente relevantes, ya que implica que la agenda no se reconfigura de manera uniforme frente a los escándalos de corrupción, sino que su impacto depende de la identificación política de las personas. Las personas identificadas con el centro muestran una mayor sensibilidad a la información contingente, lo que se traduce en una mayor probabilidad de reordenar sus prioridades en contextos de alta visibilidad del problema. Este hallazgo sugiere que la identificación política no solo actúa como un filtro cognitivo, sino también como un mecanismo que moldea la receptividad a <italic>shocks</italic> informativos.</p>
<p>A partir de estos resultados, la hipótesis 1 se confirmaría en todos los modelos, mostrando que la ocurrencia de escándalos se asocia con un aumento en la probabilidad de seleccionar la corrupción como PMI. Por su parte, la hipótesis 2 evidencia que la identificación política con el centro no aumenta por sí sola la probabilidad de priorizar la corrupción, sino que condiciona la magnitud del efecto de los escándalos. En este sentido, el efecto de la identificación política es de carácter interactivo, lo que constituye un aporte relevante para la literatura sobre opinión pública y corrupción.</p>
<p>En general, los hallazgos muestran cómo la priorización de la corrupción en la agenda ciudadana no se explica únicamente por factores contextuales o de identificación política de manera aislada. Por el contrario, los resultados muestran que ambos tipos de factores interactúan entre sí, estableciéndose comportamientos diferenciados frente a <italic>shocks</italic> informativos. Más específicamente, la evidencia indica que las personas con una identificación con el centro político muestran una mayor apertura en sus prioridades en función de eventos contingentes. Por lo tanto, la agenda pública no solo es sensible a la ocurrencia de eventos de alta visibilidad, sino también a la estructura de posiciones políticas de la ciudadanía, introduciendo así un mecanismo de heterogeneidad que ha sido escasamente explorado en la literatura.</p>
</sec>
<sec id="S5">
<title>V. Conclusiones</title>
<p>El presente artículo ha tenido como objetivo analizar las condiciones bajo las cuales la corrupción es seleccionada como el problema más importante en la opinión pública. A partir de un enfoque que integra la literatura sobre <italic>agenda-setting</italic>, <italic>focusing events</italic> y la formación de opiniones, se planteó que la priorización de la corrupción no responde únicamente a su existencia o magnitud, sino a un proceso en el que interactúan factores contextuales e individuales. En particular, los escándalos de corrupción operan como <italic>shocks</italic> informativos que incrementan la saliencia del problema, mientras que la identificación política condiciona la forma en que estos temas son incorporados en la evaluación de los problemas públicos.</p>
<p>Los resultados obtenidos a partir del análisis de datos de la encuesta CEP aplicados a Chile para el período 2010-2023 proporcionan evidencia consistente con este argumento. En primer lugar, la ocurrencia de escándalos de corrupción se asocia con un aumento significativo en la probabilidad de que la corrupción sea seleccionada como PMI, lo que respalda la idea de que estos eventos activan la visibilidad del problema. En segundo lugar, se observa que la identificación política modera este efecto: su impacto es mayor entre las personas identificadas con el centro y más atenuado entre quienes se identifican con la izquierda y la derecha.</p>
<p>La relación entre escándalos de corrupción y priorización de este problema varía según la identificación política. En consecuencia, la selección de la corrupción como PMI no responde exclusivamente a la ocurrencia de eventos de alta visibilidad, sino también a la identificación política.</p>
<p>Desde el punto de vista teórico, el artículo contribuye a la literatura sobre corrupción y opinión pública al desplazar el foco desde la percepción hacia la priorización dentro de la agenda ciudadana. Esta distinción resulta especialmente relevante en el contexto latinoamericano, donde la corrupción es un problema persistente y visible, pero no necesariamente dominante en la jerarquía de preocupaciones. En este sentido, los resultados sugieren que, incluso en escenarios de alta presencia de casos de corrupción, su posicionamiento como PMI depende de la interacción entre <italic>shocks</italic> informativos e identificación política.</p>
<p>Asimismo, el estudio aporta a la literatura sobre <italic>agenda-setting</italic> al mostrar que la saliencia de los problemas no solo responde a su visibilidad en el entorno informativo, sino también a los filtros cognitivos que configuran su procesamiento a nivel individual. De este modo, se propone un mecanismo que integra factores contextuales e identificación política, contribuyendo a explicar por qué la corrupción logra establecerse como PMI en contextos caracterizados por múltiples demandas sociales.</p>
<p>Finalmente, futuras investigaciones podrían profundizar en algunas de las limitaciones que posee este trabajo y que están vinculadas a medidas más precisas de exposición mediática, el impacto que tienen los escándalos para cada sector político involucrado, el seguimiento de información política de los ciudadanos o intensidad de los escándalos, así como la aplicación de modelos multinivel, o incrementar la capacidad comparativa aplicando el análisis a otros contextos nacionales.</p>
	<table-wrap id="Tw006">
		<label>Anexo A1</label>
		<caption>
