Resumen
La implementación de modelos de aprendizaje basados en datos es una herramienta crucial en la toma de decisiones y perfeccionamiento de las políticas públicas. La fiabilidad de estos modelos depende, en gran medida, de la calidad de la información. Pero en los procesos sociales que implican gran riesgo sociopolítico, la calidad de la información puede verse comprometida por las dinámicas sociales propias en las que es recopilada. Esta ponencia explora esta relación entre el alcance de los modelos de aprendizaje a partir de las bases de datos recopiladas por entes públicos y las condiciones particulares -normativas, políticas y sociales- bajo las cuales la información relevante se consigna. Ello, en el marco de la construcción de un sistema de alertas tempranas para la prevención de violencias basadas en género en la ciudad de Medellín (Colombia). Esto se realizará a partir de hallazgos descriptivos e inferenciales bayesianos básicos sobre las bases de datos públicas que muestran tendencias importantes que, no obstante, no permiten una comprensión plena salvo con la descripción del fenómeno efectivo de violencias y las problemáticas que podría implicar a la hora de garantizar la fiabilidad y generalidad de los datos. A manera de conclusión, se expone la ponderación que debe realizarse entre la generalización y la fiabilidad, enmarcando el uso de herramientas cuantitativas en márgenes de tolerancia más laxos en cuanto a la confianza.
Presentadores
Simon Ruiz-MartinezAdjunct professor, Political Science, Universidad Nacional de Colombia, Antioquia, Colombia
Details
Presentation Type
Ponencia temática de un trabajo
Theme
KEYWORDS
Análisis de Riesgo Social, Toma de Decisiones, Género
