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ParlaIberoLos debates del pleno, turno por turno
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Usar los datos

Por dónde empezar

No es una matriz de encuesta. Elija por lo que ya sabe hacer.

  1. Sin programar

    Abra El Salvador en el explorador. Busque en el texto completo; filtre por fecha, partido, legislatura o diputado; exporte con su cita. Es el país de prueba: 98 MB, y cubre solo de 2018 a 2025. O llévese los datos de una figura, en CSV y Excel.

    Abrir el explorador Descargar los datos de la figura

  2. Con R o Python básico

    El CSV de un país: de 98 MB a 1,5 GB. Filtros, conteos, series por año. Los dos fragmentos de abajo son esto y nada más.

    Ver los países

  3. Con métodos de texto

    El corpus completo: dieciséis descargas, una por país, 12,3 GB en total. La base no trae tema, tono, posición ni voto: aquí las variables hay que construirlas. Es donde hay que aprender, y es aprendible.

    Ver los dieciséis DOI

  4. Con un asistente de IA

    Pregunte con sus palabras: el asistente busca, cuenta y le devuelve cifras, pasajes y gráficos. Avisa de los límites de cada corpus.

    Ver las herramientas

Dos grupos con la misma base pueden llegar a resultados distintos sin que ninguno se haya equivocado. No es un defecto: es lo que ocurre cuando las decisiones de análisis son suyas.

El camino, paso a paso

  1. Elija un país. Si duda, El Salvador: es el archivo más pequeño.

  2. Descargue un archivo, no los 17. Para el explorador basta el que termina en _interventions.csv. No lo abra con doble clic ni en una hoja de cálculo: puede cortar filas y textos.

    Descargar en DataverseSe abre en Harvard Dataverse.

    • Portugal Assembleia da República 1,1 GB
    • España Congreso de los Diputados 1.009 MB
    • Ecuador Cámara Nacional de Representantes / Congreso Nacional / Asambleas Constituyentes / Asamblea Nacional 1,1 GB
    • Argentina Cámara de Diputados de la Nación 841 MB
    • Uruguay Cámara de Representantes 929 MB
    • México Cámara de Diputados 1,5 GB
    • Paraguay Cámara de Diputados 252 MB
    • Chile Cámara de Diputadas y Diputados 957 MB
    • Costa Rica Asamblea Legislativa 655 MB
    • Perú Congreso de la República 798 MB
    • Panamá Asamblea Nacional (Legislativa hasta 2004) 465 MB
    • Colombia Cámara de Representantes 483 MB
    • Guatemala Congreso de la República 269 MB
    • República Dominicana Cámara de Diputados 523 MB
    • Brasil Câmara dos Deputados 1,4 GB
    • El Salvador Asamblea Legislativa 98 MB

  3. Ábralo en el explorador. Pulse «Elegir archivo…» y selecciónelo. Se abre en su navegador; nada sale de su equipo.

    Abrir el exploradorSe abre el explorador, en otra pestaña.

    Pide un navegador reciente: Chrome/Edge 112+, Firefox 116+, Safari 17+. Al elegir el archivo, el explorador le dice cuánta memoria necesita. Con un equipo modesto, cierre otras pestañas o pruebe antes con El Salvador. Hoy el explorador está solo en español y abre un país cada vez.

    En nuestras pruebas, hechas fuera del navegador con el mismo motor, El Salvador quedó listo en 3,7 s. Brasil, el mayor de los medidos, en 82 s. En su equipo puede tardar más.

Qué hay en cada descarga

17 archivos por país. XX son las dos letras del país: SV, BR. Dos son los datos: XX_interventions.csv, con una fila por turno de palabra o bloque de no habla, y XX_deputies.csv, el padrón. Cuatro documentos, cada uno en inglés, español y portugués: LÉAME (README), diccionario de datos, limitaciones conocidas e informe del proceso. Y tres archivos para programas: cifras del corpus, metadatos y método de vinculación de cada orador. Lea las limitaciones antes de contar nada.

  • XX_interventions.csv
  • XX_deputies.csv
  • README.mdREADME_es.mdREADME_pt.md
  • data_dictionary.mddata_dictionary_es.mddata_dictionary_pt.md
  • known_limitations.mdknown_limitations_es.mdknown_limitations_pt.md
  • process_report.mdprocess_report_es.mdprocess_report_pt.md
  • corpus_info.json
  • dataset.jsonld
  • match_methods.json

Las 16 columnas

Las mismas 16, con el mismo nombre, en las dieciséis cámaras. Cambia cuánto se pudo llenar cada una, y la tabla lo dice.

