Búsqueda y caracterización de subgrupos de pobreza mediante la aplicación de algunas técnicas de minería de datos

Abstract

La Minería de Datos, o Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, abarca una variedad de métodos estadísticos y computacionales para investigar la existencia de relaciones y patrones de comportamiento en almacenamientos electrónicos de datos. Relaciones y patrones emergentes pueden sugerir al investigador explicaciones causales que puedan ser verificadas posteriormente o bien pueden sugerir estrategias de acción para lograr ciertos objetivos de cambio. En el caso de los estudios de pobreza, se sabe que se trata de un problema multifacético resultante de numeras causas y condicionantes económicos, ambientales, culturales, políticos, demográficos. Ante la complejidad del problema de la pobreza y su definición primaria como carencia de recursos para satisfacer necesidades básicas, casi todos los estudios tienden a centrarse en los aspectos económicos. Con este trabajo pretendemos, al emplear técnicas computacionales intensivas que toman en cuenta grandes cantidades de datos, lograr identificar y caracterizar subgrupos poblacionales que se diferencien no sólo por sus niveles cuantitativos de pobreza en términos económicos sino también por otras características asociadas, que podríamos en general denominar “maneras” de ser pobre. Cada subgrupo hallado puede sugerir hipótesis acerca de las causas particulares de su pobreza así como sugerir recomendaciones de cuáles estrategias pudieran ser útiles para mejorar o resolver su situación. Coincidencias en situaciones similares pudieran permitir deducir estrategias de alcance generalizado sin perder de vista las especificidades grupales. Para el estudio utilizamos la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Medición de Nivel de Vida de Nicaragua (EMNV 2001)[2].