https://doi.org/10.37815/rte.v35n2.1051

Artículos originales

Modelo
Visual del Comercio
Externo en Exportaciones Ecuatorianas

Visual Model of Foreign Trade in Ecuadorian Export

Dario Sebastián Medina López1 https://orcid.org/0009-0005-6658-3952, Marcos Orellana1 https://orcid.org/0000-0002-3671-9362, Luis Tonon-Ordóñez1 https://orcid.org/0000-0003-2360-9911, Jorge Luis

Zambrano-Martinez1 https://orcid.org/0000-0002-5339-7860

1Laboratorio
de Investigación y Desarrollo en Informática (LIDI) Universidad
del Azuay, Cuenca, Ecuador [email-masked],
[email-masked], [email-masked], [email-masked]

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Enviado: 2023/07/14 Aceptado: 2023/08/15
Publicado: 2023/10/15

Resumen

El comercio exterior
desempeña un papel fundamental en la economía de un país, involucrando una gran cantidad
de transacciones y datos. Este estudio se enfoca en analizar, comprender y demostrar las exportaciones
de Ecuador con el objetivo de generar conocimiento para los expertos en este
campo. Para lograrlo, se desarrolló un modelo de visualización de
datos que abarca el período comprendido entre 2008 y 2018. El estudio
fue basado en la metodología CRISP-DM, ampliamente utilizada en
proyectos de minería de datos. Esta metodología se adapta a través de cinco fases iterativas para el desarrollo del modelo de minería y visualización.
Mediante la implementación de esta metodología, se
logró generar un modelo visual que proporciona una herramienta efectiva
para manipular las principales variables relacionadas con el comercio
exterior. El resultado
de este estudio fue la creación de un modelo visual adaptado a una herramienta que permite
explorar y analizar las exportaciones de Ecuador. Este modelo proporciona una interfaz intuitiva
para manipular y examinar las variables clave,
lo que puede facilitar la toma de decisiones informadas en el
ámbito del comercio exterior.

Palabras clave:
Clusterización, Exportaciones, Minería de datos, Modelo
de gravedad, Modelo visual, Técnicas de
visualización.

Abstract

Foreign trade is fundamental to the economy as it involves many
transactions and data from
a country. This study analyses exports from Ecuador to generate knowledge for experts in this field. A data
visualization model covering 2008 and 2018 was developed to achieve
this. The study was based on
the CRISP-DM methodology, widely used in data mining projects. This methodology is adapted through five iterative phases to develop
the mining and visualization model. Through the implementation
of this methodology,
it was possible
to generate a visual model that provides an effective tool to manipulate the main variables related to
foreign trade. The result was the creation
of a graphical model adapted into
a tool to explore and analyse Ecuador's exports. This model
provides an intuitive
interface to manipulate and
examine the main variables,
which can facilitate informed decision-making in foreign trade.

Keywords: Clustering, Data mining,
Exports, Gravity model, Visual model, Visualization techniques.

Introducción

A nivel mundial, con el pasar de los
años, los países generan grandes cantidades de datos gracias
a los avances tecnológicos, permitiendo generar datos de manera más sencilla y rápida, al igual que su almacenamiento. Esta
información, se genera debido a las múltiples transacciones
derivadas de todas las funciones que tienen a su cargo los estados, donde el
comercio exterior representa una gran parte
de estas actividades. Las exportaciones representan una de las actividades
económicas más importantes de un país, la cual consiste en
el envío de productos a través de fronteras. Estas transacciones
de comercio exterior producen grandes cantidades de datos que son almacenados
generando conocimiento informativo, no obstante, es necesario transformarlo en conocimiento productivo, que genere valor y aporte a la toma de decisiones económicas del país. El Ecuador, según el programa informático Solución Comercial
Integrada Mundial (WITS), exportó 2,252 productos a 156
países en el último año (World Integrated Trade Solution, 2023). Toda la información de estas
transacciones se encuentra recopilada, clasificada y almacenada en el Banco Central del Ecuador (BCE) desde el año 1990 que se encuentran disponibles para su
consulta en el portal web del BCE.

