Registros sociais e aprendizagem estatístico: respostas oportunas para gestantes e primeira infância no Uruguai

• 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 artigo analisa o potencial da integração de registros sociais e da capacidade preditiva de modelos baseados em aprendizado estatístico para melhorar a oportunidade e a efetividade das políticas sociais direcionadas a gestantes e à primeira infância no Uruguai. Diante da persistente pobreza infantil e dos problemas de focalização (erros de exclusão, inclusão e timing), o estudo propõe a integração do Sistema Informático Perinatal (SIP) e do Sistema de Informação Integrada da Área Social (SIIAS) para aprimorar as respostas das Asignações Familiares (AFAM-PE). A partir dessa integração, desenvolve-se um modelo preditivo de vulnerabilidade social utilizando o algoritmo Stochastic Gradient Boosting (GBM). O modelo, treinado com dados das coortes 2015-2023, identifica com 85,7% de precisão as gestantes em lares vulneráveis, utilizando variáveis-chave levantadas na primeira consulta pré-natal. O estudo demonstra, por meio de um exercício com a coorte de 2023, que esse modelo permitiria reduzir significativamente o erro de timing e o erro de exclusão, ao possibilitar uma captação precoce durante a gravidez. Conclui-se que, superados desafios como a qualidade dos dados e a interoperabilidade em tempo real, o Uruguai tem a oportunidade de utilizar seus registros para transformar a proteção social em respostas mais oportunas e efetivas. Também se identifica a escalabilidade dessa ferramenta para outros países da região nos quais o SIP é utilizado.

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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