			<title>Tamaño muestral por ola de encuesta y escándalos de corrupción a nivel nacional (2010-2023)</title></caption>
		<table id="T0A1" frame="hsides" border="1" rules="all">
			<col width="15%"/>
			<col width="25%"/>
			<col width="15%"/>
			<col width="45%"/>
			<thead>
<tr>
	<th valign="middle" align="center">Año</th>
	<th valign="middle" align="center">Mes</th>
	<th valign="middle" align="center">N</th>
	<th valign="middle" align="center">Escándalo de corrupción a nivel nacional</th>
</tr>
			</thead>
			<tbody>
				<tr>
						<td valign="middle" align="center">2010</td>
						<td valign="middle" align="center">Julio</td>
						<td valign="middle" align="center">1495</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2010</td>
						<td valign="middle" align="center">Diciembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1436</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2011</td>
						<td valign="middle" align="center">Julio</td>
						<td valign="middle" align="center">1554</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2011</td>
						<td valign="middle" align="center">Diciembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1559</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2012</td>
						<td valign="middle" align="center">Abril</td>
						<td valign="middle" align="center">1564</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2012</td>
						<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
						<td valign="middle" align="center">1512</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2012</td>
						<td valign="middle" align="center">Diciembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1484</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2013</td>
						<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
						<td valign="middle" align="center">1471</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2013</td>
						<td valign="middle" align="center">Octubre</td>
						<td valign="middle" align="center">1437</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2014</td>
						<td valign="middle" align="center">Julio</td>
						<td valign="middle" align="center">1442</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2014</td>
						<td valign="middle" align="center">Noviembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1432</td>
						<td valign="middle" align="center">Caso Penta</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2015</td>
						<td valign="middle" align="center">Abril</td>
						<td valign="middle" align="center">1434</td>
						<td valign="middle" align="center">Casos Caval y SQM</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2015</td>
						<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
						<td valign="middle" align="center">1420</td>
						<td valign="middle" align="center">Casos Corpesca y Fuerzas Armadas</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2015</td>
						<td valign="middle" align="center">Noviembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1449</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2016</td>
						<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
						<td valign="middle" align="center">1416</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2016</td>
						<td valign="middle" align="center">Diciembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1464</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2017</td>
						<td valign="middle" align="center">Abril</td>
						<td valign="middle" align="center">1481</td>
						<td valign="middle" align="center">Caso Carabineros</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2017</td>
						<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
						<td valign="middle" align="center">1419</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2017</td>
						<td valign="middle" align="center">Octubre</td>
						<td valign="middle" align="center">1424</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2018</td>
						<td valign="middle" align="center">Noviembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1402</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2019</td>
						<td valign="middle" align="center">Mayo</td>
						<td valign="middle" align="center">1380</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2019</td>
						<td valign="middle" align="center">Diciembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1496</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2021</td>
						<td valign="middle" align="center">Agosto</td>
						<td valign="middle" align="center">1443</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2022</td>
						<td valign="middle" align="center">Mayo</td>
						<td valign="middle" align="center">1355</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2022</td>
						<td valign="middle" align="center">Noviembre</td>
						<td valign="middle" align="center">1441</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2023</td>
						<td valign="middle" align="center">Julio</td>
						<td valign="middle" align="center">1467</td>
						<td valign="middle" align="center">Caso convenios</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">2023</td>
						<td valign="middle" align="center">Octubre</td>
						<td valign="middle" align="center">1478</td>
						<td valign="middle" align="center">No</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center" colspan="2">Total</td>
						<td valign="middle" align="center" colspan="2">39355</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center" colspan="2">N perdidos</td>
