PREVINIENDO FRAUDE ELECTORAL 2026
Se opacaría la venta de votos, publicidad politica en puestos de votación, que otro vote en su nombre, tachones de los jurados, encuestas amañadas y judaditas en el software
#FraudeElectoral2026
IMPORTANTE: Lea todo éste artículo desde el siguiente enlace y NO desde la copia que recibió directamente en su email, porque en la versión para email no cupo todo el texto de éste artículo.
PREVINIENDO FRAUDE ELECTORAL 2026
https://www.hackerfiscalia.com/p/previniendo-fraude-electoral-2026
No importa que tipo de fraude electoral el uribismo utilice en el 2026, PERO si salimos absolutamente TODOS a votar, y repito, SI SALIMOS TODOS A VOTAR EN MASA, EN MILLONES DE COLOMBIANOS, les podemos dañar el plan de fraude, sea el que sea, así como ocurrió en el 2022.
VENTA DE VOTOS
Estar muy atentos en grupo para grabar con el celular desde un sitio seguro a los vendedores de votos y si le consignaron por Nequi, entonces publique cuanto le pagaron y quien le envió el pago y tape su nombre.
PUBLICIDAD POLITICA EN PUESTOS DE VOTACION
Igualmente estar listos en grupo para grabar a los que violan la ley llevando publicidad política a los puestos de votación.
QUE OTRO VOTE EN SU NOMBRE
En el pasado, los paramilitares asustaron a la población en algunas zonas y la gente NO salio a votar y a su vez, en los puestos de votación se encontraba el infiltrado que ya tenia el listado de votantes por mesa con numero de cédula y nombre y así era facilito rellenar los formularios de votación con esos dos datos SIN necesidad del elector.
TACHONES DE JURADOS
Ponerse de acuerdo los jurados a nivel nacional para determinar que tipo de caracter van a usar para rellenar espacios en vacio. ¿Usaran asteriscos? Sigan tomando fotos de todo lo que puedan.
JUGADITAS EN EL SOFTWARE
En el 2018, un anónimo me dejó el siguiente mensaje a través del chat de mi antiguo website.
"CAPE COLOMBIA SAS en esta empresa se hizo un script sql execute binary para defraudar la eleccion de petro atra vez de unos cursos que dio la empresa http://www.ittalent.com.co/ curde de bi sql a funcionarios de la registraduria esta gente calleron en una trampa colosal.😌"
Analicemos:
CAPE COLOMBIA SAS ofrece servicios profesionales de ingeniería, sobre todo para el sector de la construcción (es extraño que el sector de la construcción esté interesado en las elecciones. Fue fundada en 2011. Está ubicada en la Avenida Calle 26 #85D-55 Oficina 244, Bogotá, 623 Colombia. Teléfono: 57-15206872
Según el anónimo, CAPE COLOMBIA SAS hizo un programa de computador utilizando el lenguaje de programación SQL (Structured Query Language) para defraudar las elecciones presidenciales del 2018 con el fin de dejar como aparente ganador a Ivan Duque.
SQL ha sido diseñado para administrar datos de bases de datos relacionales.
Para enseñar este programa de SQL la empresa www.ittalent.com.co dio unos cursos de BI SQL, que traduce Business Intelligence SQL, a funcionarios de la Registraduría para hacerlos caer en el error de aprender un programa previamente configurado para que así se ejecutara el fraude en la Registraduría.
BI SQL pudo ser usado para tomar la información escaneada (Raw data o cualquier otro Raw data) y convertirla en datos que se pudieran calcular o sumar para poderlos contabilizar, obviamente introduciendo datos alterados y así provocar el fraude para que Iván Duque ganara, cuando en realidad debió haber ganado Gustavo Petro en el 2018.
Le pregunté a deepseek.com:
Que se puede hacer para solucionar este problema:
⚠️Ejemplo de manipulación de SQL🧐A través de Business Intelligence SQL la @Registraduria tomó la información escaneada (Raw Data) y la convirtió en datos alterados.
RESPUESTA:
El problema que describes implica una grave acusación de manipulación de datos en un proceso de Business Intelligence utilizando SQL, específicamente por parte de la Registraduría. Para abordar esta situación, se pueden tomar las siguientes medidas:
1. Auditoría Independiente
Contratar una firma de auditoría externa e independiente para revisar:
Los datos originales (Raw Data) vs. los datos procesados.
Los scripts SQL utilizados para transformar los datos.