Cada celda es una cámara, en el orden de la rejilla: cuanto más llena, más completa está la columna. Una celda vacía es una columna que esa cámara no trae.

ColumnaTipoQué esCuánto se pudo llenar, cámara por cámara
id_session
string
Estable DENTRO de esta edición, no entre ediciones: los ordinales se derivan de la posición, así que añadir o quitar sesiones en una edición posterior desplaza todos los identificadores que vengan después. Cite la edición y no use estos identificadores como clave contra otra. Formato: {ISO2}{legislatura:03d}{sesión:04d}. Los ordinales se DERIVAN (la legislatura por la fecha más temprana de sus sesiones; la sesión, por fecha y número dentro de ella), porque legislature y session_number son texto propio de cada país y no siempre están presentes.
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
id_int
string
Estable DENTRO de esta edición, no entre ediciones, por la misma razón que id_session. Formato: id_session más intervention_order en cinco dígitos. Único en todo el corpus. Las filas de material previo (intervention_order = 0) terminan en 00000. Cuando una sesión trae dos carátulas, la desambiguación se hace aguas arriba con un sufijo en session_number (104 -> 104B), que da un id_session distinto; nunca con rangos especiales de id_int.
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
legislature
string
Identificador de legislatura tal como lo imprime la fuente. Su formato es propio de cada país y NO es comparable entre ellos (números romanos, rangos de años, ordinales).
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
legislative_session
string
Sesión o período legislativo dentro de la legislatura, donde la fuente lo registra.
  1. Portugal: 97,9 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 0,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 97,8 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 99,99 % de todas las filas
  7. Paraguay: 52,4 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 91,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 79,4 % de todas las filas
  13. Guatemala: 99,99 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 99,9 % de todas las filas
session_number
string
Número de sesión. Normalmente un entero, pero puede ser alfanumérico donde la cámara añade un sufijo de tipo de sesión.
  1. Portugal: 99,1 % de todas las filas
  2. España: 97,8 % de todas las filas
  3. Ecuador: 99,6 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 94,3 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 99,99 % de todas las filas
  11. Panamá: 7,8 % de todas las filas
  12. Colombia: 98,9 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 59,1 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 97,6 % de todas las filas
date
date
Fecha de la sesión en formato ISO 8601.
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 99,98 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 99,5 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
session_type
string
Tipo de sesión, normalizado a cinco valores en toda la colección: ordinaria, extraordinaria, solemne, instalación, otros (la denominación propia del acta se pliega a estos; los valores son literales en español en todos los países, Brasil y Portugal incluidos). «otros» cubre tanto un tipo distinto de los cuatro nombrados como una sesión cuya acta no declara ninguno; la columna nunca está vacía.
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
intervention_order
integer
Posición de la intervención dentro de su sesión (base 1, en orden de registro). 0 = material previo: carátula, sumario, índice o pase de lista que preceden a la primera intervención. Preceden SIN desplazar la numeración del resto.
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
speaker_raw
string
Designación del orador exactamente como aparece en el acta.
  1. Portugal: 100,0 % de los turnos de habla
  2. España: 100,0 % de los turnos de habla
  3. Ecuador: 98,9 % de los turnos de habla
  4. Argentina: 100,0 % de los turnos de habla
  5. Uruguay: 100,0 % de los turnos de habla
  6. México: 100,0 % de los turnos de habla
  7. Paraguay: 99,99 % de los turnos de habla
  8. Chile: 100,0 % de los turnos de habla
  9. Costa Rica: 100,0 % de los turnos de habla
  10. Perú: 100,0 % de los turnos de habla
  11. Panamá: 100,0 % de los turnos de habla
  12. Colombia: 100,0 % de los turnos de habla
  13. Guatemala: 100,0 % de los turnos de habla
  14. República Dominicana: 100,0 % de los turnos de habla
  15. Brasil: 100,0 % de los turnos de habla
  16. El Salvador: 100,0 % de los turnos de habla
id_dep
string
Identificador del parlamentario en el padrón nacional. Vacío si el orador no pudo vincularse, o si no es miembro de la cámara (ministro, secretario, invitado).
  1. Portugal: 90,8 % de los turnos de habla
  2. España: 98,0 % de los turnos de habla
  3. Ecuador: 95,1 % de los turnos de habla
  4. Argentina: 69,4 % de los turnos de habla
  5. Uruguay: 95,7 % de los turnos de habla
  6. México: 98,5 % de los turnos de habla
  7. Paraguay: 68,8 % de los turnos de habla
  8. Chile: 96,8 % de los turnos de habla
  9. Costa Rica: 96,4 % de los turnos de habla
  10. Perú: 96,2 % de los turnos de habla
  11. Panamá: 67,9 % de los turnos de habla
  12. Colombia: 88,7 % de los turnos de habla
  13. Guatemala: 85,5 % de los turnos de habla
  14. República Dominicana: 76,6 % de los turnos de habla
  15. Brasil: 98,4 % de los turnos de habla
  16. El Salvador: 96,4 % de los turnos de habla
speaker_name
string
Nombre completo normalizado del parlamentario. Vacío cuando id_dep lo está.
  1. Portugal: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  2. España: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  3. Ecuador: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  4. Argentina: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  5. Uruguay: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  6. México: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  7. Paraguay: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  8. Chile: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  9. Costa Rica: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  10. Perú: 99,99 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  11. Panamá: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  12. Colombia: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  13. Guatemala: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  14. República Dominicana: 99,99 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  15. Brasil: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  16. El Salvador: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
sex
string
Sexo del parlamentario: M / F. Vacío cuando id_dep lo está, o cuando el padrón no registra el sexo de esa persona. Variable DERIVADA — la procedencia de cada valor consta en sex_source del padrón adjunto, de modo que se puede restringir a los niveles de mayor precisión.
  1. Portugal: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  2. España: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  3. Ecuador: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  4. Argentina: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  5. Uruguay: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  6. México: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  7. Paraguay: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  8. Chile: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  9. Costa Rica: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  10. Perú: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  11. Panamá: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  12. Colombia: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  13. Guatemala: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  14. República Dominicana: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  15. Brasil: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  16. El Salvador: 99,7 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
party
string
Partido político del parlamentario. Que varíe o no con la fecha de la sesión depende de cómo se construyó cada padrón nacional; véase el campo notes de corpus_info.json.
  1. Portugal: 93,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  2. España: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  3. Ecuador: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  4. Argentina: 99,1 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  5. Uruguay: 99,4 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  6. México: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  7. Paraguay: 95,2 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  8. Chile: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  9. Costa Rica: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  10. Perú: 99,96 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  11. Panamá: 99,7 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  12. Colombia: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  13. Guatemala: 99,98 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  14. República Dominicana: 85,8 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  15. Brasil: 99,99 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  16. El Salvador: 95,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
district
string
Distrito electoral del parlamentario.
  1. Portugal: 93,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  2. España: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  3. Ecuador: 48,4 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  4. Argentina: 98,7 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  5. Uruguay: 100,0 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  6. México: 97,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  7. Paraguay: 95,6 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  8. Chile: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  9. Costa Rica: 99,3 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  10. Perú: 95,2 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  11. Panamá: 99,7 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  12. Colombia: 99,9 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  13. Guatemala: 98,8 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  14. República Dominicana: 95,4 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  15. Brasil: 43,6 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
  16. El Salvador: 96,2 % de los turnos vinculados a un diputado o diputada
dm_speech
binary
1 si la fila es habla parlamentaria, 0 si no lo es (material previo, sumario, recuento de votación, documento reproducido). Permite filtrar el corpus a habla parlamentaria con una sola condición. Se rellena con evidencia: el 0 solo se pone donde está demostrado, de modo que 1 significa «no demostrado que no sea discurso».
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 100,0 % de todas las filas
  4. Argentina: 100,0 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 100,0 % de todas las filas
  11. Panamá: 100,0 % de todas las filas
  12. Colombia: 100,0 % de todas las filas
  13. Guatemala: 100,0 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 100,0 % de todas las filas
  15. Brasil: 100,0 % de todas las filas
  16. El Salvador: 100,0 % de todas las filas
text
string
Texto completo de la intervención.
  1. Portugal: 100,0 % de todas las filas
  2. España: 100,0 % de todas las filas
  3. Ecuador: 99,99 % de todas las filas
  4. Argentina: 99,9 % de todas las filas
  5. Uruguay: 100,0 % de todas las filas
  6. México: 100,0 % de todas las filas
  7. Paraguay: 100,0 % de todas las filas
  8. Chile: 100,0 % de todas las filas
  9. Costa Rica: 100,0 % de todas las filas
  10. Perú: 99,98 % de todas las filas
  11. Panamá: 99,99 % de todas las filas
  12. Colombia: 99,95 % de todas las filas
  13. Guatemala: 99,99 % de todas las filas
  14. República Dominicana: 99,96 % de todas las filas
  15. Brasil: 99,98 % de todas las filas
  16. El Salvador: 99,8 % de todas las filas