						<td valign="middle" align="center" colspan="2">6710</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center" colspan="2">Total análisis cuantitativo</td>
						<td valign="middle" align="center" colspan="2">32645</td>
					</tr>
				</tbody>
			</table>
		<attrib>Fuente: elaboración propia en base a Encuesta CEP (2010-2023) y múltiples fuentes.</attrib></table-wrap>
	<table-wrap id="Tw007">
		<label>Anexo 2</label>
		<caption>
			<title>resultados modelos de regresión logit efectos individuales – Variable dependiente: selección de la corrupción como PMI</title></caption>
		<table id="T0A2" frame="hsides" border="1" rules="all">
			<col width="16%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<thead>
				<tr>
					<th />
					<th valign="middle" align="center">Modelo 1</th>
						<th valign="middle" align="center">Modelo 2</th>
							<th valign="middle" align="center">Modelo 3</th>
								<th valign="middle" align="center">Modelo 4</th>
									<th valign="middle" align="center">Modelo 5</th>
										<th valign="middle" align="center">Modelo 6</th>
					</tr>
			</thead>
			<tbody>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Edad</td>
						<td valign="middle" align="center">0.00 (0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.00 (0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.00 (0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.01***(0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.01***(0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.01***(0.00)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Sexo</td>
						<td valign="middle" align="center">0.49***(0.04)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.48***(0.04)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.48***(0.04)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.46***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.45***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.46***(0.05)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Escolar.</td>
						<td />
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.07***(0.01)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.07***(0.01)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.07***(0.01)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Desempleado</td>
						<td />
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.05 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.04 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.05 (0.10)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Católico</td>
						<td />
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.12*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.13*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.12*(0.05)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">RM</td>
						<td valign="middle" align="center">0.12*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.12**(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.12*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.10 (0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.11*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.10 (0.05)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Urbano</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17*(0.07)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17*(0.07)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17*(0.07)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.04 (0.08)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.03 (0.08)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.04 (0.08)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">ABC1</td>
						<td valign="middle" align="center">0.18 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.18 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.16 (0.12)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.16 (0.12)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.15 (0.12)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Escándalos</td>
						<td valign="middle" align="center">0.51***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.50***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.51***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.43***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.42***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.43***(0.06)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Pandemia</td>
						<td valign="middle" align="center">0.23 (0.13)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.15 (0.13)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.22 (0.13)</td>
						<td />
						<td />
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Estancado_ decadencia</td>
						<td valign="middle" align="center">0.49***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.48***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.49***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.59***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.59***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.59***(0.06)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Izquierda</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.07 (0.06)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.09 (0.06)</td>
						<td />
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Centro</td>
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.21***(0.05)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.30***(0.06)</td>
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Derecha</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.01 (0.06)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.04 (0.07)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">N</td>
