En la modelacion de elecciones discretas, el conjunto de consideracion contiene las alternativas para realizar una eleccion. Este conjunto es dificil de conocer y, representarlo erroneamente, redundara en modelos incapaces de representar la realidad, entregando estimadores inconsistentes y errores de prediccion. Este trabajo realiza tres contribuciones abordando este desafio. La primera utiliza simulaciones de Monte Carlo para explorar la robustez de metodos practicos utilizados para construir este conjunto, mostrando que metodos tradicionales generan sesgos en la estimacion y que utilizar elecciones historicas presenta resultados prometedores. La segunda analiza tres metodos para recolectar datos sobre este conjunto: datos pasivos, encuesta online y encuesta sobre mapa. Los datos pasivos tienen la ventaja de mostrar preferencias reveladas, pero requieren mucho procesamiento. Las encuestas mostraron ser factibles a nivel exploratorio, pero son susceptibles al sesgo hipotetico y recolectarlos es costoso. La tercera utiliza un experimento de preferencias declaradas intentando replicar el proceso de generacion del conjunto para estudiar sus caracteristicas y probar la robustez de ciertos metodos para construirlo. Este ejercicio permitio describir el tamano del conjunto, identificar heuristicas que la gente dice utilizar para generarlo, ademas de modelar el proceso de consideracion. El articulo concluye resumiendo las contribuciones, limitaciones y alcances practicos del trabajo.