Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones violencia doméstica contra la mujer, utilizando estrategias de machine learning

El trabajo de grado presenta el desarrollo de un algoritmo computacional utilizando estrategias de machine learning para el análisis y toma de decisiones en proyecciones de violencia doméstica contra la mujer. La investigación se enfoca en identificar y analizar el ciclo intergeneracional de la violencia doméstica, considerando factores como la edad, nivel educativo, empleo, estado civil y otros parámetros socioeconómicos. Utilizando datos recopilados en áreas con diferentes niveles socioeconómicos y mediante entrevistas y encuestas a mujeres dispuestas a compartir sus experiencias, el estudio busca comprender la correlación entre estos factores y la violencia doméstica. Los datos, obtenidos de la plataforma Kaggle, fueron procesados y analizados, revelando que las mujeres jóvenes y con ingresos económicos inestables son las más afectadas. Los modelos de machine learning, especialmente LDA y SVM, mostraron una precisión del 74.3% en la predicción de casos de violencia. El objetivo general es implementar un algoritmo para analizar y tomar decisiones informadas a partir de estos datos, contribuyendo a la identificación y prevención de la violencia doméstica.

• Autores: Quintero Masmela, Breisen Estiven; Góngora Molina, Nicolás
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/3837
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3837
• Palabra clave: Violencia; Violencia doméstica; Análisis; Predicción; Toma de decisiones; Algoritmos (Computadores); Violencia; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)