						<td valign="middle" align="center">32645</td>
						<td valign="middle" align="center">32645</td>
						<td valign="middle" align="center">32645</td>
						<td valign="middle" align="center">27819</td>
						<td valign="middle" align="center">27819</td>
						<td valign="middle" align="center">27819</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">AIC</td>
						<td valign="middle" align="center">16055.2</td>
						<td valign="middle" align="center">16042.2</td>
						<td valign="middle" align="center">16056.7</td>
						<td valign="middle" align="center">13432.2</td>
						<td valign="middle" align="center">13413.3</td>
						<td valign="middle" align="center">13434.1</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">BIC</td>
						<td valign="middle" align="center">16139.2</td>
						<td valign="middle" align="center">16126.2</td>
						<td valign="middle" align="center">16140.6</td>
						<td valign="middle" align="center">13531.0</td>
						<td valign="middle" align="center">13512.1</td>
						<td valign="middle" align="center">13532.9</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Log Lik.</td>
						<td valign="middle" align="center">-8017.6</td>
						<td valign="middle" align="center">-8011.1</td>
						<td valign="middle" align="center">-8018.3</td>
						<td valign="middle" align="center">-6704.1</td>
						<td valign="middle" align="center">-6694.7</td>
						<td valign="middle" align="center">-6705.1</td>
					</tr>
					</tbody>
		</table>
		<attrib>Coeficientes logit con errores estándar robustos HC3 entre paréntesis.</attrib>
		<attrib>* p &lt; 0.05; ** p &lt; 0.01; *** p &lt; 0.001.</attrib>
		<attrib>Fuente: elaboración propia. Datos extraídos de la encuesta CEP (2010-2023).</attrib>
	</table-wrap>
	<table-wrap id="Tw0A3">
		<label>Anexo 3</label>
		<caption>
			<title>resultados modelos de regresión logit efectos de interacción – Variable dependiente: selección de la corrupción como PMI</title></caption>
		<table id="T008" frame="hsides" border="1" rules="all">
			<col width="16%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<col width="14%"/>
			<thead>
					<tr>
						<th />
						<th valign="middle" align="center">Modelo 1</th>
						<th valign="middle" align="center">Modelo 2</th>
						<th valign="middle" align="center">Modelo 3</th>
						<th valign="middle" align="center">Modelo 4</th>
						<th valign="middle" align="center">Modelo 5</th>
						<th valign="middle" align="center">Modelo 6</th>
					</tr>
				</thead>
				<tbody>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Edad</td>
						<td valign="middle" align="center">0.00 (0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.00 (0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.00 (0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.01***(0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.01***(0.00)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.01***(0.00)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Sexo</td>
						<td valign="middle" align="center">0.49***(0.04)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.48***(0.04)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.48***(0.04)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.46***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.45***(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.46***(0.05)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Escolar.</td>
						<td />
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.07***(0.01)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.07***(0.01)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.07***(0.01)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Desempleado</td>
						<td />
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.05 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.04 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.05 (0.10)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Católico</td>
						<td />
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.12*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.13*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.12*(0.05)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">RM</td>
						<td valign="middle" align="center">0.12*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.12**(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.12*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.10 (0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.11*(0.05)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.10 (0.05)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Urbano</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17*(0.07)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17*(0.07)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17*(0.07)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.04 (0.08)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.03 (0.08)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.04 (0.08)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">ABC1</td>
						<td valign="middle" align="center">0.18 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.17 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.18 (0.10)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.16 (0.12)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.17 (0.12)</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.14 (0.12)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center"><bold>Escándalos</bold></td>
