Diseño e Implementación de un Sistema de Información Humanitaria y Curso de Capacitación sobre Gestión de Información Migratoria
Diseño e Implementación de un Sistema de Información Humanitaria y Curso de Capacitación sobre Gestión de Información Migratoria Este trabajo forma parte del proyecto «Respuesta humanitaria ante la emergencia migratoria por grupos mixtos: Consorcio-LIFE», financiado por UNICEF Honduras (BPRM) y ejecutado por el Consorcio LIFE-HONDURAS, conformado por Acción contra el Hambre, Fundación Alivio del Sufrimiento (FAS), ChildFund International, ADRA y Pure Water for the World (PWW). El objetivo principal del proyecto crear un sistema de gestión de información vinculado con la plataforma PREDISAN que ayude a monitorear la situación actual y las necesidades humanitarias de la población migrante , así como apoyar toma de decisiones basada en evidencias de parte de los actores humanitarios, con el fin de brindar ayuda humanitaria integral a la población migrante en tránsito en Honduras. El proyecto se enfoca en fortalecer el sistema de gestión de información migratoria en el Corredor Seco Centroamericano, permitiendo anticipar posibles crisis migratorias, identificar territorios y poblaciones prioritarias y transferir capacidades a instituciones públicas, universidades y ONG de la región. para el análisis de información, predicción de necesidades humanitarias y divulgación de evidencias sobre la situación. ACTIVIDADES DESARROLLADAS Elaboración de análisis mensuales de evolución migratoria en CA4 con énfasis en aspectos migracionales. Elaboración de diseños muestrales y levantamiento de información primaria en zonas de preocupación y obtención de información secundaria. Implementación de metodologías como Self Organized Maps (SOM)y modelos predictivos de árboles de decisión mediante Machine Learning. Elaboración de manuales de capacitación destinada a gestores expertos de información humanitaria (investigadores) para el diseño, gestión e implementación autonónomo del Sistema de Información Humanitaria y Migratoria. Volcado de la información en una plataforma digital de PREDISAN Centroamérica. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
DATAface. Perfiles de Seguridad Alimentaria de Poblaciones Centroamericanas
El objetivo de esta herramienta aplicada al presente proyecto es efectuar análisis estadísticos avanzados y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante…
DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios de los Proyectos ALCANCES I y II e Impacto de la Asistencia Alimentaria
DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios del Proyecto ALCANCES I y II El objetivo de esta consultoría es efectuar análisis estadísticos avanzados y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante Mapas Autoorganizados (SOM) a partir de BBDD proporcionadas por Acción contra el Hambre, generadas por la implementación del proyecto BHA ALCANCES NIC en diferentes puntos de Centroamérica. La herramienta consiste en la realización de análisis estadísticos avanzados y en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial mediante Mapas Autoorganizados (SOM) a partir de bases de datos para analizar y caracterizar perfiles de familias, hogares o territorios en Centroamérica con criterios de seguridad alimentaria y nutricional y medir el impacto de programas y proyectos desarrollados por organizaciones humanitarias, quedando reflejado en la plataforma de visualización de datos soportada por Power BI. Algunos de los objetivos planteados para el proyecto son los siguientes: Identificar perfiles en base a la inseguridad alimentaria, encontrar perfiles que mejoran su situación tras recibir asistencia y elaborar informes que muestren los resultados de una forma interactiva. Actividades realizadas: Revisión de bibliografía especializada relacionada con caracterización de hogares y/o territorios de acuerdo con criterios de seguridad alimentaria, así como medición de impacto de programas y proyectos que repercuten en la seguridad alimentaria. Revisión de las BBDD generadas en el marco de los estudios de línea de base, post monitoreo y línea de base final y BBDD adicionales que ayudarán a establecer perfiles de hogar SAN. Se aplicarán diferentes tipos de análisis para la definición de tipologías o perfiles de hogares con distinto grado de seguridad alimentaria (SAN). Intercambio permanente de información con los puntos focales designados por Acción contra el Hambre, con el fin de resolver dudas, valorar diferentes opciones de análisis, resultados preliminares, etc. Informe(s) en formato interactivo Power BI con análisis estadísticos generados, incluyendo reseña metodológica aplicada, resultados más relevantes, breve discusión, gráficos, tablas y esquemas que ayuden a la comprensión de los aspectos metodológicos y resultados. El sistema de información permitirá establecer perfiles SAN centroamericanos basados en BBDD. Proyecto Alcances WASPAM Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios del Proyecto Central America Multi-Hazard Early Warning (CAMHEW)
