DOI:
https://doi.org/10.14483/23448350.22623Published:
09/30/2024Issue:
Vol. 50 No. 2 (2024): May-August 2024Section:
Research ArticlesIA aplicada a la identificación de características de ocupación de menores en hogares colombianos para detectar posible trabajo infantil
AI Applied to the Identification of the Occupational Characteristics of Minors in Colombian Households to Detect Potential Child Labor
Keywords:
Child Labor, Machine Learning, Artificial Intelligence (en).Keywords:
Trabajo Infantil, Machine Learning, Inteligencia Artificial (es).Downloads
Abstract (es)
El trabajo infantil es una antigua problemática mundial que tiende a ser normalizada en ciertos contextos culturales, sociales y económicos. Colombia, un país en vías de desarrollo que ha sido afectado por el conflicto armado y su complicada topografía, enfrenta también la falta de oportunidades laborales para madres o jefes de hogar. Estos factores, junto con los desafíos en el acceso a la educación, hacen que el país sea vulnerable al trabajo infantil. En este artículo se utilizan datos de la Encuesta de Calidad de Vida 2022 del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), específicamente del módulo de trabajo infantil. Con estos datos, se propone un enfoque de inteligencia artificial (IA) basado en algoritmos de aprendizaje automático para clasificar la ocupación de menores de edad en los hogares colombianos. Se encontró que el modelo óptimo se obtiene al aplicar el algoritmo de clasificación DecisionTreeClassifier en datos debidamente procesados y utilizando validación cruzada estratificada. Al analizar los atributos seleccionados, que son los más importantes y mejor rankeados, se observa que la ocupación de los menores está fuertemente influenciada por las características económicas y la composición del hogar. Se concluye que las técnicas de IA son cruciales para identificar los factores que inciden en problemas sociales como el trabajo infantil, y que pueden servir de apoyo para los entes gubernamentales en la implementación de estrategias de mitigación y prevención.
Abstract (en)
Child labor is an age-old global issue that tends to be normalized in certain cultural, social, and economic contexts. Colombia, a developing country affected by armed conflict and its challenging topography, also faces a lack of
employment opportunities for mothers or heads of households. These factors, along with the challenges in accessing education, make the country vulnerable to child labor. This article uses data from the 2022 Quality of Life Survey of the National Administrative Department of Statistics (DANE), specifically from the child labor module. With these data, an artificial intelligence (AI) approach based on machine learning algorithms is proposed to classify the occupation of minors in Colombian households. It was found that the optimal model is obtained by applying
the DecisionTreeClassifier algorithm to duly processed data and using stratified cross-validation. By analyzing the selected attributes, which are the most important and highest ranked, it is observed that the occupation of minors is strongly influenced by household economic characteristics and composition. It is concluded that AI techniques are crucial for identifying the factors that influence social problems such as child labor, and that they can serve as support for government entities in implementing mitigation and prevention strategies.
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