Diseño de una herramienta basada en datos históricos para el reasentamiento de migrantes venezolanos en Colombia

Colombia se está enfrentando a la crisis migratoria producto de la migración venezolana. De esta manera, la decisión de reasentamiento de la población migrante venezolana juega un papel de especial importancia en el proceso de su integración socioeconómica. Sin embargo, debido a las brechas que enmarcan el campo laboral en Colombia, la llegada del migrante venezolano al país no le garantiza que logrará mejorar sus condiciones de vida. Por ello, en pro de mejorar las posibilidades de integración socioeconómica de los migrantes venezolanos en Colombia, este proyecto presenta el diseño de una aplicación web que sugiere al usuario posibles lugares de reasentamiento, donde tenga mayores posibilidades de obtener un empleo. Y, así, contribuir a un buen desarrollo socioeconómico tanto para esta población, como para el país. Esta herramienta implementa un algoritmo Random Forest, previamente desarrollado en la literatura, para la predicción de las probabilidades de empleo formal de un migrante venezolano en 24 departamentos de Colombia, teniendo en cuenta factores determinantes relacionados a su perfil. Además de ello, predice los ingresos esperados por el migrante de acuerdo con dichos factores y dado que este se encuentre empleado. Junto con lo anterior, la herramienta brinda información relevante de los departamentos analizados como la cantidad de población, los índices de pobreza, el clima y la fuente económica. Asimismo, se realiza una exploración del caso de los migrantes venezolanos para el año 2021, encontrando así que las probabilidades medias de obtener empleo formal en alguno de los 24 departamentos de Colombia no supera el 22 %, los migrantes hombres que tienen entre 18 y 59 años y que son jefes de hogar presentan mayores oportunidades de empleo, a diferencia de las mujeres y adultos mayores que presentan menores probabilidades.

• Autores: Caliz Escobar, María Camila; Campos Mogollón, Andrés Antonio; Silgado Restrepo, Valeria
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/10552
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/10552
• Palabra clave: diseño, empleo, encuesta, Machine Learning, migración venezolana, reasentamiento.; design, employment, survey, Machine Learning, Venezuelan migration, resettlement.
• License: Universidad del Norte