Sin embargo, los mismos no disponen de
medios analíticos visuales que simplifiquen y faciliten su entendimiento
al momento del análisis. Esto genera que los usuarios consulten enormes
archivos con tablas complejas, sin obtener un análisis visual que disminuya el trabajo de procesamiento de los datos. De igual manera, el presente estudio
utiliza el modelo de gravedad que asume los flujos comerciales
entre dos países al ser directamente proporcionales a ciertas variables
de las economías e inversamente proporcionales a la distancia
(Vásquez Bernal y Tonon Ordóñez, 2021). No obstante, es necesario analizar
todos estos datos
y transformarlos en conocimientos que puedan ser entendidos por los expertos
como personas no inmersas en este
campo de estudio, y al mismo tiempo compartirlas para generar más valor (Cairo, 2011). Por tanto, es necesario crear
visualizaciones de datos
que expongan y ayuden al análisis de manera
clara y eficaz mediante gráficos, utilizando técnicas que
combinen la estética y funcionalidad (Po et al., 2020) sobre las
exportaciones ecuatorianas.

Por lo tanto, en el presente estudio se
desarrolló un modelo de visualización de datos de comercio
exterior que permita analizar, comprender y demostrar mediante gráficas
las exportaciones del Ecuador
entre los años 2010 y 2018 a través del tratamiento y procesamiento
de los datos almacenados en el BCE para generar nuevo conocimiento, permitiendo
que las personas puedan analizar
y comprender ágilmente las exportaciones del Ecuador con sus socios

comerciales a través de esta herramienta. Asimismo,
se empleó el método CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) que consta de cinco fases iterativas esenciales, desde la comprensión
del negocio hasta la creación del modelo visual como resultado final.

Este
artículo está estructurado de la siguiente manera: La Sección 2 presenta los trabajos
relacionados con métodos similares, la Sección 3 explica la metodología utilizada para realizar este estudio,
la Sección 4 expone los resultados que se han obtenido al aplicar la metodología,
y la Sección 5 presenta las conclusiones obtenidas, conjuntamente con
los trabajos.

Trabajos Relacionados

El comercio exterior, especialmente las
exportaciones, está experimentando un crecimiento cada vez mayor en
Ecuador y a nivel mundial. Esto genera diariamente un gran volumen de
transacciones y datos que se almacenan sin generar información para la
toma de decisiones. Actualmente, los investigadores se enfrentan al desafío de representar visualmente los resultados del
análisis de datos, ya que poseen amplios conocimientos en
estadística y programación, pero en su mayoría carecen de
conceptos adecuados en diseño y visualización (Sustaita Guerrero,
2018).

La investigación de Boar et al. (2017) realiza
un análisis profundo
del comercio exterior de importaciones y exportaciones
utilizando datos públicos y redes complejas, llegando a identificar la relación entre
las empresas distribuidoras globales y las fluctuaciones del mercado
de valores. Por el contrario, Jiang et al. (2018)
estudian los cambios en la dependencia del comercio exterior y la estructura
comercial de la provincia de Yunnan en China mediante el análisis de los
datos de comercio exterior extraídos del Banco Mundial, demostrando que
el comercio exterior aumenta con el pasar del tiempo, aunque a un ritmo más lento en comparación
con el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) y el volumen total
del comercio exterior de esta provincia.

Devyatkin et al. (2018) plantean el objetivo de revelar combinaciones de
productos básicos y países asociados que experimentarían un crecimiento en el valor
de las exportaciones, a través de datos abiertos
del comercio internacional y la producción de las Naciones
Unidas, el Fondo Monetario Internacional, bases de datos meteorológicas y modelos de regresión cuantil basados en redes neuronales.

