El 18 de febrero tuvimos el placer de participar en la presentación del Atlas de Riesgos para la Nutrición de la Niñez en México del CEIDON Organización y Save the Children México .
Nuestro Director científico expuso el modelo de aprendizaje automático que se diseñó para sustentar las predicciones de riesgo del Atlas, el cual fue comisionado por el Centro de Excelencia e Innovación para los Derechos y Oportunidades de la Niñez (CEIDON) y Save the Children México a nuestro laboratorio. Por primera vez en América Latina, se utilizó un algoritmo de aprendizaje para adelantar predicciones en un contexto en los que la calidad o nivel de agregación de los datos no permite utilizar métodos econométricos convencionales.
Esta modelación matemática robusta es una apuesta muy arriesgada en el contexto de las ciencias sociales, pero también una alternativa prometedora para impulsar la investigación de frontera a bajo costo. Gracias a la implementación de XGBoost, un algoritmo que ha ganado concursos en el rubro de la inteligencia artificial, fue posible generar predicciones sobre el riesgo latente de obesidad y desnutrición a nivel entidad en México, así como identificar la estructura de factores que detonan estas tendencias.
Para conocer el fruto de este esfuerzo, consulta la página: https://ceidon.org/estudios/atlasnutricion/estudio
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