https://doi.org/10.37815/rte.v34n3.945

Artículos originales

Movilidad humana hacia Ecuador, una visión desde el
análisis de datos

Human mobility to
Ecuador, a vision from data analysis

Paúl Córdova1 https://orcid.org/0000-0002-5686-7370,

Andrés Tobar2  https://orcid.org/0000-0003-4822-0515

1Banco Pichincha, Quito, Ecuador

[email-masked]

2Banco Solidario, Quito, Ecuador

[email-masked]

Enviado:         2022/06/18

Aceptado:       2022/09/16

Publicado:
2022/11/30

Resumen

La movilidad humana hacia Ecuador ha sido una
temática en creciente difusión en la coyuntura actual, por las condiciones post
pandemia que atraviesa el país. En tal motivo, este artículo examina la
información concerniente a los ciudadanos que han recibido su visado por parte
del Ministerio de Relaciones Exteriores y Movilidad Humana. Con base en los
datos disponibles, el análisis se ha enfocado en los solicitantes que se
encuentran en territorio nacional provenientes de Colombia y Venezuela. Se han
empleado dos modelos de aprendizaje automático con la finalidad de destacar y
validar una posible relación entre las características socioeconómicas de los
ciudadanos con respeto a su categoría migratoria; identificando si variables
como la edad, género, estado civil y nacionalidad pueden influir en la
solicitud de visado respecto al tipo de residencia. Según los hallazgos
encontrados, ciudadanos colombianos solteros independiente de su edad optan por
una residencia temporal; mientras que, para el caso de los divorciados, por una
residencia permanente. Para los ciudadanos venezolanos solteros con una edad
menor a 23 años la mayoría posee una residencia permanente; no obstante,
aquellos con una edad mayor acceden a una residencia temporal.

Palabras
clave: Árbol de decisión,
movilidad humana, análisis de datos, regresión logística.

Sumario: Introducción, Materiales y Métodos, Resultados y Discusión.

Como citar: Córdova, P. & Tobar, A.
(2022). Movilidad humana hacia Ecuador, una visión desde el análisis de datos.
Revista Tecnológica - Espol, 34(3), 31-45. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/945

Abstract

Human mobility to Ecuador has been a topic of
increasing diffusion in the current situation, due to the post-pandemic
conditions that the country is going through. For this reason, this article
examines the information concerning the citizens who have received a visa from
the Ministerio de Relaciones Exteriores y Movilidad Humana. Based on the
available data, the analysis has focused on applicants from Colombia and
Venezuela. Two machine learning models have been used in order to highlight and
validate a possible relationship between the socioeconomic characteristics of
citizens with respect to their migratory category; identifying whether variables
such as age, gender, marital status, and nationality can influence the visa
application with respect to the type of residence. According to the findings,
single Colombian citizens, regardless of their age, opt for temporary
residency, while divorced Colombians opt for permanent residency. For single
Venezuelan citizens under 23 years of age, the majority have permanent
residency; however, those older than 23 years of age opt for temporary
residency.

Keywords: Decision tree, human
mobility, data analysis, logistic regression.

Introducción

La movilidad humana es una temática recurrente en las agendas de estado
de los gobiernos a lo largo del mundo por concepto de fenómenos biológicos,
políticos y sociales. Una necesidad imperante de los países es poder trabajar
en conjunto para garantizar una movilidad digna para los ciudadanos y crear
ciudades inclusivas que pueda acoger a los migrantes del exterior.

En la actualidad, la Covid-19 ha demostrado la fragilidad del sistema
migratorio dado que las restricciones fronterizas y la reducción del acceso
mediante la imposición normativa, han generado afectaciones a los derechos de
los ciudadanos inmersos en los flujos migratorios.

En una investigación realizada por Nueva Sociedad (Liberona Concha, 2020),
se identificaron que las políticas migratorias en los países de América Latina
se han encaminado a la restricción de la movilidad humana, provocando
desregularización y mayores afectaciones para los migrantes. Estos aspectos han
ocasionado la vulneración de derechos y afectaciones sociales para aquellos que
huyen de la violencia, estados fallidos o crisis económicas.