Velichko et al. (2018) investigan sobre el comercio interno de Rusia, creando
un modelo de flujo de redes
múltiples utilizando la plataforma en la nube denominada aplicaciones inteligentes, control y
plataforma como servicio (IACPaaS) para visualizar el
análisis. Estos investigadores realizan simulaciones del tráfico
comercial interregional en el Lejano Oriente de Rusia, aprovechando todos los
datos disponibles de comercio y generando visualizaciones para exponer los resultados
de su investigación.

Asimismo, existen estudios que vinculan el comercio exterior con técnicas de minería de
datos, como el análisis realizado por Jia et al. (2019) para predecir el destino de las exportaciones de
petróleo crudo de América Latina utilizando técnicas de
aprendizaje automático. Estos investigadores utilizan un conjunto de datos del envío de petróleo crudo procesados con técnicas
de minería de datos, como árboles de decisión,
bosques aleatorios y árboles potenciados, y entrenan un modelo que
permita predecir los destinos de exportación del petróleo crudo.

La representación visual de datos es fundamental para la toma de decisiones en el ámbito del comercio
exterior, como lo evidencian Jiang et al. (2021)
que usan varias
gráficas y técnicas de visualización para comprender el comercio exterior a nivel mundial, identificando tendencias
y comportamientos comerciales significativos.

Materiales y Métodos

El presente estudio está
fundamentado en el método denominado
CRISP-DM, que es ampliamente utilizado en investigaciones que involucran el
tratamiento y la minería de datos. Este método se compone de
cinco fases iterativas principales, que permiten un desarrollo completo del modelo de la minería de datos y la obtención de un producto
final integral (IBM, 2021).

Por lo general, los investigadores que
aplican este método avanzan a través de las diferentes fases del
proyecto según sea necesario para mejorar la calidad de los datos y el
modelo, de acuerdo con los objetivos del negocio (Saltz,
2021). CRISP-DM se basó en la metodología de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) (Timarán Pereira
et al., 2015) y se tomó como referencia para establecer la presente investigación, cuyas fases son:

i) Comprender el negocio, ii)
Comprender los datos, iii) Procesar la
información, iv) Aplicar minería de datos (clusterizar),
y v) Desarrollar el modelo visual. En la Figura 1 se presenta la
metodología implementada en la investigación.

Figura 1

Metodología utilizada en la investigación

Comprender el negocio

En la primera etapa de esta
investigación se realizó la comprensión del negocio, la
misma que tuvo a varios
involucrados como son los expertos
en el área de economía, estudios internacionales y el analista de datos, así como
la lectura de artículos científicos sobre el funcionamiento de exportaciones, partidas,
entre otros temas fundamentales. Los expertos
en economía manifestaron el apoyo que representa el poseer modelos
visuales para detectar

comportamientos, cambios y tendencias dentro del comercio
exterior en el Ecuador. Por lo tanto, se identificó la necesidad de
desarrollar gráficos con técnicas de visualización de
datos que permitan una mejor comprensión de la información del comercio exterior,
y que permitan la rápida interpretación e identificación de patrones de comercio en todo el mundo. Para lograr
un análisis completo fue fundamental el uso de gráficos
geoespaciales y espaciotemporales a una escala mundial, caracterizando así el espacio geográfico de las exportaciones desde Ecuador
hacia el mundo.

Comprender los datos

Una vez definidos los requerimientos de
los expertos y la comprensión del negocio en el cual se
desarrolló el proyecto para conformar el modelo visual, fue necesario
comprender la información que
se encuentra en las bases de datos públicas del BCE. Toda la
información del BCE fue descargada desde el sitio oficial y procesada hacia archivos de formato xlsx. Estos
archivos fueron clasificados por continentes e internamente cada país
hace referencia a un archivo xlsx, que a su vez internamente está
dividido por años. Todos los datos descargados fueron clasificados en la estructura representada en la Tabla 1, la cual hace referencia al año del registro de exportación, la
cláusula de libre a bordo (FOB) en millones de dólares, la
cantidad de la exportación en toneladas y el número de partida.

Tabla 1

Estructura de la información descargada desde el BCE

NOMBRE DEL CAMPO

DESCRIPCIÓN

Año

Año del registro de exportación.