DATAface. Análisis Estadístico Avanzado sobre Perfiles de Hogar Beneficiarios del Proyecto Central America Multi-Hazard Early Warning (CAMHEW) La herramienta DATAface, empleada en este proyecto, ha implicado un proceso de recopilación de datos de fuentes primarias y secundarias mediante levantamientos a nivel de hogar en Guatemala, Nicaragua, Honduras y El Salvador, su análisis y su tratamiento mediante técnicas de Inteligencia Artificial (Mapas Autoorganizados) para detectar grupos de individuos con características similares, denominados perfiles. Los principales objetivos fueron los siguientes: apoyar la toma de decisiones mediante la jerarquización de acciones específicas sobre un determinado perfil en base a sus fortalezas y vulnerabilidades, cuantificar la eficacia de las intervenciones humanitarias de las ONGs mediante el análisis de la evolución temporal de los indicadores y optimizar los recursos económicos y tiempos de respuesta humanitaria para futuros levantamientos de encuestas y futuras intervenciones. La herramienta DATAface, empleada en este proyecto, ha implicado un proceso de recopilación de datos de fuentes primarias y secundarias mediante levantamientos a nivel de hogar en Guatemala, Nicaragua, Honduras y El Salvador, su análisis y su tratamiento mediante técnicas de Inteligencia Artificial (Mapas Autoorganizados) para detectar grupos de individuos con características similares, denominados perfiles. Actividades realizadas: Revisión de bibliografía especializada relacionada con caracterización de hogares y/o territorios de acuerdo con criterios de seguridad alimentaria, así como medición de impacto de programas y proyectos que repercuten en la seguridad alimentaria. Revisión de las BBDD generadas en el marco de los estudios de línea de base, post monitoreo y línea de base final y BBDD adicionales c y que ayudarán a establecer perfiles de hogar SAN. Se aplicarán diferentes tipos de análisis para la definición de tipologías o perfiles de hogares con distinto grado de seguridad alimentaria (SAN). Intercambio permanente de información con los puntos focales designados por Acción contra el Hambre, con el fin de resolver dudas, valorar diferentes opciones de análisis, resultados preliminares, etc. Informe(s) en formato interactivo Power BI con análisis estadísticos generados, incluyendo reseña metodológica aplicada, resultados más relevantes, breve discusión, gráficos, tablas y esquemas que ayuden a la comprensión de los aspectos metodológicos y resultados. El sistema de información permitirá establecer perfiles SAN centroamericanos basados en BBDD. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
Monitoreo y Predicción de la Seguridad Alimentaria y Nutricional en Centroamérica. Herramienta PREDISAN
Monitoreo y Predicción de la Seguridad Alimentaria y Nutricional en Centroamérica Herramienta PREDISAN Este proyecto busca fortalecer el sistema de gestión de información sobre Seguridad Alimentaria y Nutricional (SGI-SAN) en el Corredor Seco Centroamericano (CA4), con el objetivo de anticipar crisis humanitarias, identificar territorios y poblaciones prioritarias, y transferir capacidades a instituciones públicas, universidades y ONGs para la gestión de información, predicción de necesidades humanitarias y difusión de evidencias. Se enmarca en el proyecto «Maximizar el impacto de la asistencia humanitaria en el corredor seco mejorando la generación y difusión de datos de Seguridad Alimentaria y Nutricional», donde se empleó una metodología validada para identificar y caracterizar Áreas de Preocupación relacionadas con la vulnerabilidad SAN. Principales acciones realizadas: Creación de un modelo de Vulnerabilidad SAN mediante Inteligencia Artificial. Experiencias piloto de pre-asistencia humanitaria basadas en CVA en zonas de alto riesgo. Desarrollo de un mapa basal de vulnerabilidad humanitaria a nivel municipal utilizando la metodología INFORM Index. Análisis mensuales de evolución humanitaria con enfoque agroclimático y de alerta temprana. Levantamiento de información primaria a través de encuestas y divulgación de informes trimestrales. Capacitación para gestores de información humanitaria y usuarios (ONGs y socios locales). Creación de un repositorio tipo Data Warehouse, actualizado mensualmente con datos secundarios, teledetección y monitoreo primario, implementado mediante técnicas de Machine Learning y análisis agroclimáticos, operado en una plataforma digital en Power BI. Objetivos clave: Prever crisis humanitarias y priorizar territorios y poblaciones en riesgo. Fortalecer la capacidad de respuesta coordinada entre actores humanitarios locales, nacionales y regionales, apoyados por academia y sector privado. Empoderar comunidades de alto riesgo con información basada en evidencias para gestionar recursos y acciones de preparación y protección. Todo el trabajo se refleja en la plataforma digital PREDISAN Centroamérica, que centraliza y optimiza el acceso a la información estratégica para la toma de decisiones humanitarias. VER OTROS PROYECTOS Ver otros proyectos