Los registros de acceso y modificaciones a las bases de datos.
2. Análisis Forense de Datos
Realizar un análisis forense para detectar:
Inconsistencias en los metadatos (fechas, usuarios que modificaron los datos).
Patrones sospechosos en las consultas SQL (ej.: actualizaciones masivas, eliminaciones, joins o filtros inusuales).
Comparación con backups históricos para identificar cambios no justificados.
3. Transparencia y Acceso Público
Publicar los datos originales y los transformados para que la comunidad técnica y ciudadana pueda verificar su integridad.
Documentar y compartir los procedimientos ETL (Extract, Transform, Load) utilizados en el proceso de BI.
4. Implementar Mecanismos de Trazabilidad
Usar herramientas de versionado para SQL (como Git) y logging detallado de:
Quién ejecutó cada consulta.
Cuándo y con qué parámetros.
Habilitar triggers en la base de datos para registrar cambios críticos.
5. Validación con Terceros
Contrastar los datos con fuentes alternativas (ej.: datos de observadores internacionales, ONGs, o sistemas paralelos).
6. Denuncia Legal (si aplica)
Presentar pruebas ante autoridades judiciales o entidades de control si se confirma manipulación intencional.
7. Reforzar Seguridad de Datos
Implementar controles de acceso estrictos (RBAC).
Separar roles entre quienes acceden a datos y quienes los transforman.
Usar técnicas de hash (como SHA-256) para firmar conjuntos de datos críticos.
8. Capacitación y Ética
Capacitar al personal en ética de datos y gobernanza.
Establecer protocolos claros para el manejo de información sensible.
Ejemplo Técnico (Detección):
Si se sospecha que un query SQL alteró resultados electorales, se podría buscar algo como: sql
-- Ejemplo de consulta sospechosa (cambia votos de un candidato a otro)
UPDATE resultados_mesa
SET votos_candidato_A = votos_candidato_A - 100,
votos_candidato_B = votos_candidato_B + 100
WHERE mesa_id IN (SELECT mesa_id FROM mesas WHERE departamento = 'X');Herramientas Útiles:
SQL Audit: Para rastrear operaciones en bases de datos (Microsoft SQL Server, Oracle).
DQ Tools: Talend, OpenRefine para perfilar calidad de datos.
Blockchain: En casos críticos, registrar hashes de datos en una blockchain para inmutable.
Este enfoque combinado (técnico, legal y de transparencia) es clave para resolver y prevenir estos problemas.
ATOMIZACION DE LOS ELECTORES PARA CANALIZARLOS AL URIBISMO EN SEGUNDA VUELTA
Como estrategia del uribismo, en las futuras elecciones presidenciales del 2026, veremos una gran variedad de candidatos que arrastrarían diferentes grupos de electores que no votarian por el que diga Petro o Uribe.
De esta forma veremos como todos los que ingenuamente les interesa que exista una candidata exfiscal para presidente, decidan votar por la uribista Angélica Monsalve o Claudia Carrasquilla, mal llamadas fiscales de hierro. En segunda vuelta, todos esos votos pueden ser del uribismo.
Existe otro grupo de electores que se irían con la bravura y berraquera aparente de Santiago Botero, alias “Carlos Castaño”, quien promete darle “balin” a todos los bandidos, es decir a todos los de la izquierda. Es como tener un candidato representando a las extinguidas Aguilas Negras. Hay gente loca que depronto se les une y en segunda vuelta esos votos irían a parar al uribismo.
El partido verde también tendrá sus candidatos y en segunda vuelta, también votarían por el que Uribe diga.
Mientras que en la izquierda, pueden existir divisiones, porque hay quienes votarian por Gustavo Bolivar (si aun estuviera como candidato), así no sepa de administración pública, economía o administración de proyectos, otros preferirían a Carolina Corcho, que aunque fue Ministra de Justicia, se fue en contra de Petro. Sobre todo la gente que sigue a Pablo Bohorquez de Palabras Mayores, votaría por ella, para que al final lo dejen en algún ministerio. Pero también habrían otros que prefieran a Maria José Pizarro, Camilo Romero, Iván Cepeda, Carlos Caicedo, Daniel Quintero o Luis Gilberto Murillo entre otros.
Sería importante que la izquierda se uniera, pero también eso hace parte de la democracia, el pluralismo de la izquierda.