FOB

Contiene sobre
las partidas arancelarias.

Toneladas

Contiene las subsecciones de las partidas arancelarias.

Partida

Contiene el PIB.

Los datos recolectados fueron sobre las
exportaciones de Ecuador desde 1990 hasta 2022
para su análisis. Sin embargo, debido
a las circunstancias excepcionales causadas
por la pandemia de COVID-19, los datos comerciales presentaban
anomalías evidentes, debido a fluctuaciones de valores extremadamente anormales causadas por la pandemia. Por lo tanto,
se optó por analizar los datos más recientes y libres de
irregularidades causadas por situaciones excepcionales, abarcando el periodo
comprendido entre 2008 y 2018.

Procesar la información

En esta fase se realizó la
preparación de los datos para el modelo, garantizando su integridad
y validez. Esta etapa representó entre el 50% y el 80% del esfuerzo total del proyecto.
En el presente estudio, se tomaron en cuenta los archivos que
contenían toda la información necesaria sobre las exportaciones
de Ecuador al mundo en el periodo de 2008 a 2018. Luego, estos archivos
fueron importados a una base de datos relacional, donde se organizó la información
y se estructuró en tablas que permitieron realizar operaciones para depurar los datos. En la Tabla 2 se presentan los nombres y descripciones de las tablas
que se han utilizado en la base de datos.

Tabla 2

Tabla de la base de datos de exportaciones.

NOMBRE DE
LA TABLA

DESCRIPCIÓN

COM_CONTINENT

Contiene información de los
contenientes.

NOMBRE DE
LA TABLA

DESCRIPCIÓN

COM_COUNTRY

Contiene información de los
países.

COM_ECU_COU_DIST

Contiene la distancia de Ecuador a los países.

COMEX_EXPORT_BCE

Contiene las
exportaciones de Ecuador al mundo.

COMEX_PARTIDA

Contiene sobre
las partidas arancelarias.

COMEX_PARTIDA_SUB

Contiene las subsecciones de las partidas arancelarias.

COMEX_PBI

Contiene el PBI
de los países.

Dado el gran volumen de
información resultante y la gran cantidad de atributos en el conjunto de datos, fue necesario seleccionar aquellos atributos que brindaran más información al modelo visual y que cumplan con los
objetivos del estudio.

Asimismo, se llevó a cabo un proceso de reconocimiento y limpieza de los datos mediante técnicas de preprocesamiento, con el fin de reducir
el ruido y abordar posibles
inconsistencias que pudieran existir en la información. Se
identificaron datos nulos y aquellos que estaban fuera del rango esperado, con
el objetivo de minimizar los errores que podrían surgir en la siguiente etapa.
Finalmente, el conjunto
de datos obtenido
con todas las variables seleccionadas está representado en la Tabla
3, las cuales fueron las bases para la construcción del modelo de clustering y
el modelo visual.

Tabla 3

Variables seleccionadas de exportaciones

VARIABLES

DESCRIPCIÓN

EXP_COU_ISO3

Contiene el código
ISO3 del nombre del país.

EXP_YEAR

Contiene el año del
registro de exportación.

PIB_VALUE

Contiene el valor del PIB del
país destino

DISTFROMECU_KM

Contiene las distancias desde
Ecuador.

EXP_TON

Contiene el valor de las toneladas.

EXP_DESCNAN

Contienen la
descripción de la partida.

EXP_FOB

Contiene el valor de FOB.

PAR_CODIGO

Contiene el código
de la partida arancelaria.

PAR_CODIGO_ECU

Contiene el código
de la partida en Ecuador.

PAR_NIVEL

Contiene el nivel de la
partida arancelaria.

PIB_ECU_VALUE

Contiene el valor del PIB
de Ecuador.

