Clasificación de los municipios mediante árboles de decisión en el contexto de la pobreza multidimensional como elemento de optimización de la planificación regional.

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Universidad Distrital Francisco José de Caldas

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Resumen

Poverty in Colombia is a persistent issue that the country has been unable to resolve throughout its history. This problem is exacerbated by deficiencies in planning and territorial management mechanisms, territorial conflicts, difficulty in accessing certain areas, violence, the country's centralist tendencies, and political divisions. These divisions limit the development of territories and the allocation of resources for public investment. The challenges faced by communities are not confined to a single territory but rather function as spatial clusters. Municipal planning, without considering spatial factors and the conditions of neighboring municipalities, restricts the implementation of joint projects to address existing deficiencies. Current planning mechanisms based on indicator analysis do not allow for the creation of regional plans or the identification of these relationships. The advancement of technology, especially in the field of artificial intelligence and its recent applications, offers opportunities for innovation in the areas managed by cadastral and geodesy engineers. Tools like decision trees reduce complexity in decision-making and provide new approaches to solving territorial problems. Along with graphical representations, these tools become a significant aid for regional planning. In this work, we analyze how poverty is spatially related within the country, the centralist tendencies at different scales, the formation of multivariate clusters, and deficiencies in health, housing, education, employment, and childhood. Additionally, we demonstrate the utility of the Midecat methodology for municipal classification and regional planning, where the implementation of a geo-visualizer, along with the generation of graphical outputs at national, regional, and departmental scales, becomes an essential resource for all planning offices across the country.

Descripción

La pobreza en Colombia es un problema persistente que el país no ha logrado resolver a lo largo de su historia. Este problema se agrava por las deficiencias en los mecanismos de planeación y ordenamiento territorial, los conflictos territoriales, la dificultad de acceso a ciertas áreas, la violencia, la tendencia centralista del país y la división política. Estas divisiones limitan el desarrollo de los territorios y los recursos destinados a la inversión pública. Las problemáticas que enfrentan las comunidades no se limitan a un solo territorio, sino que actúan como clústeres espaciales. La planeación desde las entidades municipales, sin considerar el factor espacial y las condiciones de los municipios vecinos, limita la realización de proyectos conjuntos para reducir las deficiencias existentes. Los mecanismos actuales de planeación basados en el análisis de indicadores no permiten crear planes a nivel regional ni evidenciar estas relaciones. El avance de la tecnología, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y sus aplicaciones recientes, ofrece oportunidades para innovar en los campos que manejamos como ingenieros catastrales y geodestas. Herramientas como los árboles de decisión reducen la complejidad en la toma de decisiones y brindan nuevos enfoques para resolver problemas territoriales. Junto con las representaciones gráficas, estas herramientas se convierten en una gran ayuda para la planeación regional. En este trabajo, analizamos cómo la pobreza está relacionada con el espacio en el país, las tendencias centralistas en diferentes escalas, la generación de clústeres multivariantes y las deficiencias en salud, vivienda, educación, trabajo e infancia. Además, demostramos la utilidad de la metodología Midecat para la clasificación municipal y la planeación a nivel regional, donde la implementación del geo visor junto con la generación de salidas grafica a escalas Nacional, Regionales y departamentales se convierten en un insumo importante para todas las oficinas de planeación del país.

Palabras clave

Planeación, Ordenamiento territorial, Inteligencia artificial, Clasificación, Árboles de decisión

Materias

Ingeniería Catastral y Geodesia -- Tesis y disertaciones académicas , Pobreza multidimensional , Planificación regional , Árboles de decisión , Metodología Midecat

Citación