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. Para lograrlo, se han desarrollado diversas metodologías, como índices de exclusión multidimensional, mapas de pobreza territoriales y mecanismos de búsqueda activa mediante trabajadores sociales.
El presente 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.
Recursos:
- Workshop (Proximamente)
- Reporte (Proximamente)
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