Estimación de las Zonas de Afección Provocadas por los Huracanes ETA e IOTA
Estimación de las Zonas de Afección Provocadas por los Huracanes ETA e IOTA en Nicaragua Las siguientes cartografías generales de afección y de zonas de actuación, de inundación, precipitación y vientos y de detalle con localización de las comunidades en Nicaragua muestran las manchas de inundación provocadas por los huracanes ETA e IOTA, así como sus trayectorias y zonas de vientos. También aparecen los municipios en los que tiene presencia la ONG Acción Contra el Hambre. El objetivo de este proyecto es facilitar a Acción Contra el Hambre la toma de acciones pertinentes para rescatar a las personas afectadas por los Huracanes y establecer puntos de ayuda y rescate seguros. Ver otros proyectos VER OTROS PROYECTOS
Análisis de Encuestas de Opinión sobre Intención Migratoria empleando Inteligencia Artificial
El objeto de este proyecto es analizar encuestas llevadas a cabo en Guatemala para conocer la intencionalidad migratoria de su población. La metodología empleada facilita el conocimiento profundo de la realidad que representan las respuestas de los cuestionarios, constituyendo un instrumento para la ayuda a la decisión respecto a la intención migratoria de la población guatemalteca derivada de la situación económica, social y…
Apoyo a las Labores de Muestreo e Identificación de Comunidades y Municipios para el Estudio de Causas Migratorias en Guatemala
Apoyo a las Labores de Muestreo e Identificación de Comunidades y Municipios para el Estudio de Causas Migratorias en Guatemala En este proyecto, encargado por la ONG Acción Contra el Hambre y financiado por Catholic Relief Services se estudió la intención migratoria hacia Estados Unidos de forma irregular de los habitantes de comunidades rurales de Guatemala y su relación con características socioeconómicas, educativas, alimentarias y sanitarias. Nuestra participación consistió en la prestación de apoyo al diseño muestral de la investigación, mediante el montaje de Bases de Datos a nivel municipio y comunidad, la homogeneización y limpieza de datos y la incorporación de información censal de 16 años, de zonas de vida y de datos de proyectos, socios y número de participantes de la ONG Catholic Relief Services en los proyectos de la zona. Estos datos se reflejaron visualmente mediante la realización de las siguientes cartografías temáticas: En estas cartografías se muestran por zonas los diferentes proyectos humanitarios que se estaban desarrollando en Guatemala de mano de Catholic Relief Services en base a las zonas de medios de vida, que son áreas dentro de las cuales las personas comparten patrones similares de medios de vida y en los que se realizó la investigación de campo para el estudio migratorio. Ver otros proyectos
Sistema de Monitoreo y Análisis de Precios de los Alimentos
Sistema de Monitoreo y Análisis de Precios de los Alimentos Este trabajo formó parte del Proyecto «Respuesta humanitaria a las necesidades de las comunidades más vulnerables afectadas por la crisis alimentaria prolongada y sequías recurrentes en el Corredor Seco centroamericano», encargado por Acción Contra El Hambre y ejecutado por Acción Contra El Hambre, OXFAM, Trocaire, WeWorld GVC, Médicos del Mundo y Cooperazione Internazionale y el objetivo general es contribuir a salvar vidas, aliviar el sufrimiento y reducir el impacto social y económico causado por la prolongada crisis alimentaria y nutricional de los hogares rurales en situación de extrema vulnerabilidad en el Corredor Seco centroamericano, concretamente en Guatemala, Nicaragua, Honduras y El Salvador. Lamina de fuentes de Precios de Alimentos en la plataforma PREDISAN Para ello se estableció un sistema de monitoreo quincenal del precio de los alimentos básicos (maíz blanco, maíz amarillo, frijol, arroz, libra de pollo, docena de huevos) en CA4 para hacer recomendaciones sobre cómo el proyecto ECHO SAN CA4 podría necesitar adaptarse a los cambios en las condiciones del mercado y anticipar posibles impactos en la seguridad alimentaria de poblaciones vulnerables. Esta es una de las labores con mayor relevancia debido al impacto que genera en el presupuesto familiar el incremento del precio de los alimentos básicos, por lo que desarrollamos un algoritmo que realiza un proceso de extracción de información