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dc.contributor.advisorGonzález Veloza, José John Fredy
dc.contributor.authorRuiz Rizzo, Adriana Lucía
dc.date.accessioned2022-08-22T18:13:30Z
dc.date.available2022-08-22T18:13:30Z
dc.date.created2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/4970
dc.descriptionLa desaparición de personas es un fenómeno enigmático y frecuente que puede traer consecuencias negativas para la persona desaparecida y sus familiares, pero también para la sociedad en general. Por eso, es de vital importancia poder entender mejor el fenómeno de la desaparición y así encontrar estrategias para que se resuelva de la manera más favorable para todos. Los adultos mayores pueden ser particularmente vulnerables al fenómeno de la desaparición debido a los cambios cognitivos y la elevada vulnerabilidad a la demencia que ocurren con el envejecimiento. Por eso, en el presente estudio se buscó identificar los factores individuales y del entorno que pueden pronosticar la aparición de una persona mayor con la ayuda de modelos de aprendizaje automático supervisado. A partir del análisis de datos abiertos sobre las desapariciones en Colombia desde 1930 a junio de 2021 (n = 7855) se entrenaron diversos modelos de clasificación utilizando aprendizaje automático supervisado para pronosticar la aparición de personas reportadas como desaparecidas. Los modelos de clasificación con el mejor desempeño en los datos de prueba fueron modelos basados en árboles de decisión, en especial el modelo de máquina de refuerzo de gradiente ligero (Light Gradient Boosting Machine), el cual mostró 71% de exactitud en la clasificación (i.e., 8% más que la de un modelo base construido con la media de la duración del reporte de desaparición). Las categorías que más contribuyeron a la predicción fueron la fecha y el lugar de la desaparición, así como también la edad y el sexo de la persona desaparecida. Los presentes resultados pueden ayudar a entender mejor el fenómeno de la desaparición en personas mayores al tiempo que pueden tener implicaciones prácticas para los casos reales.spa
dc.description.abstractPerson missingness is an enigmatic and frequent phenomenon that can bring about negative consequences for the missing person, their family, and society in general. Therefore, it is necessary to better understand the phenomenon of missingness and thus find ways to solve cases in the most adequate manner for all parties involved. Age-related cognitive changes and a higher vulnerability to dementia can increase the likelihood of older adults going missing. Thus, the present study sought to identify individual and environmental factors that might predict that an older adult reported missing will be found. To do so, supervised machine learning models were used based on the missing person cases open data of Colombia between 1930 and June, 2021 (n = 7855). Classification algorithms were trained to predict whether an older adult who went missing would eventually be found. The classification models with the best performance in the test data were those based on decision trees. Particularly, the Light Gradient Boosting Machine algorithm showed 71% classification accuracy (i.e., 8% above a base model built with the mean of the reported missingness period of the training data). The features with the greatest contribution to the classification were date and place of the missing person case, as well as the age and sex of the missing person. These results help us better understand the societal phenomenon of person missingness and can have important practical implications.spa
dc.formatPDFspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.titleFactores de predicción de la aparición de personas mayores reportadas como desaparecidas, a partir de modelos de aprendizaje automático supervisadospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.creator.emailalruizr@libertadores.edu.cospa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.subjectenglishAgingspa
dc.subject.subjectenglishClassificationspa
dc.subject.subjectenglishMachine Learningspa
dc.subject.subjectenglishMissing person casesspa
dc.subject.lembMachine learningspa
dc.subject.lembAncianosspa
dc.subject.lembEnvejecimientospa
dc.subject.lembEstadísticaspa
dc.subject.proposalAdultos mayoresspa
dc.subject.proposalAprendizaje automáticospa
dc.subject.proposalClasificaciónspa
dc.subject.proposalDesaparicionesspa


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