sex es derivada. No viene del Diario; la procedencia de cada valor está en sex_source, en el padrón. Exactitud: el 98,98 % sobre 38.372 filas revisadas a mano en once padrones, con más error en mujeres que en hombres. En los otros cinco no está medida.

dm_speech es asimétrica. El 0 está demostrado. El 1 no: significa «no está demostrado que no sea habla».

legislature no es comparable entre países: es el texto que imprime cada Diario. Para comparar en el tiempo, use date.

Los identificadores son estables dentro de una edición, no entre ediciones. Para citar un pasaje, dé la fecha y el número de sesión, y cotéjelo con el Diario oficial. Edición derivada para investigación: ante cualquier discrepancia, vale el Diario de su cámara.

El padrón y su unión correcta

El padrón es la lista de quienes ocuparon un escaño. Casi nunca hace falta unir nada: sexo, partido y distrito ya vienen en cada fila. No tiene una fila por persona, sino por tramo de mandato: 70.570 tramos para 37.523 personas. Se une por id_dep y por legislatura o fecha, según el diccionario del país. Unir por menos multiplica filas. Léalo por nombre de columna, nunca por posición: el orden cambia de un padrón a otro.

En Brasil hay 5.523 filas para 3.772 pares de persona y legislatura: son cambios de partido, y ahí se une por fecha, entre start_date y end_date.

Dos fragmentos

Cargar un país, filtrar el habla, contar palabras por década y sexo. Con El Salvador, ambos reproducen su serie de la figura de apertura.

library(readr); library(dplyr); library(stringr)

# Solo cuatro columnas. na = character(): las celdas vacías se leen como "", no como NA.
df <- read_csv("SV_interventions.csv",
               col_select = c(date, sex, dm_speech, text),
               col_types  = cols(.default = col_character()),
               na = character())

# SALVEDAD. Esto mide voz, no presencia. `sex` es una variable derivada, con más error en
# mujeres que en hombres. dm_speech == "1" quita lo que está demostrado que no es habla;
# no demuestra que todo lo que queda lo sea. El denominador son las palabras de diputados
# y diputadas con sexo conocido: las filas sin diputado o sin sexo quedan fuera.
# Cada cámara se compara consigo misma: esto no ordena países.
df |>
  filter(dm_speech == "1", sex %in% c("F", "M"), date != "") |>
  mutate(decada   = paste0(str_sub(date, 1, 3), "0"),
         palabras = str_count(text, "\\S+")) |>
  count(decada, sex, wt = palabras, name = "palabras") |>
  group_by(decada) |>
  mutate(pct = round(100 * palabras / sum(palabras), 2)) |>
  ungroup() |>
  as.data.frame()   # un tibble redondea en pantalla; así se ven los dos decimales
import pandas as pd

# Solo cuatro columnas. keep_default_na=False: las celdas vacías se leen como "", no como NaN.
cols = ["date", "sex", "dm_speech", "text"]
df = pd.read_csv("SV_interventions.csv", usecols=cols, dtype=str, keep_default_na=False)

# SALVEDAD. Esto mide voz, no presencia. `sex` es una variable derivada, con más error en
# mujeres que en hombres. dm_speech == "1" quita lo que está demostrado que no es habla;
# no demuestra que todo lo que queda lo sea. El denominador son las palabras de diputados
# y diputadas con sexo conocido: las filas sin diputado o sin sexo quedan fuera.
# Cada cámara se compara consigo misma: esto no ordena países.
habla = df[(df["dm_speech"] == "1") & df["sex"].isin(["F", "M"]) & (df["date"] != "")]
habla = habla.assign(decada=habla["date"].str[:3] + "0",
                     palabras=habla["text"].str.split().str.len())

t = habla.pivot_table(index="decada", columns="sex", values="palabras",
                      aggfunc="sum", fill_value=0)
t["pct_F"] = (100 * t["F"] / (t["F"] + t["M"])).round(2)
print(t)

Cómo citar

Cite lo que usó y su edición: no todos los conjuntos van por la misma. La cita de una figura lleva edición de datos y fecha.

