Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Lazo Bartra, Ulises"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    Aplicación de un algoritmo no supervisado para clasificar extranjeros según riesgo de inmigración irregular en la Superintendencia Nacional de Migraciones
    (Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2023-08-25) Lazo Bartra, Ulises; Valles Coral, Miguel Angel
    Aplicación de un algoritmo no supervisado para clasificar extranjeros según riesgo de inmigración irregular en la Superintendencia Nacional de Migraciones La migración es un fenómeno social que afecta la estructura y distribución de la población, siendo motivada por la búsqueda de mejores oportunidades y condiciones de vida. Sin embargo, la migración irregular plantea desafíos para los países receptores, ya que implica el ingreso de personas sin la documentación adecuada y puede generar inseguridades en términos de seguridad nacional y control de fronteras. En este contexto, este estudio tuvo como objetivo evaluar la aplicación de un algoritmo no supervisado para clasificar extranjeros según el riesgo de inmigración irregular en la Superintendencia Nacional de Migraciones. Para ello, se utilizó el algoritmo DBSCAN (Agrupamiento Espacial Basado en la Densidad de Aplicaciones con Ruido). La metodología del estudio involucró la construcción de un dataset con datos de extranjeros reportados por la Superintendencia Nacional de Migraciones, la aplicación del algoritmo DBSCAN para clasificar a los extranjeros en diferentes clústeres según su nivel de riesgo de inmigración irregular, y la determinación del coeficiente de Silhouette como medida de la calidad de la clasificación. Los resultados mostraron que el algoritmo de aprendizaje no supervisado DBSCAN logró clasificar a los extranjeros en cuatro clústeres representando los niveles de riesgo de inmigración irregular: alto, medio alto, medio bajo y bajo. El coeficiente de Silhouette obtenido fue de 0,534, lo cual indica una clasificación significativa y consistente. En conclusión, este estudio demostró que la aplicación de DBSCAN como algoritmo no supervisado es una estrategia efectiva para la clasificación de extranjeros según el riesgo de inmigración irregular en la Superintendencia Nacional de Migraciones. Estos resultados tienen implicaciones importantes para la toma de decisiones informadas por parte de los inspectores migratorios, contribuyendo a la reducción de la inmigración irregular y al mantenimiento del estatus migratorio adecuado en el país.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback