Línea de investigación: Inteligencia Artificial para el Desarrollo
Uno de los principales desafíos en el diseño de políticas para combatir la pobreza es la correcta identificación y ubicación de las poblaciones vulnerables. Esto es esencial para garantizar que los programas sociales lleguen efectivamente a quienes más lo necesitan. El uso de la inteligencia artificial ha revolucionado la focalización de políticas públicas. En el caso específico de la focalización geográfica, esta permite integrar datos de alta resolución, junto con capas de información adicionales, para realizar un análisis geoespacial de mayor complejidad. En particular, los mapas de pobreza ahora pueden identificar no solo concentraciones de población en pobreza extrema, sino también áreas geográficas con patrones atípicos o criterios adicionales de vulnerabilidad, contribuyendo a la generación de esquemas de focalización más precisos y políticas sociales más inclusivas.
Este informe se enfoca en el desarrollo y aplicación de un Sistema de Analítica Geoespacial Micro-territorial para mapear la distribución de la población vulnerable y la pobreza en la región de Ozama, República Dominicana. Este estudio tiene como objetivo identificar áreas óptimas para la implementación de programas sociales, prestando especial atención a territorios y bolsas de pobreza ocultos, así como la identificación de asentamientos irregulares para su eventual regularización.
Utilizando imágenes satelitales de alta resolución, el informe detalla la metodología empleada y los resultados obtenidos, lo que representa un avance significativo en la focalización geográfica de las políticas sociales. Además, se exploran nuevas formas de visualización que combinan capas de información, como la intersección entre la vulnerabilidad socioeconómica y el riesgo ante desastres naturales.
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