de 2 fuentes que se consideraron prioritarias: Sistema de Información de Mercados de Productos Agrícolas de Honduras (SIMPAH) y Base de datos global de Precios de Alimentos de Humanitarian Data Exchange (HDX). Lamina de precios de alimentos en Honduras de la fuente HDX (USD) en la plataforma PREDISAN El proceso de obtención y representación de datos sobre el precio de los alimentos en Centroamérica basado en una metodología desarrollada por GIS4tech empieza generando las bases para un análisis periódico que permita una comparación con precios promedio de acuerdo a series históricas disponibles, considerando oscilaciones estacionales que puedan considerarse normales. Los gráficos obtenidos de la realización de estos análisis ayudan a establecer anomalías de precios que respondan a motivos coyunturales, o bien se circunscriban a un país o mercado concreto. Lamina de precios de alimentos en Nicaragua de la fuente HDX (USD) en la plataforma PREDISAN La metodología consiste en realizar la descarga de los reportes semanales de los precios de los alimentos en formato PDF. Luego, se realiza la extracción de los precios utilizando técnicas scrapping, combinadas con minería de texto; con la finalidad de extraer los precios de cada rubro y organizarlos en tablas para su posterior respaldo en bases de datos relacionales. Lamina de precios de alimentos en Guatemala de la fuente HDX (USD) en la plataforma PREDISAN Los datos que han sido extraídos a partir de las técnicas de scrapping, combinadas con minería de texto, se almacenan en una base de datos relacional. En la actualidad, no existe otra base de datos actualizada con los precios de los alimentos para El salvador, Guatemala, Honduras y Nicaragua. Lo cual convierte a la plataforma en un recurso útil para la toma de decisiones en materia de seguridad alimentaria y nutricional. Este proyecto ahora se encuentra incluido en la plataforma PREDISAN. Lamina de precios de alimentos en El Salvador de la fuente HDX (USD) en la plataforma PREDISAN Ver otros proyectos Lee aquí nuestro post de blog sobre el monitoreo y análisis del precio de los alimentos
Análisis mediante Inteligencia Artificial de Encuesta sobre Intención Migratoria de Jóvenes en Nicaragua
Análisis mediante Inteligencia Artificial de Encuesta sobre Intención Migratoria de Jóvenes en Nicaragua En este proyecto se realizó un análisis de encuestas que fueron realizadas a jóvenes nicaragüenses empleando Inteligencia Artificial, con el principal objetivo de conocer y comprender su intención migratoria mediante la generación de perfiles de individuos formados en base a su arraigo y a diversos factores familiares, socioeconómicos, de percepción del entorno y de perspectiva de futuro. Así, conociendo los motivos principales que favorecen la migración de los jóvenes de Nicaragua, se facilitará la definición de políticas, estrategias, intervenciones y acciones específicas para cada perfil que traten de evitar o reducir estas migraciones. Se siguieron 3 metodologías: la primera metodología consistió en la identificación de perfiles de encuestados y su caracterización estadística para agruparles en base a situaciones o realidades similares: En la segunda metodología, se creó un modelo predictivo de la intencionalidad migratoria basado en árboles de decisión para sintetizar y pronosticar de forma simple, en este caso, la intención migratoria de un encuestado con un conocimiento limitado o reducido de sus respuestas, donde se indica la predicción ganadora (color verde), el porcentaje de predicción y el porcentaje de entrevistados que recibe el nodo: La tercera metodología es una versión más completa, compleja y avanzada de la segunda, consistente en la generación de un Random Forest; un modelo iterativo de árboles de decisiones procesados mediante Machine Learning que permite predecir la intencionalidad migratoria en base a las respuestas dadas en el cuestionario, lo que genera un listado de clasificación de las variables de la encuesta en base a la importancia (explicabilidad) que estas presentan para el modelo, es decir, para predecir la intencionalidad migratoria de los jóvenes de Nicaragua: Esta metodología también permite representar los datos anteriores mediante Mapas Autoorganizados (SOM). En este caso se muestra la variable que ha obtenido mayor importancia en el modelo y que mejor predice la intencionalidad migratoria: «Factores de tránsito de Migración: Asume el riesgo de migrar de forma regular»: Los resultados tras la realización del estudio evidenciaron la obtención de 6 perfiles exclusivos y excluyentes de jóvenes migrantes con uno o varios factores definitorios para cada uno de ellos, lo que proporciona indicadores de ayuda a la toma de decisiones para la administración nicaragüense de cara a la migración de jóvenes en su país. Ver otros proyectos