En Ecuador se han normado algunos requisitos para la obtención de la
visa de residencia temporal, entre los principales se encuentran: la
documentación oficial, pasaporte válido y vigente, certificado de antecedentes
penales del país de origen, no ser considerado una amenaza para la seguridad
interna, acreditar los medios de vida lícitos para la subsistencia, pago de la
tarifa y presentación de la solicitud.

Históricamente en Ecuador ha existido una tendencia a que ciudadanos del
país vecino, Colombia, ingresen con intención de establecer sus vidas. A partir
de una instigación nacional se afirma que, basado en los datos del censo de
2010, la mayoría de los inmigrantes dentro del país son colombianos,
comportamiento que se ha conservado con el tiempo (Loor Valeriano, 2012).

Por otra parte, las circunstancias que ha atravesado la República
Bolivariana de Venezuela han generado que su población migre en busca de asilo
y con intenciones de mejorar su calidad de vida (Gandini, 2019). No obstante,
según datos obtenidos por parte de Colectivo Geografía Crítica de Ecuador
respecto de la situación de inmigrantes en pandemia, se observa que el 86,7% de
los migrantes venezolanos no cuentan con afiliación a la seguridad social y el
89,9% no tiene seguro de salud privado (Proyecto Inmovilidad en las Américas,
s.f.).

Durante esta investigación se busca describir las características de los
ciudadanos que han recibido un visado para su permanencia en Ecuador,
profundizando por medio del análisis de las condiciones socioeconómicas de los
migrantes y su categoría migratoria. A partir de los datos provistos por el
Registro de Movilidad Humana se pretende aplicar un enfoque de aprendizaje
supervisado (Yaser S. et al 2012), empleando a
la categoría migratoria como variable dependiente, por medio del uso del
algoritmo de árbol de decisión (J. R. Quinlan, 1996).

La correcta comprensión de los posibles patrones en las solicitudes de
visado permitirá conceptualizar formas para una adecuada inserción de los
flujos migratorios provenientes principalmente de Colombia y Venezuela.
Logrando, de esta manera, generar ideas para promover una inclusión social y
económica, prevenir y contrarrestar la discriminación, y gestionar una política
de gobernanza inclusiva.

Materiales y Métodos

La sección metodológica de este estudio se estructuró en las siguientes
secciones de acuerdo con el flujo de un proyecto de ciencia de datos. Se
comenzó por el análisis exploratorio para identificar las características de
las variables dentro del conjunto de conjunto de datos. Posterior se realizó la
preparación de los datos seleccionados mediante proceso de ingeniería de
variable con la finalidad de generar el conjunto de datos de entrada que sería
empleado en el modelamiento. Finalmente, se ejecutó un algoritmo supervisado
para identificar las reglas de decisión que influenciaron el entrenamiento del
modelo estadístico.

Se optó por empelar el lenguaje de programación Python por su
versatilidad para ejecutar procesos de extracción, transformación y carga de
datos. Igualmente, por su amplia disponibilidad de librería para desarrollar
ciencia de datos e implementar modelos de aprendizaje automático.

Conjunto de
datos

Del portal de datos abiertos de las instituciones públicas de Ecuador,
se recuperó el registro de movilidad humana (visado) provisto por el Ministerio
de Relaciones Exteriores y Movilidad Humana. Este archivo contiene información
de las visas que han sido otorgadas a los ciudadanos de diferentes
nacionalidades en el ámbito nacional y en el exterior desde el mes de enero de
2021 hasta marzo de 2022. A continuación, se muestra el diccionario de datos
con las descripciones de los campos que componen la información de la movilidad
humana:

Tabla 1

Diccionario de datos

NOMBRE
VARIABLE

DESCRIPCIÓN
DE LA VARIABLE

Fecha Trámite

Contiene la información de la fecha de inicio del
servicio requerido por el ciudadano.

Ubicación

Especifica la localidad donde el ciudadano
solicitó el servicio de Visas, el cual es brindado por el MREMH a nivel
nacional (Ecuador) y en el exterior.

Categoría Migratoria

Especifica los diferentes tipos de visas de
permanencia temporal o permanente que el Estado otorga a los extranjeros en
Ecuador de conformidad al hecho que motiva su presencia en el país.

Género

Este término se utiliza para anonimizar los datos
de los ciudadanos que solicitan el servicio de movilidad humana, siendo
masculino y femenino. En caso de que no se haya registrado el género del
ciudadano, se colocará "No se especifica en el sistema".