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.49***(0.06)</bold></td>
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.39***(0.06)</bold></td>
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.50***(0.06)</bold></td>
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.43***(0.06)</bold></td>
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.31***(0.07)</bold></td>
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.42***(0.06)</bold></td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Pandemia</td>
						<td valign="middle" align="center">0.23 (0.13)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.20 (0.13)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.22 (0.13)</td>
						<td />
						<td />
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Estancado_ Decadencia</td>
						<td valign="middle" align="center">0.49***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.48***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.49***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.59***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.59***(0.06)</td>
						<td valign="middle" align="center">0.59***(0.06)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Izquierda</td>
						<td valign="middle" align="center">-0.10 (0.07)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.10 (0.07)</td>
						<td />
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center"><bold>Centro</bold></td>
						<td />
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.07 (0.07)</bold></td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.15 (0.08)</bold></td>
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Derecha</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.02 (0.07)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">-0.06 (0.08)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Esc.×Izq.</td>
						<td valign="middle" align="center">0.11 (0.13)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.02 (0.14)</td>
						<td />
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center"><bold>Esc.×Centro</bold></td>
						<td />
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.44***(0.12)</bold></td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center"><bold>0.52***(0.14)</bold></td>
						<td />
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Esc.×Der.</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.05 (0.14)</td>
						<td />
						<td />
						<td valign="middle" align="center">0.10 (0.16)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">N</td>
						<td valign="middle" align="center">32645</td>
						<td valign="middle" align="center">32645</td>
						<td valign="middle" align="center">32645</td>
						<td valign="middle" align="center">27819</td>
						<td valign="middle" align="center">27819</td>
						<td valign="middle" align="center">27819</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">AIC</td>
						<td valign="middle" align="center">16056.5</td>
						<td valign="middle" align="center">16029.5</td>
						<td valign="middle" align="center">16058.5</td>
						<td valign="middle" align="center">13434.1</td>
						<td valign="middle" align="center">13401.2</td>
						<td valign="middle" align="center">13435.7</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">BIC</td>
						<td valign="middle" align="center">16148.8</td>
						<td valign="middle" align="center">16121.8</td>
						<td valign="middle" align="center">16150.9</td>
						<td valign="middle" align="center">13541.2</td>
						<td valign="middle" align="center">13508.3</td>
						<td valign="middle" align="center">13542.8</td>
					</tr>
					<tr>
						<td valign="middle" align="center">Log Lik.</td>
						<td valign="middle" align="center">-8017.2</td>
						<td valign="middle" align="center">-8003.7</td>
						<td valign="middle" align="center">-8018.3</td>
						<td valign="middle" align="center">-6704.1</td>
						<td valign="middle" align="center">-6687.6</td>
						<td valign="middle" align="center">-6704.9</td>
					</tr>
				</tbody>
			</table>
			<attrib>Coeficientes logit con errores estándar robustos HC3 entre paréntesis.</attrib>
		<attrib>* p &lt; 0.05; ** p &lt; 0.01; *** p &lt; 0.001.</attrib>
			<attrib>Fuente: elaboración propia. Datos extraídos de la encuesta CEP (2010-2023).</attrib></table-wrap>
</sec>
</body>
	<back>
		<fn-group>
<title>Notas</title>
			<fn id="fn012" fn-type="other"><label>[1]</label> <p>Véanse detalles del caso Penta en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.bbc.com/mundo/noticias/2015/01/150115_chile_caso_penta_corrupcion_irm">https://www.bbc.com/mundo/noticias/2015/01/150115_chile_caso_penta_corrupcion_irm</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn011" fn-type="other"><label>[2]</label> <p>Véanse detalles del caso SQM en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.ciperchile.cl/2018/04/16/el-entierro-del-caso-sqm-asi-se-fraguo-la-impunidad-para-el-financiamiento-politico-ilegal/">https://www.ciperchile.cl/2018/04/16/el-entierro-del-caso-sqm-asi-se-fraguo-la-impunidad-para-el-financiamiento-politico-ilegal/</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn010" fn-type="other"><label>[3]</label> <p>Véanse detalles del caso Corpesca en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.diarioconstitucional.cl/2021/04/17/detalles-del-caso-corpesca-tercer-tribunal-de-juicio-oral-en-lo-penal-de-santiago-condeno-al-exsenador-jaime-orpis-a-la-pena-unica-de-5-anos-y-un-dia-de-presidio-efectivo-en-calidad-de-autor-de-seis/#goog_rewarded">https://www.diarioconstitucional.cl/2021/04/17/detalles-del-caso-corpesca-tercer-tribunal-de-juicio-oral-en-lo-penal-de-santiago-condeno-al-exsenador-jaime-orpis-a-la-pena-unica-de-5-anos-y-un-dia-de-presidio-efectivo-en-calidad-de-autor-de-seis/#goog_rewarded</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn009" fn-type="other"><label>[4]</label> <p>Véase