Clusterizar

Una vez que se definió el conjunto de datos, se procedió a aplicar las técnicas de minería
de
datos, ya que permiten descubrir información oculta que los datos pueden contener. Para ello, es necesario conocer cuál es el flujo
comercial de un país que puede ser medido por diferentes
modelos, siendo el más importante el modelo de gravedad. Este modelo
determina el nivel de relación comercial existente
entre dos países, ya que se basa en la ley de gravitación universal de Isaac Newton que permite establecer una
relación empírica entre el tamaño económico de un
país y el volumen de sus importaciones y exportaciones. En la
ecuación 1 se representa el modelo de gravedad de Krugman et al. (2001).

D

Ti j =  A ×
Yi × Yj

i j

(1)

Donde
A
es una constante, Yi es
el PIB del país i, Yj representa el PIB del país j y
Di j es la distancia entre los dos países.

Además, se utilizó la
técnica de agrupamiento denominada K-means,
que segmenta y agrupa la información del conjunto de datos en función de ciertos atributos similares, identificando
patrones relevantes para su análisis del comercio exterior (Oyelade et al., 2019). Esta técnica fue aplicada
al dataset detallado en la Tabla
3, seleccionando tres variables principales que son toneladas,
FOB y PIB, y una variable más obtenida de la Ecuación 1 modelo de
gravedad.

En este estudio, utilizó
información correspondiente a 11 años de transacciones
comerciales a diferentes niveles de partidas arancelarias, lo que
dificultó la exploración de patrones. Por lo tanto, se realizó una segmentación por año y por nivel de las partidas arancelarias
existentes, filtrando los datos para lograr un análisis
más detallado y poder clasificarlos. Sin embargo, el conjunto de datos
disponible no contiene suficientes registros para realizar el agrupamiento de
las partidas de nivel uno y ocho, por lo que se omitieron en esta etapa de agrupamiento.

Figura 2

Proceso implementado en la investigación

Para aplicar la minería de datos
a la información recopilada, se utilizó la herramienta RapidMiner debido a su versatilidad, eficiencia, amplia
documentación y una comunidad en línea que brinda
soporte. Como se observa en la Figura
2, el proceso comienza agregando el conjunto de datos
resultante de la etapa anterior al software. Luego, se generó un
atributo único que identifica cada registro, el cual se compone de la combinación del código del país, el código de la
partida arancelaria y el año del registro, como por ejemplo
“RUS20080603”. A continuación, se realizaron las repeticiones del proceso descrito
en los correspondientes años, para cubrir los 11
años de datos.
En este proceso,
se filtró por cada año de iteración y se agregó otro proceso de repetición para los niveles de
las partidas arancelarias como se puede observar en la Figura 3.

Figura 3

Proceso de repetición para los años

De la misma manera que pasó en la iteración por años, dentro del proceso
de repetición para los
niveles de las partidas arancelarias
se realizó un filtrado excluyendo los niveles dos y ocho debido a la escasez de registros correspondientes a
dichos niveles.

Para solucionar esta situación, se
proporcionó un subproceso para bifurcaciones condicionales en función de las condiciones especificadas para las partidas arancelarias que no sean distintas
de uno y ocho, como se muestra en la Figura 4.

Figura 4

Proceso iterativo de los niveles
de partida arancelaria

Seguidamente, como se presenta en la Figura 2, se
combinaron las tablas resultantes de los modelos, generando una única
tabla consolidada con la información analizada. Y, para terminar, se almacenó en un archivo
el resultado del análisis que fue utilizado
para la creación del modelo visual.

Para la última parte de esta fase en la
metodología propuesta, se realizó el proceso de clusterización. Por lo que se realizó una duplicidad de los datos de entrada
para posteriormente unirse con
los resultados del clustering. Asimismo, se seleccionaron los atributos que fueron utilizados
para el proceso de agrupamiento, pero fue necesario normalizar los valores de
los atributos seleccionados, ajustando el rango de los valores, igualando la
desviación estándar y el promedio de los atributos para realizar
el análisis de agrupamiento. Y por último se realizó el agrupamiento de datos seleccionados y normalizados mediante
el algoritmo k-means, como se observa en la Figura 5.

