El efecto globo : identificación de regiones propensas a la producción de coca
La lucha contra las drogas, especialmente contra la cocaína, ha empleado una gran porción de los recursos económicos, ambientales y humanos de Colombia en las últimas cuatro décadas. No obstante, no parece que haya avances significativos en la reducción del tráfico de cocaína ni en la reducción de c...
- Autores:
-
Moreno Pabón, Juan Sebastián
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34407
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/34407
- Palabra clave:
- Cultivos ilícitos - Control - Investigaciones - Colombia
Cultivos ilícitos - Predicciones - Investigaciones - Colombia
Erradicación de cultivos ilícitos - Investigaciones - Colombia
Cocaína - Producción - Investigaciones - Colombia
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Aplicaciones - Investigaciones
Economía
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| Summary: | La lucha contra las drogas, especialmente contra la cocaína, ha empleado una gran porción de los recursos económicos, ambientales y humanos de Colombia en las últimas cuatro décadas. No obstante, no parece que haya avances significativos en la reducción del tráfico de cocaína ni en la reducción de cultivos de coca. Una de las principales razones por la que las estrategias que atacan la oferta de narcotráfico han fracasado es el llamado Efecto Globo, según el cual represiones en la producción de drogas de una región están asociados a aumentos en otras regiones por efectos de desplazamiento. Con el objetivo de reducir de manera definitiva los cultivos de coca en Colombia durante la implementación de los acuerdos de paz, se busca identificar los municipios susceptibles a las consecuencias del Efecto Globo, es decir, encontrar los municipios que son potencialmente cocaleros. Este ejercicio permitirá alertar al gobierno para que implemente políticas focalizadas que eviten el desarrollo de producción de hoja de coca. La metodología empírica se centra en técnicas de análisis supervisado de aprendizaje de máquinas (machine learning), en particular ensambles de modelos a través de subbagging, los cuales permiten el desarrollo de un modelo de predicción agregado que pueda clasificar los municipios potencialmente cocaleros. |
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