Enfoques Informativos en la Modelización de Relaciones Sociales y Económicas: Estudio sobre Migración y Acceso a Servicios en la Unión Europea
Autores: Dragomir-Constantin, Florentina-Loredana; Beldiman, Camelia Madalina; Zlati, Monica Laura
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Enfoques Informativos en la Modelización de Relaciones Sociales y Económicas: Estudio sobre Migración y Acceso a Servicios en la Unión Europea
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Indicadores económicos
Tasas de migración
Sistemas de información inteligentes
Algoritmos de agrupamiento
árboles de decisión
Políticas públicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El estudio analiza a nivel de información el impacto de los principales indicadores económicos en la migración y el acceso a servicios en la Unión Europea, utilizando métodos específicos de sistemas de información inteligente. La investigación se basa en las correlaciones entre el valor añadido bruto (VAB), la formación bruta de capital fijo (FBCF), las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), el gasto en salud (SHA11) y las tasas de migración (MIGR). La metodología aplicada incluye análisis de distribución de atributos, identificación de patrones ocultos a través de algoritmos de agrupamiento (K-Means y Expectation-Maximisation) y entrenamiento de clasificadores utilizando árboles de decisión de regresión con modelos de hoja lineales (M5P) correspondientes a módulos de procesamiento e integración de datos interdependientes, módulo de análisis exploratorio, aprendizaje automático y módulos de toma de decisiones, orientados a apoyar políticas públicas a través de escenarios explicables y estructuras predictivo-evaluativas. Los resultados destacan la superioridad del modelo EM en la detección de clústeres relevantes y la utilidad de los árboles M5P en resaltar influencias económicas complejas sobre la movilidad poblacional. El estudio propone la integración de estos métodos en un marco de análisis inteligente destinado a reducir disparidades y optimizar la sostenibilidad socioeconómica. El modelo EM demostró una capacidad superior para detectar subgrupos dentro del conjunto de datos, revelando cuatro clústeres distintos con características específicas. Además, el análisis del árbol M5P permitió la extracción de relaciones no lineales significativas entre variables económicas y el fenómeno migratorio. El estudio enfatiza la importancia de las políticas públicas destinadas a reducir las disparidades económicas regionales y aumentar la sostenibilidad social y económica. Al integrar estos resultados en un sistema de información bien estructurado, proporciona un marco analítico robusto que apoya a los responsables de políticas y a los investigadores en el diseño de políticas públicas efectivas sobre la movilidad poblacional y su impacto económico relacionado en los Estados miembros de la UE.
Descripción
El estudio analiza a nivel de información el impacto de los principales indicadores económicos en la migración y el acceso a servicios en la Unión Europea, utilizando métodos específicos de sistemas de información inteligente. La investigación se basa en las correlaciones entre el valor añadido bruto (VAB), la formación bruta de capital fijo (FBCF), las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), el gasto en salud (SHA11) y las tasas de migración (MIGR). La metodología aplicada incluye análisis de distribución de atributos, identificación de patrones ocultos a través de algoritmos de agrupamiento (K-Means y Expectation-Maximisation) y entrenamiento de clasificadores utilizando árboles de decisión de regresión con modelos de hoja lineales (M5P) correspondientes a módulos de procesamiento e integración de datos interdependientes, módulo de análisis exploratorio, aprendizaje automático y módulos de toma de decisiones, orientados a apoyar políticas públicas a través de escenarios explicables y estructuras predictivo-evaluativas. Los resultados destacan la superioridad del modelo EM en la detección de clústeres relevantes y la utilidad de los árboles M5P en resaltar influencias económicas complejas sobre la movilidad poblacional. El estudio propone la integración de estos métodos en un marco de análisis inteligente destinado a reducir disparidades y optimizar la sostenibilidad socioeconómica. El modelo EM demostró una capacidad superior para detectar subgrupos dentro del conjunto de datos, revelando cuatro clústeres distintos con características específicas. Además, el análisis del árbol M5P permitió la extracción de relaciones no lineales significativas entre variables económicas y el fenómeno migratorio. El estudio enfatiza la importancia de las políticas públicas destinadas a reducir las disparidades económicas regionales y aumentar la sostenibilidad social y económica. Al integrar estos resultados en un sistema de información bien estructurado, proporciona un marco analítico robusto que apoya a los responsables de políticas y a los investigadores en el diseño de políticas públicas efectivas sobre la movilidad poblacional y su impacto económico relacionado en los Estados miembros de la UE.