Fecha Nacimiento

Contiene la información de la fecha de nacimiento
del ciudadano que requiere el servicio de visas.

Grupo Etario

Especifica la identificación de los distintos
grupos humanos divididos por edad:

1. Niños y niñas (0 - 11 años) | 2. Adolescentes (12
- 17 años) | 3. Jóvenes (18 - 30 años)

4. Adultos (31 - 64 años) | 5. Adultos mayores (65 y más años).

Edad

Define la edad del ciudadano solicitante del
servicio de visas.

Nacionalidad

Define la nacionalidad del ciudadano solicitante
del servicio de visas.

País Nacionalidad

Define el país del ciudadano solicitante del
servicio de visas.

Ciudad Nacimiento

Define la ciudad de nacimiento del ciudadano
solicitante del servicio de visas.

Estado Civil

Define el estado civil del ciudadano solicitante
del servicio de visas:

Casado | Divorciado | Soltero | Unión de Hecho | Viudo

En caso de que no se haya registrado el estado civil del ciudadano, se
colocará "No se especifica en el sistema".

Tipo Acto Consular

Define el tipo de acto consular que requiere el
ciudadano solicitante.

Tipo de Grupo de Visa

Define el tipo de visa que requiere el ciudadano
solicitante:

1 VTSPI - Visitante Temporal (Solicitante de protección internacional)

2 VT - Visitante temporal

3 RTPI - Residente Temporal (Protección internacional)

4 RT - Residente temporal

5 RP - Residente permanente

Detalle de Visa

Define el detalle de la visa que requiere el
ciudadano solicitante.

Discapacidad

Define si el ciudadano solicitante es
discapacitado (1) y si no es discapacitado (0).

Análisis
exploratorio de datos

Se recomienda realizar una fase preliminar antes de comenzar el modelo
estadístico, para familiarizarse con los datos a evaluar. A este tipo de
aproximación se le conoce como análisis exploratorio de datos, y se realiza sin
ninguna hipótesis previa, utilizando enfoques estadísticos y representaciones
gráficas. En esta fase comienzan a surgir los vínculos más evidentes entre las
variables que finalmente se investigarán con el rigor adecuado (Rojo, 2006).

Para este proceso se trabajaron con las principales librerías enfocas en
Ciencia de Datos por medio del lenguaje Python. Empleando pandas para la
lectura y manipulación de datos, pandas-profiling
para examinar y perfilar la información de forma global. Y la librería dataprep para la creación de visualizaciones y
relacionamiento de variables.

Los datos crudos provenientes de la fuente contaban con 15 variables y
65.502 registros. Con respeto al tipo de datos de cada columna se
identificaron: fecha (2 variables), categóricas (12 variables) y numéricas (1
variable).

Entre las principales estadísticas descriptivas respecto a la movilidad humana
se destacan las siguientes:

·
El 84% de las personas que realizaron la solicitud
de visado, se encuentran ubicados en Ecuador.

·
Las dos principales categorías migratorias
son: residente temporal (56%) y residente permanente (23%).

·
Existe una proporción
cercana entre hombres y mujeres.

·
La edad presenta una distribución sesgada a
la derecha, con una mediana de 34 años.

·
El top cinco de nacionalidades fueron:
colombiana, venezolana, estadounidense, china y peruana.

·
Cerca del 80% de las personas que realizaron la
solicitud de visado, tiene estado civil soltero.

Posterior al examinar las variables de interés se ejecutaron los
siguientes procesos de filtrado y modificación del conjunto de datos original:

1.      Seleccionar de los solicitantes que se encuentran
en Ecuador, excluyendo aquellos ciudadanos que se encuentran en el exterior.

2.      Mantener las categorías migratorias temporal y
permanente, por lo cual no se consideraron categorías como: visitante temporal
y diplomático.

3.      Preservar si el país de nacionalidad
corresponde a Venezuela o Colombia, porque representan entre ambas la mayor
parte de ciudadanos que han recibido visado de residencia.

4.      Eliminar las filas duplicadas, teniendo en
consideración si los registros presentaban los mismos valores en todas las
filas.

5.      Seleccionar las columnas de interés para el
modelo: género, estado civil, edad en años, nacionalidad y categoría
migratoria.