Figura 5

Proceso de clusterización de los datos

Desarrollar el modelo visual

En la quinta
etapa de esta metodología, se procedió a construir el modelo visual,
el cual se desarrolló
teniendo en cuenta los requisitos establecidos y definidos por los expertos en
la fase inicial. La necesidad de visualizar directamente los cambios en el comercio
exterior resultó
crucial, por lo que los gráficos principales que conformaron el modelo
visual deben tener un enfoque geoespacial y
espaciotemporal. Estos gráficos estaban acompañados de
representaciones visuales de las variaciones, permitiendo la
observación de los cambios en el comportamiento de las exportaciones a
lo largo de los años. Para ello, se utilizó una paleta de colores
y formas apropiadas que facilitan la detección de cambios a simple
vista.

Para esta fase de la metodología se utilizó
el software Tableau 2022.2 con la función de geocodificación, que genera coordenadas geográficas que pueden ser aplicadas
a los mapas gratuitos de OpenStreetMap
(OSM). Estas coordenadas geográficas fueron utilizadas para representar los países en el conjunto de datos después de la etapa de agrupamiento. Se empleó una paleta de colores en gradiente, del rojo al dorado, para resaltar y facilitar la comprensión de los
cambios en los valores efectuados en las visualizaciones. Se utilizaron mapas
coropléticos junto con la paleta
de colores y las visualizaciones geoespaciales, proporcionando una representación
visual detallada y en colores para el receptor.

En cuanto a la disposición de las visualizaciones en el modelo visual, se creó un prototipo de interfaz de usuario en forma de maqueta, que incluye las dimensiones y la distribución precisa
de las visualizaciones que estaban presentes en los
paneles de resumen (dashboards). Estos paneles
presentan el mensaje a transmitir a través de las visualizaciones
expuestas.

Figura 6

Tablero de maquetas
I

En este contexto,
tal como se muestra en la Figura 6, de acuerdo con los requerimientos de los expertos, se
incorporó un gráfico geoespacial como elemento central del modelo
visual para facilitar la comprensión de los datos de manera efectiva. En la parte inferior, se encuentra un gráfico de barras o columnas que permite a los expertos
visualizar las partidas
arancelarias más
frecuentes en el comercio exterior
de Ecuador. Además, se incluyó un gráfico espaciotemporal que facilita el
análisis de las partidas a lo largo del tiempo, proporcionando una
visión clara de las
variaciones entre las toneladas y el año de exportación. Es
importante destacar que, en este caso, las visualizaciones del mapa y las barras permiten filtrar
la información dentro
de la misma
visualización.

Figura 7

Tablero de maquetas
II

Como se observa
en la Figura 7, posee un gráfico geoespacial que representa gran parte de la visualización debido
al mensaje que se desea
comunicar al receptor. Luego, se ubicó una visualización tipo escala para la
representación de los cambios de valores de un determinado atributo en
contraste con la visualización geoespacial. Finalmente, se
visualizó un gráfico de espacio temporal que representó
las variaciones existentes del atributo seleccionado. De este modo, el
único filtro en este tablero fue la visualización geoespacial.

Figura 8

Tablero de maquetas
III

Y, por último, se incluyó una visualización tipo radar, que en conjunto con la visualización geoespacial
conformó la parte principal de este tablero, como se observa en la
Figura 8. En la parte inferior, existen
dos filtros de selección única para la depuración de la información y una escala para intervalos
de valores. Adicionalmente, existen dos visualizaciones del mismo tamaño
que representan un gráfico de barras de valores promedio
filtrados y otra de la paleta de colores
del panel, que ayuda a la clasificación.

Resultados y Discusión

Los primeros resultados obtenidos en
esta investigación se derivan de la etapa de clusterización,
donde se generaron un total de 66 modelos de clustering
que fueron utilizados en la creación del modelo visual. Cada uno de
estos modelos cuenta con una tabla interna que resume la información más relevante de cada clúster. Así, en la Tabla
4, se muestran los cinco clústeres obtenidos para el
año 2010 y el segundo nivel de partida arancelaria, junto con el
número de elementos y los centros correspondientes a cada
clúster.