CC BY 4.0: puede usar, adaptar y redistribuir, si cita la fuente.

Un conjunto de datos

  • PortugalPT · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-PT: Parliamentary Speeches from Portugal (1976-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/VRPUFU, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_pt_2026,
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PT: Parliamentary Speeches from Portugal (1976-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/VRPUFU
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/VRPUFU
ER  -
  • EspañaES · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-ES: Parliamentary Speeches from Spain (1977-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/OKHGAB, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_es_2026,
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-ES: Parliamentary Speeches from Spain (1977-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/OKHGAB
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/OKHGAB
ER  -
  • EcuadorEC · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Ramos, Julián, 2026, "ParlaIbero-EC: Parliamentary Speeches from Ecuador (1979-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/M2QJN6, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_ec_2026,
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  title     = {ParlaIbero-EC: Parliamentary Speeches from Ecuador (1979-2025)},
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-EC: Parliamentary Speeches from Ecuador (1979-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Ramos, Julián
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/M2QJN6
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/M2QJN6
ER  -
  • ArgentinaAR · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-AR: Parliamentary Speeches from Argentina (1983-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/IVNYID, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_ar_2026,
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-AR: Parliamentary Speeches from Argentina (1983-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/IVNYID
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/IVNYID
ER  -
  • UruguayUY · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Gutiérrez Oria, Óscar, 2026, "ParlaIbero-UY: Parliamentary Speeches from Uruguay (1985-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/KI1AOC, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_uy_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Gutiérrez Oria, Óscar},
  title     = {ParlaIbero-UY: Parliamentary Speeches from Uruguay (1985-2025)},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/KI1AOC}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-UY: Parliamentary Speeches from Uruguay (1985-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Gutiérrez Oria, Óscar
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/KI1AOC
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/KI1AOC
ER  -
  • MéxicoMX · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-MX: Parliamentary Speeches from Mexico (1988-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/0IS1YE, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_mx_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
  title     = {ParlaIbero-MX: Parliamentary Speeches from Mexico (1988-2025)},
  year      = {2026},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/0IS1YE},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/0IS1YE}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-MX: Parliamentary Speeches from Mexico (1988-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/0IS1YE
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/0IS1YE
ER  -
  • ParaguayPY · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-PY: Parliamentary Speeches from Paraguay (1988-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/PDX8GA, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_py_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Osorio, Sofía Anabel},
  title     = {ParlaIbero-PY: Parliamentary Speeches from Paraguay (1988-2025)},
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/PDX8GA}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PY: Parliamentary Speeches from Paraguay (1988-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/PDX8GA
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/PDX8GA
ER  -
  • ChileCL · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Miranda Olivares, Nicolás, 2026, "ParlaIbero-CL: Parliamentary Speeches from Chile (1990-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/IKBNRL, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_cl_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Miranda Olivares, Nicolás},
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-CL: Parliamentary Speeches from Chile (1990-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Miranda Olivares, Nicolás
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/IKBNRL
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/IKBNRL
ER  -
  • Costa RicaCR · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Gómez-Campos, Steffan, 2026, "ParlaIbero-CR: Parliamentary Speeches from Costa Rica (1994-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/W6UAHQ, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_cr_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Gómez-Campos, Steffan},
  title     = {ParlaIbero-CR: Parliamentary Speeches from Costa Rica (1994-2025)},
  year      = {2026},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/W6UAHQ},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/W6UAHQ}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-CR: Parliamentary Speeches from Costa Rica (1994-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Gómez-Campos, Steffan
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/W6UAHQ
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/W6UAHQ
ER  -
  • PerúPE · v1.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-PE: Parliamentary Speeches from Peru (1995-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/7MK94V, Harvard Dataverse, V1