Preparación
de datos

A partir de los hallazgos del análisis exploratorio de datos, se procede
con la partición de los datos, empleando la información referente al 2021 y
2022 para modelamiento y validación respectivamente. La cantidad de registros
que compone cada conjunto de datos se muestra en la Tabla
2.

Tabla 2

Descripción de la
partición de datos

CONJUNTO DE
DATOS

CANTIDAD

RESIDENCIA
TEMPORAL

RESIDENCIA
PERMANENTE

Modelamiento

27068

19324

7744

Validación

4713

2955

1758

A partir de los datos de modelamiento se aplicó la técnica “One Hot Encoding” (M. K. Dahouda & I. Joe, 2021), que consiste en la creación de
una variable tipo dummy por cada una de las
categorías que posee la variable de origen. Adicionalmente para variables
binarias únicamente se consideró una de las dos particiones que se generan al
momento de ejecutar dicha técnica, esto es para el caso de las variables:
género, país de nacionalidad y categoría migratoria. La Tabla
3 contiene el nombre
de las variables creadas a partir de la técnica mencionada.

Tabla 3

Variables One
Hot Encoding

NO.

VARIABLE
CODIFICADA

1

Género femenino

2

Nacionalidad colombiana

3

Estado civil casado

4

Estado civil divorciado

5

Estado civil no definido

6

Estado civil soltero

7

Estado civil unión de hecho

8

Estado civil viudo

9

Residente temporal

La preparación de los datos o ingeniería de variables es un paso
esencial antes de la ejecución de los modelos de aprendizaje automático, con la
finalidad de garantizar la correcta lectura de los datos por los algoritmos.

Modelos de
aprendizaje supervisado

Es trascendental comprender que: “el aprendizaje automático (ML) se
refiere a la capacidad de un sistema para adquirir e integrar conocimiento a
través de observaciones a gran escala, y para mejorar y expandirse mediante el
aprendizaje de nuevos conocimientos en lugar de ser programado con ese conocimiento”.
(Park & Woolf, 2009). En este sentido, busca observar y aprender los
patrones para luego replicar estos resultados sobre un nuevo conjunto de
observaciones con la finalidad de seguir perfeccionándose.

En el ámbito del aprendizaje automático existen tres tipos de
aprendizaje supervisado, no supervisado y de reforzamiento (Yaser S. et al, 2012).
Enfocando el análisis en el primero, desde el punto de vista supervisado
se conoce toda la información referente a la clasificación de las observaciones
por lo que se pretende que el algoritmo a emplearse analice los patrones dentro
de los datos, con la finalidad de que se adapte a cualquier tipo de procedencia
de las observaciones. Se divide a los datos en un conjunto de entrenamiento y
otro de testeo empleando al primer conjunto para aprender el comportamiento de
las observaciones y el segundo para evaluar el desempeño del modelo o regla que
se ha obtenido dentro del primer conjunto. Considerando este enfoque se realiza
la división en entrenamiento y testeo particionando los datos de modelamiento
en el 70% y 30% respectivamente.

“Un árbol de decisión es una estructura en forma de árbol con ramas que
representan grupos de decisiones. Estas decisiones conducen a un conjunto de
reglas para categorizar una colección de datos en subgrupos disjuntos y
exhaustivos. La ramificación recursiva se realiza hasta que se cumplen los
requisitos de parada especificados” (Goicoechea, 2002). La construcción visual
se representa en una imagen que se lee de abajo hacia arriba, destacando las
reglas de clasificación en cada instancia para la separación de las
observaciones en subgrupos.

En aprendizaje automático un árbol de decisión (Quinlan, 1996), es una estructura de fácil interpretación debido a
que su comportamiento que es similar a un diagrama de flujo, donde cada una de
sus ramas representa una decisión y cada hoja un atributo, una condición. Se
encuentra compuesto por:

·
Nodo Raíz:
nodo superior del árbol. El nodo raíz se considera como la decisión que guiará
a las ramificaciones.

·
Ramificaciones: caminos que unen los nodos y muestran la acción que se va a tomar.

·
Nodo de decisión: Muestra la decisión que se va a tomar.

·
Nodos terminales o hojas: indica el resultado definitivo.

