{"id":564,"date":"2022-08-11T14:43:52","date_gmt":"2022-08-11T17:43:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.empatia.la\/?post_type=politica&p=564"},"modified":"2022-11-29T12:59:30","modified_gmt":"2022-11-29T15:59:30","slug":"sistema-de-analitica-geoespacial-para-la-priorizacion-de-areas-objetivo-de-politica-social-y-busqueda-activa","status":"publish","type":"politica","link":"https:\/\/ilda.la\/empatia\/politica\/sistema-de-analitica-geoespacial-para-la-priorizacion-de-areas-objetivo-de-politica-social-y-busqueda-activa\/","title":{"rendered":"Sistema de anal\u00edtica geoespacial para la priorizaci\u00f3n de \u00e1reas objetivo de pol\u00edtica social y b\u00fasqueda activa"},"content":{"rendered":"\n

Prosperia y CLD  \u2013 EmpatIA 2022<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Desde el lanzamiento de EmpatIA en 2021, han sido publicados m\u00e1s de 10 art\u00edculos y reportes, analizando la aplicaci\u00f3n de estrategias y pol\u00edticas de Inteligencia Artificial en distintos pa\u00edses de Latinoam\u00e9rica, desde diversas \u00f3pticas y por parte de investigadores expertos en la tem\u00e1tica. Este documento, que cierra la serie de reportes sobre Inteligencia Artificial para el Desarrollo, examina en qu\u00e9 medida las herramientas de la Inteligencia Artificial y Machine Learning presentan oportunidades para contribuir a la mejora de pol\u00edticas sociales y complementar herramientas existentes como lo son la medici\u00f3n de la pobreza o la identificaci\u00f3n de potenciales beneficiarios para programas sociales. <\/p>\n\n\n\n

En un contexto en que las grandes ciudades cambian, se expanden y se reconfiguran en tiempo r\u00e9cord, tambi\u00e9n lo hacen las zonas de pobreza y la vulnerabilidad. Sin embargo, las herramientas de medici\u00f3n de pobreza existentes (usualmente basadas en censos y encuestas que se aplican cada cierto per\u00edodo de tiempo) no siempre capturan estos cambios, y m\u00faltiples poblaciones que se encuentran en grandes zonas urbanas no se ven alcanzadas por las pol\u00edticas sociales disponibles, puesto que se encuentran ocultas en zonas con mayores \u00edndices de bienestar socioecon\u00f3mico. <\/p>\n\n\n\n

Dada esta situaci\u00f3n, en conjunto con CLD, la organizaci\u00f3n Prosperia desarroll\u00f3 una aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de herramientas de Inteligencia Artificial para identificar focos geogr\u00e1ficos de alta vulnerabilidad en zonas urbanas como espacios de oportunidad para la intervenci\u00f3n de pol\u00edticas p\u00fablicas sociales. A trav\u00e9s de un sistema que combin\u00f3 herramientas tecnol\u00f3gicas como im\u00e1genes satelitales con fuentes tradicionales como encuestas y censos, se desarrollaron mapas en los que se identificaron m\u00e1s de 150 islas de pobreza, 400 asentamientos irregulares y 100000 islas de pobreza a nivel predio dentro de la Ciudad de M\u00e9xico. <\/p>\n\n\n\n

Los resultados de este estudio permiten pensar en el rol de la tecnolog\u00eda como insumo estrat\u00e9gico para la toma de decisiones en materia de combate a la pobreza y pol\u00edticas sociales en general. La metodolog\u00eda de este estudio, adem\u00e1s, es un ejemplo interesante del trayecto desde el Big Data<\/em> hacia el  Small Data<\/em>, pues la detecci\u00f3n de zonas de vulnerabilidad v\u00eda herramientas tecnol\u00f3gicas es un primer paso para la intervenci\u00f3n del territorio. En otras palabras, es el complemento de la tecnolog\u00eda y de quienes conforman a las instituciones sociales lo que posibilita hacer visibles a los invisibles.<\/p>\n\n\n\n

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Descargar informe<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<\/div>\n
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