Tabla 4

Clústeres
para el año 2010 con partida arancelaria nivel 2

CLÚSTERES

NÚMEROS DE ELEMENTOS

CENTRO DEL CLÚSTER

1

168

0.908

2

2

0.011

3

12

0.011

4

7

0.038

5

6

0.032

El modelo visual constituye la parte
central de los resultados de esta investigación, facilitando el análisis de las exportaciones ecuatorianas. Para lo cual, en la Figura
9, se presenta el panel de control que representa las exportaciones
de crudo más significativas de Ecuador hacia el resto del mundo. Este panel permite
al usuario final filtrar los datos mediante
un mapa mundial interactivo, que puede ser visualizado a través de coropletas. Además, con este gráfico espaciotemporal muestra
las variaciones en tiempo real de las exportaciones de crudo a lo largo de los años. Cabe destacar que se utilizó una escala de colores para resaltar los países que importan una mayor cantidad
de crudo, con tonalidades más intensas de rojo,
mientras que los tonos más amarillos se asignan
a los países con menor importancia. Esto permitió tener una
visualización clara de los principales importadores y los cambios notables
que se produjeron a lo largo
del tiempo.

Figura 9

Modelo visual de los países importadores del petróleo

En el segundo panel de control, el
usuario final puede analizar las variables más relevantes del comercio exterior
de Ecuador. En este panel,
se combinaron características como las exportaciones por países,
productos y las variaciones existentes para lograr un análisis
exhaustivo mediante el modelo visual de manera interactiva con el mapa mundial,
como se presenta en la Figura 10. Por consiguiente, el modelo visual
proporciona la descripción de las partidas arancelarias más
utilizadas por el país seleccionado a través de un gráfico
de barras ordenadas descendentemente. Por último, se puede seleccionar una partida arancelaria específica
y visualizar las variaciones en las toneladas exportadas a lo largo del
tiempo mediante una representación espacio-temporal.

Por último, en el tercer panel se
tiene al algoritmo de minería de datos, denominado "Clustering”, que a través del conjunto de
visualizaciones permite realizar un análisis integral de las
exportaciones. De esta manera, se examinó de forma indirecta el FOB,
PIB, toneladas y la fuerza del
comercio internacional por medio del modelo de gravedad de cada país.
Por lo tanto, se seleccionó una partida arancelaria y un año específico para el análisis; acto seguido, el

panel presentó los clústeres existentes y los valores
de cada atributo
mediante la visualización de un gráfico de radar. Además, se brindó la opción de seleccionar un clúster en particular para filtrar las visualizaciones del mapa y el gráfico de barras, proporcionando información sobre los promedios de atributos
correspondientes, como se muestra en la Figura 11.

Figura 10

Modelo visual de las exportaciones, productos y variaciones

La evaluación de la fuerza del
comercio internacional requiere en primera instancia la aplicación del modelo de gravedad, utilizando variables adicionales como el riesgo nacional, la inseguridad y las tasas de educación, entre otras. Estos factores mejoran la precisión de la fuerza
del comercio y ofrecen
un enfoque adicional para realizar un análisis meticuloso del mercado de
exportación. Aunque se utiliza
una de las técnicas de minería de datos más relevantes, el análisis
de las exportaciones puede ampliarse
mediante el uso de otras técnicas bien establecidas como los
árboles de decisión y la predicción, lo que permitiría obtener conclusiones diferentes según los objetivos de los expertos.