Dado que la variable dependiente es de tipo categórica se utilizará un
árbol de clasificación, empleando el Índice Gini para la creación de
ramificaciones para las posibles divisiones. Es importante destacar que este
algoritmo se encuentra implementado en la librería skicit-learn (Pedregosa et al, 2011); especializada en
Machine Learning en el lenguaje de programación Python.

Un aspecto de interés en el análisis de los resultados corresponde al
evaluar la importancia de cada uno de los predictores que conforman el árbol de
decisión respecto a la variable dependiente (M.
R. A. Iqbal et al, 2012). La Figura
1, destacó que el poder
predictivo de la nacionalidad fue determinante al discriminar la categoría
migratoria. Por lo cual, su relevancia es trascendental en lo que respecta al
otorgamiento del visado de residencia permanente o temporal. Posterior en
importancia se encontraron las variables referentes a la edad de los
ciudadanos, si el estado civil es soltero/divorciado, y el género femenino.

Figura 1

Top 5 importancia de variables

A continuación, en
la Figura
2 se muestra las
reglas de decisión optimizadas mediante el entrenamiento del árbol.

Mediante un análisis detallado de los resultados determinado por el
árbol de clasificación mostrados en la Figura
2, se observan las
siguientes características en cuanto a la categoría migratoria:

·
Residente
temporal:

o
Nacionalidad
colombiana y estado civil soltero.

o
Nacionalidad
colombiana y su estado civil no es soltero ni divorciado.

o
Nacionalidad
venezolana, estado civil soltero y edad menor a 22 años.

o
Nacionalidad
venezolana, su estado civil no es soltero, pero no está determinado en el
sistema.

·
Residente
permanente:

o
Nacionalidad
colombiana, su estado civil no es soltero, pero si consta como divorciado.

o
Nacionalidad
venezolana, estado civil soltero y edad mayor a 22 años.

o
Nacionalidad
venezolana y su estado civil es distinto de soltero y no determinado en el
sistema.

Figura 2

Árbol de decisión

Nota: Para una lectura de las reglas de decisión mediante la visualización
del árbol de decisión, se analiza al interior de cada nodo la condición
evaluada. A la derecha se encuentra la condición verdadera y a la izquierda la
condición falsa.

Para contrarrestar los resultados obtenidos a partir del árbol de
decisión, se emplea un modelo de regresión logística (Salcedo & Poma,
2002)
utilizado para evaluar el efecto de las variables consideradas en el estudio
sobre la probabilidad de solicitar una visa de tipo permanente o temporal.

Figura 3

Resumen Regresión logística (Todas las
variables)

La Figura
3 contiene el resumen
estadístico obtenido para el modelo de regresión logística, al considerar los
estadísticos asociados a la significancia de cada una de las variables
(P>|z|). Se tiene que el valor asociado a la edad actualizada, género
femenino y estado civil ND es mayor a 0.05 (Shaffer,
1995), por lo que no son decisivos al momento de analizar la categoría
migratoria del solicitante. A continuación, se muestra el resumen del modelo al
omitir las variables nombradas anteriormente.

Enfocando el análisis en el valor de los coeficientes mostrados en la Figura
4 (coef), se poseen las siguientes características respecto al
efecto de las variables seleccionadas para explicar la categoría migratoria:

·
El
valor positivo en el coeficiente asociado al País de Nacionalidad Colombia,
indica que las personas de esta nacionalidad poseen una mayor propensión a solicitar
un visado temporal, en comparación a aquellas de nacionalidad venezolana.

·
Los
valores negativos asociados a los coeficientes de los distintos tipos de Estado
Civil indican que la propensión a solicitar un visado temporal de las personas
que conforman estos grupos es menor respecto a aquellas que poseen un estado
civil no definido. Adicionalmente, se puede observar que aquellos perfiles que
pueden ser asociados con poseer un núcleo familiar tienen una probabilidad
menor de solicitar un visado temporal frente a la posibilidad de uno permanente
(el valor de los coeficientes tiende a ser menor).

Figura 4

Resumen Regresión logística (Variables
significantes)

Finalmente, se emplearon las siguientes métricas calculadas a partir de
la matriz de confusión que sirven para evaluar tanto el rendimiento del modelo
y la precisión de sus clasificaciones (
Fernández Casal & Costa, 2021).