    BibTeX

    @data{parlaibero_pe_2026,
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PE: Parliamentary Speeches from Peru (1995-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V1
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/7MK94V
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/7MK94V
ER  -
  • PanamáPA · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-PA: Parliamentary Speeches from Panama (1996-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/Y8FUSX, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_pa_2026,
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-PA: Parliamentary Speeches from Panama (1996-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/Y8FUSX
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/Y8FUSX
ER  -
  • ColombiaCO · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-CO: Parliamentary Speeches from Colombia (2000-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/TYYERX, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_co_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo},
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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-CO: Parliamentary Speeches from Colombia (2000-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/TYYERX
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/TYYERX
ER  -
  • GuatemalaGT · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Barreto-Martín, Eduardo, 2026, "ParlaIbero-GT: Parliamentary Speeches from Guatemala (2000-2026)", https://doi.org/10.7910/DVN/NH5TTC, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

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}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-GT: Parliamentary Speeches from Guatemala (2000-2026)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Barreto-Martín, Eduardo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/NH5TTC
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/NH5TTC
ER  -
  • República DominicanaDO · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-DO: Parliamentary Speeches from the Dominican Republic (2001-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/DZKXUG, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_do_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Osorio, Sofía Anabel},
  title     = {ParlaIbero-DO: Parliamentary Speeches from the Dominican Republic (2001-2025)},
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  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/DZKXUG},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/DZKXUG}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-DO: Parliamentary Speeches from the Dominican Republic (2001-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/DZKXUG
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/DZKXUG
ER  -
  • BrasilBR · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo, 2026, "ParlaIbero-BR: Parliamentary Speeches from Brazil (2003-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/VTXNW3, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_br_2026,
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  title     = {ParlaIbero-BR: Parliamentary Speeches from Brazil (2003-2025)},
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  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/VTXNW3}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-BR: Parliamentary Speeches from Brazil (2003-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/VTXNW3
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/VTXNW3
ER  -
  • El SalvadorSV · v2.0

    Texto

    Rodrigues-Silveira, Rodrigo; Martínez Osorio, Sofía Anabel, 2026, "ParlaIbero-SV: Parliamentary Speeches from El Salvador (2018-2025)", https://doi.org/10.7910/DVN/MUJU6A, Harvard Dataverse, V2

    BibTeX

    @data{parlaibero_sv_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo and Martínez Osorio, Sofía Anabel},
  title     = {ParlaIbero-SV: Parliamentary Speeches from El Salvador (2018-2025)},
  year      = {2026},
  version   = {V2},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  doi       = {10.7910/DVN/MUJU6A},
  url       = {https://doi.org/10.7910/DVN/MUJU6A}
}

    RIS

    TY  - DATA
T1  - ParlaIbero-SV: Parliamentary Speeches from El Salvador (2018-2025)
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo
AU  - Martínez Osorio, Sofía Anabel
PY  - 2026
ET  - V2
PB  - Harvard Dataverse
DO  - 10.7910/DVN/MUJU6A
UR  - https://doi.org/10.7910/DVN/MUJU6A
ER  -

La colección

Texto

Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026). ParlaIbero. Harvard Dataverse. https://dataverse.harvard.edu/dataverse/parlaibero

BibTeX

@data{parlaibero_coleccion_2026,
  author    = {Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026)},
  title     = {ParlaIbero},
  year      = {2026},
  publisher = {Harvard Dataverse},
  url       = {https://dataverse.harvard.edu/dataverse/parlaibero}
}

RIS

TY  - DATA
T1  - ParlaIbero
AU  - Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026)
PY  - 2026
PB  - Harvard Dataverse
UR  - https://dataverse.harvard.edu/dataverse/parlaibero
ER  -

Una figura

Voz de las diputadas en el pleno, por cámara y década

Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026). «Voz de las diputadas en el pleno, por cámara y década». ParlaIbero, datos de figura, edición del 7 de septiembre de 2026. Instituto de Iberoamérica, Universidad de Salamanca. https://rodrodr.github.io/parlaibero/es/#voz. Consultado el [fecha de su consulta].

Cobertura: qué hay de cada cámara, año por año

Rodrigues-Silveira, Rodrigo (2026). «Cobertura: qué hay de cada cámara, año por año». ParlaIbero, datos de figura, edición del 7 de septiembre de 2026. Instituto de Iberoamérica, Universidad de Salamanca. https://rodrodr.github.io/parlaibero/es/paises/#rejilla. Consultado el [fecha de su consulta].

Contacto y erratas

Si encuentra un error, díganos dónde: país, fecha, número de sesión y lo que dice el Diario oficial. Si no sabe por dónde empezar, escriba también. rodrodr@usal.es

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