Social administrative records and statistical learning: timely responses for pregnant women and early childhood in 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

This article analyzes the potential of integrating social administrative records and statistical learning methods to improve the effectiveness of social policies aimed at pregnant women and early childhood in Uruguay. In light of persistent child poverty and targeting problems (exclusion errors, inclusion errors, and timing issues), the study proposes integrating the Perinatal Information System (SIP) and the Integrated Social Area Information System (SIIAS) to improve the delivery of Family Allowances (AFAM-PE). Based on this integration, a predictive model of social vulnerability is fitted using Stochastic Gradient Boosting (GBM) algorithm. Trained on 2015-2023 cohort data and using key variables from the first prenatal visit, the model achieves 85.7\% accuracy in identifying pregnant women in vulnerable households. The study shows that, by overcoming challenges such as data quality and real-time interoperability, Uruguay has the opportunity to use its administrative records to transform social protection toward more timely and effective responses. It also identifies the potential to scale this tool to other countries in the region where SIP is used.

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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