Tabla 4

Matriz de confusión

1

0

1

Verdaderos Positivos (TP)

Falsos Negativos (FN)

0

Falsos Positivos (FP)

Verdaderos Negativos (TN)

Las métricas utilizadas para medir el desempeño del modelo se obtienen a
partir de los valores mostrados en la Tabla
4. Estos son:

·
Exactitud:
Porcentaje de datos clasificados correctamente.

·
Tasa de
error: Porcentaje de datos clasificados incorrectamente.

·
Tasa de
verdaderos positivos (sensibilidad)]: El porcentaje de datos clasificados
correctamente cuando pertenecen al grupo 1.

·
Especificidad:
El porcentaje de datos clasificados correctamente cuando pertenecen al grupo 0.

·
Precisión:
Mide los datos es clasificado como 1s con qué frecuencia es etiquetado
correctamente.

·
Curva
AUC-ROC: El área bajo la curva ROC sirve para medir el rendimiento de los
problemas de clasificación binaria al variar el umbral (Cifuentes, 2012). La ROC es una curva
de probabilidad que permite representar gráficamente a la sensibilidad frente a
la razón de falsos positivos (1-especificidad), y el AUC representa el grado de
separabilidad, indicando en qué medida el modelo es capaz de diferenciar entre
grupos. Cuanto más alto sea el AUC, mejor será el modelo para distinguir entre
clases.

Se obtuvieron los siguientes resultados en cuanto al modelamiento (Tabla 5):

Tabla 5

Matriz de confusión modelamiento Árbol
decisión

1

0

1

4733

1037

0

685

1666

A partir de la Tabla
5 se procede a
calcular las métricas de evaluación en el modelamiento. Los valores obtenidos
son: tasa de error (21.20%), exactitud (78.80%), sensibilidad (82.03%),
especificidad (70.86%) y precisión (87.36%) indican un desempeño adecuado al
momento de clasificar entre los grupos de interés.

Figura 5

Curva AUC-ROC modelamiento Árbol decisión

El comportamiento ideal de la curva se da cuando la línea azul se
encuentra cercana al eje superior izquierdo, puesto que indica que el modelo es
efectivo al momento de juzgar entre los grupos de clasificación. La Figura
5 muestra el
resultado sobre este conjunto de datos obteniendo un AUC de 76.45%, siendo una
métrica adecuada por su cercanía al 80%.

Tabla 6

Matriz de confusión modelamiento
Regresión

1

0

1

4588

1182

0

551

1800

Al igual que en el caso del Árbol de decisión se calculan las métricas
asociadas a su desempeño a partir de los valores de la Tabla
6: tasa de error
(21.34%), exactitud (78.66%), sensibilidad (79.51%), especificidad (76.56%) y
precisión (89.28%) obteniendo valores bastante similares al caso anterior con
excepción de la sensibilidad y especificidad.

Figura 6

Curva AUC-ROC modelamiento Regresión

Al igual que en las métricas de evaluación, la Figura
6 muestra un
comportamiento parecido en cuanto a la forma de juzgar entre grupos obteniendo
un AUC del 78.04%, por lo que en el modelamiento se tiene que la Regresión
logística posee mejor desempeño que el Árbol de decisión.

Se calcularon las métricas para la evaluación del desempeño en cuanto a
las clasificaciones realizadas con los datos de validación con la finalidad de
mostrar que no existe sobreajuste en el modelo.

Tabla 7

Matriz de confusión validación Árbol de
decisión

1

0

1

2780

175

0

481

1277

Los valores mostrados en la Tabla
7 se asocian a una
tasa de error (13.92%), exactitud (86.08%), sensibilidad (94.08%),
especificidad (72.64%) y precisión (85.25%) que coligen que el modelo basado en
un árbol de decisión conserva un buen desempeño al momento de clasificar entre
los grupos de interés. Mientras que la Figura
7 se muestra que el
comportamiento de la curva ROC es bastante cercano al ideal (cercano al eje),
lo que se traduce en un AUC del 83,36%; reforzando las conclusiones de un
correcto desempeño en las clasificaciones obtenidas por el modelo.