ENCUESTAS AMAÑADAS
Hanwen Zhang @hanwenzhang1982, doctora en estadística, publicó el 5 de junio el análisis estadístico explicando tres errores que encontró en los resultados de la Tercera Gran Encuesta del Caribe 2025 de la encuestadora ‘Mediciones Estratégicas’, la cual hizo más de 4 mil encuestas a celulares. Vea la explicación de Hanwen aquí en su canal de YouTube.
https://www.youtube.com/@hanwenzhang1982
Hanwen, escribió en X:
ANÁLISIS DE HANWEN
Vean el #envivo a partir del minuto 15:08 cuando inicia el análisis.
La página de la encuesta es esta:
https://medicionesestrategicas.com/gran-encuesta-del-caribe-junio-2025/
El PDF está aquí:
Hanwen encontró lo siguiente:
INTRODUCCIÓN
Según la ficha técnica el Margen de error de la región Caribe General fue del 1.5%. Hanwen nos colocó un ejemplo para entender el concepto de margen de error:
Ejemplo: Si la intención de voto por Francisco Barbosa fuera (por ejemplo) el 20%, no quiere decir que la población exacta del 20% votaria por él. Pueden votar más o menos el 20%, aproximadamente el 20%. Es decir que existe un margen de error. Digamos que el margen de error es del 2%. Es decir que se resta y se suma al valor del 20%, es decir que la intención de voto estaría entre el rango del 18% y 22%.
Pero si el margen de error fuera más alto, por ejemplo del 15%, eso quiere decir que la intención de voto con Barbosa sería entre el 5% y 35%, lo cual es un rango muy amplio y la respuesta de la encuesta sería mala. No se sabria con más mayor precisión. Es como decir que por Barbosa podrían votar entre el 0% y el 100% y eso tan obvio ya lo sabemos, por eso se contratan encuestas con un margen de error bastante pequeño y un volumen considerable de encuestados bien idenficados para tener respuestas más precisas y reales, pero por lo general una encuesta así puede costar bastante dinero porque tocaría entrevistar a muchisima gente.
En conclusión, si existe un margen de error grande, es una encuesta mal hecha, que no nos aproxima a respuestas más precisas.
Otras encuestadoras como Datexco hace poco entrevistaron a 700 personas también por teléfono, pero entrevistar a 4,315 personas como en el caso de la empresa Mediciones Estratégicas, podría garantizar un margen de error del 1.5%.
ERRORES ENCONTRADOS
ERROR #1
No se cumplen los requisitos del Consejo Nacional Electoral
Los requisitos están publicados aquí:
De todos los requisitos no se cumple el ‘UNIVERSO DE LA POBLACIÓN’. Es decir que no sabemos a quienes pretenden encuestar. No sabemos si quiere representar a la población mayor de 18 años o si quiere representar unicamente a los votantes activos y ese tipo de información no se encuentra en la ficha técnica.
La encuesta hizo dos preguntas:
PRIMERA PREGUNTA
En las elecciones parlamentarias del 8 de marzo del 2026, los Partidos Políticos realizarán sus consultas internas para escoger sus candidatos con miras a la primera vuelta en las elecciones presidenciales del mes de mayo del 2026 ¿Lo voy a mencionar las tres (3) Consultas principales y Usted me dirá por cuál votaría?
Es extraño que no escribieron izquierda, sino petrismo. Porque si se habla de centro y derecha, se debería también mencionar la palabra: ‘izquierda’.
Existen 4,315 encuestas.
Si el 24,57% votarian por el petrismo, eso corresponde a 1060 personas.
Si el 17,36% votarian por la derecha, corresponde a 749 personas.
Si el 5,44% votaría por el centro, corresponde a 234 personas.
Para el ejemplo, Hanwen escribio unos numeros aproximados de 1080, 730 y 230.
SEGUNDA PREGUNTA
En la Consulta del Petrismo (Gobierno) se incluyen como eventuales precandidatos a las siguientes personas. ¿Usted me dirá por cual de ellos votaría?
ERROR #2
En la parte inferior derecha dice: Margen de error: 1,5% lo cual esta bien UNICAMENTE si tenemos en cuenta a las 4,315 encuestas, pero en esta página NO esta bien decir que 1.5% es el margen de error de 1060 personas que en este caso corresponden a las personas que seleccionaron su candidato del segmento del petrismo. Aquí no se está incluyendo a la derecha o al centro.
Luego el margen de error debería ser calculado de forma INDEPENDIENTE para las 1060 personas que eligieron su candidato del petrismo.
