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.

 

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