Figura 7

Curva AUC-ROC validación Árbol de
decisión

Tabla 8

Matriz de confusión validación Regresión

1

0

1

2724

231

0

356

1402

En el caso de la regresión logística, los valores de las métricas
asociadas a la Tabla
8 son: tasa de error
(12.45%), exactitud (87.55%), sensibilidad (92.18%), especificidad (79.75%) y
precisión (88.44%). Al igual que en el caso del Árbol el modelo de Regresión
conserva un desempeño bastante similar al del modelamiento, lo que se traduce
en un AUC del 85.97% como se muestra en la Figura
8.

Figura 8

Curva AUC-ROC validación Regresión

Resultados y Discusión

Se observa que la mayoría de los ciudadanos colombianos realizan el
trámite de visado para una residencia temporal que representa el primer paso
dentro del proceso de solicitud. Sin embargo, toman la decisión de mantener
esta categoría migratoria dado que posiblemente no buscan radicarse en el país.
Para los ciudadanos provenientes de Venezuela, se observa una búsqueda de
completar el proceso para solicitar una residencia permanente, con la finalidad
de establecerse dentro de Ecuador.

Al momento de
comparar los modelos se tiene que el desempeño de la regresión logística es
ligeramente mejor que del Árbol de decisión; no obstante, es recomendable fijar
el objeto del análisis para poder seleccionar en método a emplearse. Siendo así
que si el objetivo fuese analizar aquellas personas que solicitan un visado de
tipo permanente el modelo de regresión posee una mejor especificidad (Tabla 8); y, por otro lado, si se pretende estudiar las
características de aquellas personas que solicitan un visado temporal el modelo
de árbol posee una mayor sensibilidad (Tabla 7).

Sin embargo, dado
que el estudio se enfoca en la plausibilidad de emplear un modelo de
aprendizaje para la identificación de las características predominantes al
momento de solicitar una visa de tipo permanente o temporal, se debe tener en
cuenta el efecto de las variables independientes en cada uno de los modelos
sobre la variable dependiente (Figura 4 y Figura 2). Siendo así, que las conclusiones halladas en
cada modelo son bastante similares, contrastando la validez del método.

Finalmente, se
considera al modelo del Árbol de decisión para poder explicar los hallazgos
encontrados dentro del conjunto de datos, por la practicidad que este presenta
al momento de realizar las clasificaciones. Se concluye que las características predominantes al momento
de otorgar una visa de residencia temporal a una persona de nacionalidad
colombiana es que sean solteras, que se encuentren con una pareja o una familia
establecida. Mientras que para el caso de las personas con nacionalidad
venezolana se encuentra principalmente predominada por una población relativamente
joven (edad menor a 23 años) y soltera.

En el caso de las
visas para residencia permanente en su mayoría se encuentran concentradas en
personas de nacionalidad venezolana solteras y con una edad mayor a 23 años,
asociando a estas características a personas que podrían pertenecer a la fuerza
de trabajo dentro del país. Seguidas por personas de la misma nacionalidad que
poseen una pareja o familia establecida, y en menor cantidad por personas de
nacionalidad colombiana cuyo estatus civil consta como divorciado.

El conjunto de datos fue separado en subconjunto
de modelamiento y otro de validación para realizar un contraste mediante
métricas de evaluación. Se determinó en datos que no fueron entrenados con el
modelo se obtuvo una exactitud del 86%; lo que representa, que el modelo de
clasificación tiene un error únicamente del 14% con respecto al total de casos
analizados para el conjunto de datos de validación.

Es importante
aclarar la forma en que el modelo de aprendizaje automático empleado para el
presente estudio se acopla al análisis presentado, dado que el funcionamiento
de un Árbol de decisión permite analizar las características conjuntas de las
personas que se les ha otorgado una visa de tipo permanente o temporal y cuya
nacionalidad corresponde a las de interés.

Cabe recalcar que se
ejecutó individualmente un modelo de Árbol para Colombia y otro para Venezuela.
No obstante, los resultados no determinaron una correcta separación de la
variable objetivo lo cual conlleva a identificar que la nacionalidad ejerció un
aporte fundamental con regla de decisión primaria, validando lo obtenido al
analizar la importancia de las variables.

Finalmente, se
recomienda que al momento de considerar trabajar con datos abiertos el
investigador debe estar consiente que deberá atenerse a la información brindada
por la respectiva fuente y que en varios casos el tratar de acceder a datos
adicionales puede conllevar procesos burocráticos que no aseguran que se pueda
conseguir la información solicitada.

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