La intención de voto NO se calculó con 4,315 encuestas sino con 1,060. NO sabemos el margen de error para cada uno de esos candidatos del petrismo.
En conclusión es incorrecto decir que el margen de error del 1.5% aplica para estos resultados de todos los candidatos del petrismo. NO APLICA.
Lo mismo sucede con el 1.5% como margen de error para la derecha.
En caso del centro, con 234 personas entrevistadas no se consigue para nada el 1.5% de margen de error. Es totalmente incorrecto. Recordemos que 1.5% corresponde al margen de error de las 4,315 encuestas.
ERROR #3
Ocurrió en el cálculo del ‘Ranking de la intención de voto por los precandidatos’.
Incluso David Luna se puso feliz cuando encontró su nombre, erroneamente, en la posición quinta.
https://x.com/lunadavid/status/1930066589036229105
De esta forma David Luna se equivocó y no es culpa de él sino de la encuestadora.
Analizando, la pagina ‘Ranking de la intención de voto por los precandidatos’ aclara que ‘La ubicación es de acuerdo a los resultados que cada precandidato obtuvo en sus respectivas consultas’. Es decir que la encuestadora ‘Mediciones Estratégicas’ tomó todos los porcentajes de los candidatos del centro y los unió con todos los porcentajes de los candidatos de la derecha y con los candidatos del petrismo. Después de todo eso, la encuestadora organizó toda esa información de mayor a menor.
¿Por qué está mal?
En la encuenta se dividió las personas en tres grupos diferentes. Los que van a votar por el centro, derecha e izquierda. Tres grupos de distintas personas y en cada grupo le preguntó por un numero determinado de candidatos y son distintos candidatos. El problema es que es incorrecto comparar distintos candidatos en distintos grupos.
Por ejemplo:
ES CORRECTO COMPARAR DOS COSAS DIFERENTES EN UNA MISMA CIUDAD, así: Si comparamos la Sopa 1 (Mazamorra) y la Sopa 2 (Mute) y decimos que el 30% de los bogotanos les gusta la Sopa 1 (Mazamorra), y que al al 20% de bogotanos les gusta la Sopa 2 (Mute).
ES CORRECTO COMPARAR UNA SOLA COSA EN DOS CIUDADES DIFERENTES, así: Si comparamos a Bogotá y Medellín en cuanto a su preferencia por la Sopa 1 (Mazamorra) UNICAMENTE, podriamos decir que al 70% de los bogotanos les gusta la Sopa 1 (Mazamorra) y que al 10% de los paisas en Medellín les gusta la Sopa 1 (Mazamorra).
ES INCORRECTO COMPARAR DOS COSAS DISTINTAS EN DOS CIUDADES DISTINTAS, así: Si al 30% de los bogotanos les gusta la Sopa 1 (Mazamorra) y al 80% de los paisas les gusta la Sopa 2 (Mute). En este ejemplo NO SE PUEDE CONCLUIR QUE EL MUTE LES GANA A LA MAZAMORRA PORQUE 80% ES MAYOR A 30%. ESO NO SE PUEDE HACER.
Conclusión: Yo no puedo comparar dos cosas diferentes en dos grupos de personas distintas (o ciudades distintas).
En el caso de la encuestadora, están comparando distintos candidatos en grupos distintos de personas, lo cual es incorrecto.
Es incorrecto comparar a Sergio Fajardo que de 234 personas que quisieron votar por el centro, el 20.11% lo elijió, es decir que correspondería a 47 personas. Mientras que otro candidato que hubiera tenido alrededor de 20%, por ejemplo Gustavo Bolivar que el 25,87% de 1060 personas lo elijieron, es decir que 274 personas votaron por él. Recordemos, mientras que por Fajardo votaron 47 personas y por Bolivar 274 personas, juntos con porcentajes sobre el 20% no son comparables, debería comparse con el mismo número de electores para cada uno.
LA FORMA CORRECTA DE HACERLO: Los nombres de absolutamente todos los candidatos, uniendo a los de derecha, centro e izquierda, se deberian incluir en encuestas por cada ciudad. Ahí si podriamos comparar quien ganó en cada ciudad y también se podría saber quien ganó a escala nacional.
Ahora esperemos que la encuestadora ‘Mediciones estratégicas’ corrija estos tres errores para evitar la desinformación en el país y que alguien le pase un pañuelo o servilleta a David Luna y le digamos que depronto para la próxima con “trabajadera mucho más brava”, nivel Dios.