seguimiento del caso Convenios en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.fastcheck.cl/2023/08/18/te-lo-resumo-todo-lo-que-se-sabe-sobre-el-caso-convenios/#google_vignette">https://www.fastcheck.cl/2023/08/18/te-lo-resumo-todo-lo-que-se-sabe-sobre-el-caso-convenios/#google_vignette</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn008" fn-type="other"><label>[5]</label> <p>Véase mayor contexto del caso Audios en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.bbc.com/mundo/articles/cd15pl2z76ko">https://www.bbc.com/mundo/articles/cd15pl2z76ko</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn007" fn-type="other"><label>[6]</label> <p>Véase sobre los casos de corrupción municipal <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.elmostrador.cl/noticias/pais/2024/04/15/alcaldes-y-municipios-implicados-en-casos-de-corrupcion/">https://www.elmostrador.cl/noticias/pais/2024/04/15/alcaldes-y-municipios-implicados-en-casos-de-corrupcion/</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn006" fn-type="other"><label>[7]</label> <p>Véanse mayores detalles del caso Carabineros en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.biobiochile.cl/noticias/nacional/chile/2023/10/24/pacogate-piden-24-anos-de-carcel-para-exdirectores-gonzalez-jure-y-villalobos-y-14-para-gordon.shtml">https://www.biobiochile.cl/noticias/nacional/chile/2023/10/24/pacogate-piden-24-anos-de-carcel-para-exdirectores-gonzalez-jure-y-villalobos-y-14-para-gordon.shtml</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn005" fn-type="other"><label>[8]</label> <p>Véase registro del caso Fuerzas Armadas en <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.biobiochile.cl/noticias/nacional/chile/2018/11/09/carabineros-habria-descubierto-desfalcos-del-ejercito-hace-8-anos-sin-notificarlo-a-la-justicia.shtml">https://www.biobiochile.cl/noticias/nacional/chile/2018/11/09/carabineros-habria-descubierto-desfalcos-del-ejercito-hace-8-anos-sin-notificarlo-a-la-justicia.shtml</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn004" fn-type="other"><label>[9]</label> <p>Para conocer en detalle el tamaño muestral de cada ola de encuesta y la ubicación de cada escándalo de corrupción como variable de exposición se sugiere ver el <xref ref-type="bibr" rid="CIT056">anexo 1</xref>.</p></fn>
			<fn id="fn003" fn-type="other"><label>[10]</label> <p>Para mayor análisis de la metodología utilizada en la Encuesta CEP, véase <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://www.cepchile.cl/opinion-publica/encuesta-cep/sobre-encuesta-cep/metodologia/">https://www.cepchile.cl/opinion-publica/encuesta-cep/sobre-encuesta-cep/metodologia/</ext-link></p></fn>
			<fn id="fn002" fn-type="other"><label>[11]</label> <p>Para medir el nivel socioeconómico se identificó a las personas de nivel ABC1. En Chile, este grupo constituye el de las personas de más altos ingresos.</p></fn>
			<fn id="fn001" fn-type="other"><label>[12]</label> <p>Los coeficientes originales de los modelos logit se encuentran contenidos en el anexo 2.</p></fn>
			<fn id="fn000" fn-type="other"><label>[13]</label> <p>Los coeficientes originales de los modelos logit se encuentran contenidos en el anexo 3.</p></fn>
		</fn-group>
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<title>VI. Bibliografía</title> 
			<ref id="CIT005"><element-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><name><surname>Anderson</surname><given-names>C. J.</given-names></name><name><surname>Tverdova</surname><given-names>Y. V.</given-names></name></person-group><year>2003</year><article-title>Corruption, Political Allegiances, and Attitudes Toward Government in Contemporary Democracies</article-title><source>American Journal of Political Science</source><volume>47</volume><issue>(1)</issue><fpage>91</fpage><lpage>109</lpage><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.1111/1540.5907.00007">https://doi.org/10.1111/1540.5907.00007"</ext-link></element-citation>
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<ref id="CIT009"><element-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><name><surname>Birkland</surname><given-names>T. A.</given-names></name></person-group><year>1998</year><article-title>Focusing Events, Mobilization, and Agenda Setting</article-title><source>Journal of Public Policy</source><volume>18</volume><issue>(1)</issue><fpage>53</fpage><lpage>74</lpage><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.1017/S0143814X98000038">https://doi.org/10.1017/S0143814X98000038</ext-link></element-citation>
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<ref id="CIT012"><element-citation publication-type="journal"><person-group person-group-type="author"><name><surname>Canache</surname><given-names>D.</given-names></name><name><surname>Allison</surname><given-names>M. E.</given-names></name></person-group><year>2005</year><article-title>Perceptions of Political Corruption in Latin American Democracies</article-title><source>Latin American Politics and Society</source><volume>47</volume><issue>(3)</issue><fpage>91</fpage><lpage>111</lpage><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.1111/j.1548-2456.2005.tb00320.x">https://doi.org/10.1111/j.1548-2456.2005.tb00320.x</ext-link></element-citation>
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