Modelo de aprendizaje automático aplicado a la desaparición forzada en Colombia

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorGonzález Velosa, José John Fredy
dc.contributor.authorVilla Bustamante, Juan José
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.creator.emailjjvillab@libertadores.edu.cospa
dc.date.accessioned2023-07-27T13:50:08Z
dc.date.available2023-07-27T13:50:08Z
dc.date.created2023-07
dc.descriptionContexto. La desaparición forzada se enmarca como un crimen en contra de los derechos humanos, el cual ha sido recurrente dentro de la historia colombiana como forma de ocultar un delito o imponer un aviso de violencia en un territorio determinado. Allí el hecho inrumpe en la cotidianidad tanto en un campo familiar como comunitario. De la misma manera, es importante entenderla y abordarla debido a lo difícil que es llevar la investigación de un caso de estos. Propósito. El presente estudio buscó identificar los factores sociodemográficos en Colombia que benefician la aparición de una persona dentro de un contexto de desaparición forzada por medio de un modelo de machine learning de clasificación. Metodología. En donde a partir del análisis de datos abiertos sobre las desapariciones en Colombia desde 1970 a diciembre de 2019 (n = 55.145), se entrenaron diversos modelos de clasificación para pronosticar la aparición de personas (vivas o muertas) reportadas como desaparecidas forzadas. Resultados. Los modelos de clasificación con el mejor desempeño en los datos de prueba fueron los modelos Light Gradient Boosting Machine y Extreme Gradient Boosting, los cuales obtuvieron el AUC más alto (0.7493 y 0.7485 respectivamente). Por otro lado, las variables que más contribuyeron a la predicción del hecho fueron: Municipio donde ocurre la desaparición, edad y estudios de la persona desaparecida. Conclusiones. Los presentes resultados arrojaron que el municipio de residencia es lo que más impacta la probabilidad de aparición de una persona, en donde las probabilidades se aumentan si se residen en ciudades principales como lo son Bogotá, Medellín y Barranquilla. De igual forma se sugiere a los propietarios de la base de datos mejorar la dimensionalidad de la variable "clasificación de la desaparición"; pero si se pretende realizar un modelo del mismo problema de investigación, se sugiere realizarlo por medio de una metodología distinta.spa
dc.description.abstractContext. Forced disappearance is framed as a crime against human rights, which has been recurring within Colombian history as a way to hide a crime or impose a notice of violence in a determined territory. There the fact breaks into daily life both in a family and community field. Of the In the same way, it is important to understand and address it because of how difficult it is to carry out the investigation of a case of these. Purpose. The present study sought to identify the sociodemographic factors in Colombia that benefit the appearance of a person within a context of enforced disappearance through a machine model classification learning. Methodology. Where, based on the analysis of open data on disappearances in Colombia from 1970 to December 2019 (n = 55,145), various classification models were trained to forecast the appearance of people (alive or dead) reported as enforced disappearances. Results. The Classification models with the best performance in the test data were the Light Gradient Boosting models Machine and Extreme Gradient Boosting, which obtained the highest AUC (0.7493 and 0.7485 respectively). By On the other hand, the variables that contributed the most to the prediction of the event were: Municipality where the disappearance occurred, age and studies of the disappeared person. conclusions. The present results showed that the municipality of residence is what most impacts the probability of appearance of a person, where the probabilities are they increase if they reside in main cities such as Bogotá, Medellín and Barranquilla. Similarly, it is suggested to the owners of the database to improve the dimensionality of the variable "classification of disappearance"; but if it is intended to make a model of the same research problem, it is suggested to do it by means of a different methodology.spa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/6029
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsOpenAccessspa
dc.subject.lembDesaparición de personasspa
dc.subject.lembEstadística matemáticaspa
dc.subject.lembDelitos contra la personaspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)spa
dc.subject.proposalDerechos humanosspa
dc.subject.proposalDesaparición forzadaspa
dc.subject.proposalFactores sociodemográficosspa
dc.subject.proposalHistoria colombianaspa
dc.subject.subjectenglishHuman rightsspa
dc.subject.subjectenglishEnforced disappearancespa
dc.subject.subjectenglishSociodemographic factorsspa
dc.subject.subjectenglishColombian historyspa
dc.titleModelo de aprendizaje automático aplicado a la desaparición forzada en Colombiaspa
dc.title.titleenglishMachine learning model applied to disappearance forced in Colombiaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Villa_Juan_2023.pdf
Tamaño:
2.27 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 2 de 2
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
2.59 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar
Miniatura
Nombre:
Autorizacion_Villa_Juan_2023.pdf
Tamaño:
152.67 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Colecciones
Especialización en Estadística Aplicada