Esta investigación
demostró claramente que existe un consenso en el uso de datos de comercio exterior extraídos de fuentes
públicas, coincidiendo con varios autores como Devyatkin
et al. (2018), Jiang et al. (2021) y Velichko et al. (2018), quienes resaltan
la importancia y utilidad
del análisis de los datos generados por las transacciones comerciales, aportando valor a los datos y contribuyendo a la toma de decisiones. Además, se determinó que muchos autores
no utilizan principalmente
técnicas de visualización en combinación con
técnicas de minería de datos, lo que permite un análisis
integral de la información pública disponible de cada país
en relación con el comercio
exterior. En este sentido, se destaca el trabajo de Hui (2018),
quien realiza un análisis profundo de los datos comerciales para la aplicación de estrategias de marketing, pero no presenta los resultados a
través de visualizaciones de datos, sino a través de
resúmenes en forma de tablas. Varios autores, como Boar
et al. (2017) y M. Jiang et al. (2018) respaldan la
importancia de la visualización de datos para comunicar los resultados
de manera efectiva y facilitar su comprensión y difusión. Aunque
en el estudio actual se seleccionó un amplio rango

de años para el análisis de las exportaciones
ecuatorianas, ampliar el período de tiempo daría lugar a resultados diferentes, mejorando aún más el nivel de detalle del modelo visual al incluir datos excepcionales relacionados con la pandemia. Sería beneficioso utilizar un enfoque similar
al desarrollado en este trabajo para obtener resultados diversos y
enriquecer el análisis.

Figura 11

Modelo visual de algoritmo de minería de datos
en las exportaciones

Conclusiones

En este estudio se emplearon técnicas de minería de datos y visualización para desarrollar una serie de modelos visuales que representan las exportaciones de Ecuador al mundo entre 2008 y 2018. La construcción de estos modelos
se basa en un diagrama
de metamodelo de ingeniería
de procesos de software (SPEM), el cual guía los pasos involucrados en
la comprensión del negocio, la comprensión de los datos, el
procesamiento de la información, la agrupación y la
creación del modelo visual.

Una primera etapa del estudio consistió
en clasificar los datos disponibles utilizando un enfoque de agrupación,
mientras que la etapa del modelo visual involucró la creación de
prototipos para el diseño de la visualización y la
aplicación de procedimientos probados. Se utilizó una variedad de enfoques de visualización de datos en la creación del modelo visual,
lo cual permite a los usuarios comprender y analizar las
representaciones de manera eficiente y rápida. Para segmentar el mercado global y explorar
en mayor profundidad los datos, se utilizó
la técnica de clusterización de la minería de datos, sobre
una base de datos creada
manualmente a partir de datos públicos obtenidos del BCE. Por lo tanto, el modelo visual
desarrollado en este estudio es una herramienta eficiente que facilita
la toma de decisiones en el ámbito económico y
comercial de las exportaciones ecuatorianas. Lo que permite
evaluar gráficamente continentes, países, precios,
toneladas, partidas arancelarias y FOB a través de los años de las exportaciones.

Como un trabajo futuro, se destaca la
importancia y utilidad del modelo de gravedad para analizar la fuerza del
comercio con otras naciones, utilizando factores adicionales como los índices de educación, el riesgo nacional
y la inseguridad. Estos factores
podrían mejorar la precisión en la medición de la fuerza
del comercio y proporcionar otra perspectiva en el estudio

detallado del mercado de exportación. Además, se puede ampliar el análisis de las exportaciones aplicando técnicas conocidas como los árboles de
decisión y la previsión con la finalidad de estimar proyecciones
de resultados posibles desde diferentes puntos de vista acordes a los objetivos
de los expertos.

Reconocimientos

Los autores desean agradecer al
Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay por el apoyo financiero y académico, así
como a todo el personal de la escuela de Ingeniería de Ciencias de la
Computación, y el Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática
(LIDI).

Referencias

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International Scientific Conference
on Informatics, 31-34. https://doi.org/10.1109/ INFORMATICS.2017.8327217

Cairo, A.
(2011). El arte de lo funcional:
infografía y visualización de información. Alamut.

Devyatkin,
D., Suvorov, R., Tikhomirov,
I., y Otmakhova, Y. (2018). Neural Networks for Food Export
Gain Forecasting. 2018 International Conference
on Intelligent Systems (IS), 312-317. https://doi.org/10.1109/ IS.2018.8710561

Hui, Z. (2018).
Analysis of International Marketing Strategy Based on
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