HERRAMIENTA PARA AYUDAR A DETECTAR EL FRAUDE ELECTORAL
Una vez finalizadas las elecciones, se puede aplicar ‘La Ley de Benford’ la cual nos ayudaría a identificar las comportamientos extraños del número de votaciones en todo el país, por departamentos, por municipios y hasta por puestos de votación, logrando identificar directamente desde los formularios, cuales fueron los problemas exactos de comportamientos no normales u orgánicos.
Para las elecciones presidenciales de 2022, hicimos el siguiente análisis sobre los resultado de la primera vuelta durante casi cinco horas #EnVivo con Jaisson Ramírez Melo. Sigan a Jaisson en Substack aquí
y en X siganlo aquí @JeiDsgnDe la siguente lista, puede hacer clic en la ciudad para ir al minuto exacto.
SECCIONES:
4:09:20 Consulta resultados del público
En X Jaisson escribió el siguiente hilo sobre La Ley de Newcomb-Benford:
SISTEMA ELECTORAL IDEAL
Al preguntarle a deepseek.com: ¿Qué debería tener un sistema electoral para que se minimize o no exista el fraude electoral? Esto respondió:
Para minimizar o eliminar el fraude electoral, un sistema electoral debe incorporar una serie de mecanismos técnicos, legales y de transparencia que garanticen la integridad del proceso. A continuación, se detallan los elementos clave que debería tener:
1. Identificación segura y verificación de votantes
Documentación confiable: Uso de credenciales electorales con medidas antifraude (biometría, hologramas, etc.).
Padrón electoral depurado: Actualización constante para evitar votantes ficticios o fallecidos, con auditorías independientes.
Autenticación biométrica: Huellas dactilares o reconocimiento facial para evitar suplantación.
2. Voto rastreable pero secreto
Boletas físicas con seguridad: Papel con marcas de agua, numeración controlada y diseños difíciles de falsificar.
Sistemas mixtos (físico-digital): Urnas electrónicas con respaldo en papel para auditorías (como en Brasil o India).
Voto electrónico con verificación: Sistemas que emitan un comprobante físico para el votante, pero sin vincularlo a su identidad.
3. Transparencia y observación
Acceso de actores políticos y sociedad civil: Observadores nacionales e internacionales en todas las etapas (preparación, votación, conteo).
Transmisión pública de resultados: Publicación de actas escaneadas en tiempo real (como en México o Argentina).
Auditorías posvotación: Recuentos aleatorios en casillas seleccionadas para validar resultados.
4. Conteo y transmisión segura de resultados
Sistemas descentralizados: Evitar puntos únicos de fallo o manipulación en la consolidación de resultados.
Software de código abierto: Para permitir revisión por expertos independientes.
Certificación de sistemas: Validación por autoridades técnicas neutrales antes y después de las elecciones.
5. Marco legal y sanciones duras
Leyes claras contra el fraude: Penas severas para compra de votos, coerción o alteración de resultados.
Tribunales electorales independientes: Con capacidad de investigar y resolver controversias sin influencia política.
Fiscalización de financiamiento: Control estricto del dinero en campañas para evitar influencia ilegítima.
6. Educación y participación ciudadana
Campañas de concientización: Para que los votantes conozcan sus derechos y cómo denunciar irregularidades.
Participación en mesas electorales: Ciudadanos sorteados como funcionarios de casilla (como en México) para evitar parcialidad.
7. Tecnología con respaldo físico
Evitar sistemas 100% digitales sin papel, ya que dificultan las auditorías.
Usar máquinas de votación que impriman un registro físico verificable por el votante (sin violar el secreto).
8. Protocolos ante irregularidades
Mecanismos ágiles para impugnar resultados en casillas con anomalías.
Planes de contingencia para ataques cibernéticos o fallas técnicas.
Ejemplos internacionales:
Estonia: Voto electrónico con identificación digital segura.
Alemania: Papeletas físicas y escrutinio con observadores.
Uruguay: Voto electrónico con comprobante en papel.
Conclusión:
La combinación de tecnología verificable, transparencia, participación ciudadana y un marco legal robusto es esencial. No existe un sistema perfecto, pero la redundancia de controles (físicos + digitales + humanos) reduce drásticamente el riesgo de fraude. La confianza en el proceso es tan importante como el resultado mismo.
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