Comprendiendo la dinámica de los conflictos en américa latina: una aproximación desde el machine learning

Abstract

El presente estudio tiene como finalidad la identificación de patrones en los conflictos de América Latina desde el año 1989 hasta la actualidad. El artículo se basa en el supuesto de que la clusterización puede utilizarse para alcanzar una mayor comprensión sistémica de las correlaciones entre política, economía y conflicto. Se parte del supuesto de que las variables utilizadas forman parte de un sistema interactivo con correlaciones aún por comprender. La clusterización es la herramienta que se utiliza para clasificar entidades en grupos con el fin de buscar explicaciones basadas en características transversales a los objetos en los que están integradas; de este modo, el análisis busca una explicación más tangible de los complejos vínculos entre las variables de desarrollo humano, económicas y las relacionadas con los conflictos. En el análisis se utilizan los datos del Uppsala Conflict Dataset Program para categorizar actores presentes en conflictos en función de una serie de características.