Registros sociales y aprendizaje estadístico: respuestas oportunas para gestantes y niñez temprana en Uruguay

• Elina Gómez Bonaglia

  Universidad de la República, Facultad de Ciencias Sociales, Unidad de Métodos y Acceso a Datos. Montevideo, Uruguay

  https://orcid.org/0009-0001-4414-823X

• Gustavo Méndez Barbato

  Universidad de la República, Facultad de Ciencias Sociales, Departamento de Ciencia Política. Montevideo, Uruguay

  https://orcid.org/0009-0007-8970-6550

• Philippe Rímoli Rimbaud

  Ministerio de Desarrollo Social, Sistema de Información Integrada del Área Social. Montevideo, Uruguay

• Natalia da Silva

  Universidad de la República, Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Instituto de Estadística. Montevideo, Uruguay

  https://orcid.org/0000-0002-6031-7451

Este artículo analiza el potencial de la integración de registros sociales y la capacidad predictiva de los modelos basados en aprendizaje estadístico para mejorar la oportunidad y efectividad de las políticas sociales dirigidas a gestantes y niñez temprana en Uruguay. Ante la persistente pobreza infantil y los problemas de focalización (errores de exclusión, inclusión y timing) el estudio propone la integración del Sistema Informático Perinatal (SIP) y el Sistema de Información Integrada del Área Social (SIIAS) para mejorar las respuestas de las Asignaciones Familiares (AFAM-PE). A partir de esta integración, se desarrolla un modelo predictivo de vulnerabilidad social utilizando el algoritmo Stochastic Gradient Boosting (GBM). El modelo, entrenado con datos de las cohortes 2015-2023, identifica con un 85,7% de precisión a las gestantes en hogares vulnerables, utilizando variables clave que se relevan en la primera consulta antenatal. El estudio demuestra, mediante un ejercicio con la cohorte 2023, que este modelo permitiría reducir significativamente el error de timing y el error de exclusión, al posibilitar una captación temprana durante el embarazo. Se concluye que, superando desafíos como la calidad de los datos y la interoperabilidad en tiempo real, Uruguay tiene la oportunidad de utilizar sus registros para transformar la protección social hacia respuestas más oportunas y efectivas. También identifica la escalabilidad de esta herramienta a otros países de la región en los cuales se utiliza el SIP.

1. Elina Gómez Bonaglia, Universidad de la República, Facultad de Ciencias Sociales, Unidad de Métodos y Acceso a Datos. Montevideo, Uruguay

   Socióloga, profesora de la Unidad de Métodos y Acceso a Datos de la Facultad de Ciencias Sociales y coordinadora del Centro de Información Socioeconómica y Comportamental del Instituto de Investigación en Justicia Social y Desigualdades. Es magíster en Estudios Contemporáneos de América Latina y candidata a Doctora en Sociología por la Universidad de la República. Sus temas de investigación se centran en políticas públicas, metodología y métodos computacionales en ciencias sociales. 

2. Gustavo Méndez Barbato, Universidad de la República, Facultad de Ciencias Sociales, Departamento de Ciencia Política. Montevideo, Uruguay

   Profesor del Departamento de Ciencia Política de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de la República, Uruguay. Es magíster en Historia Política y candidato a Doctor en Ciencia Política por la Universidad de la República. Sus temas de investigación se centran en economía política, políticas sociales, estado y políticas públicas.

3. Philippe Rímoli Rimbaud, Ministerio de Desarrollo Social, Sistema de Información Integrada del Área Social. Montevideo, Uruguay

   Profesora del Departamento de Métodos Cuantitativos en el Instituto de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Universidad de la República, Uruguay. Realizó su doctorado y maestría en Estadística en Iowa State University. Sus temas de investigación se basan en aprendizaje estadístico, estadística computacional, visualización estadística e investigación reproducible. 

4. Natalia da Silva, Universidad de la República, Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Instituto de Estadística. Montevideo, Uruguay

   Profesora del Departamento de Métodos Cuantitativos en el Instituto de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Universidad de la República, Uruguay. Realizó su doctorado y maestría en Estadística en Iowa State University. Sus temas de investigación se basan en aprendizaje estadístico, estadística computacional, visualización estadística e investigación reproducible. 

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