JRJessica Natalia Barrera Rodríguez

Jessica Natalia Barrera Rodríguez

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Latest Publications

  • Open Access

    Análisis de los determinantes sociales en salud a partir de patrones identificados con técnicas de Machine Learning en el municipio de Tumaco, Nariño

    by Edna Rocío Bernal, Sixto Enrique Campaña Bastidas, Jessica Natalia Barrera Rodríguez, Claudia Marcela Sabogal Fajardo

    San Andrés de Tumaco, ubicado en la región del Pacífico Sur, es el municipio costero de Nariño más afectado por la violencia y sus repercusiones en la salud pública. Con una población de 217.079 habitantes y un ligero predominio masculino del 50,1%, el 57% de sus habitantes reside en la cabecera municipal. La región enfrenta una alta incidencia de enfermedades como accidentes ofídicos, dengue y tuberculosis, además de niveles elevados de cloro residual en el agua, lo que la hace no apta para el consumo humano. Asimismo, el municipio presenta una tasa de Necesidades Básicas Insatisfechas del 48,74% y solo el 11,6% de su población cuenta con empleo formal. Entre 2013 y 2018, Tumaco fue el escenario del mayor número de actos violentos en Nariño, lo que ha impactado gravemente la calidad de vida de sus habitantes. La salud de las mujeres en Tumaco se ha visto particularmente afectada por el conflicto armado y las crisis humanitarias derivadas de la violencia estructural que persiste en el territorio. Con el objetivo de mitigar estos impactos, diversas organizaciones y entidades territoriales han implementado estrategias para fortalecer la protección y el bienestar de la población femenina, enfocándose en la capacitación en atención a la violencia, el reconocimiento de derechos, la concientización sobre la integridad física y mental, y la formación para fomentar la independencia financiera. Sin embargo, estos esfuerzos aún requieren un refuerzo en distintos ejes estratégicos para garantizar resultados sostenibles y efectivos en la reducción de la violencia de género y otras problemáticas sociales. Este artículo analiza los determinantes sociales en salud en San Andrés de Tumaco a través de un modelo de datos basado en aprendizaje no supervisado, específicamente la técnica de clustering. La implementación de este modelo permitió identificar los efectos de la violencia en la salud desde la perspectiva de los determinantes sociales en un territorio históricamente impactado por el conflicto armado, el narcotráfico y la violencia ejercida por grupos armados ilegales. Estas condiciones han deteriorado el bienestar colectivo y la salud de la población, aumentando los desafíos para las instituciones encargadas de la protección social. El estudio aborda la violencia contra las mujeres y otras formas de violencia desde una visión integral que considera factores sociales, familiares, económicos, culturales, físicos y psicológicos, resaltando la importancia de establecer rutas de atención especializadas y de carácter integral para las víctimas. El presente estudio se basa en los hallazgos del proyecto "Fortalecimiento en la implementación de estrategias para el control de violencias a través de modelos de ciencia de datos que permitan estudiar los determinantes sociales de la salud". Su propósito fue desarrollar una herramienta que permitiera identificar y analizar los determinantes sociales de la salud y, a partir de ello, generar estrategias efectivas de mitigación de la violencia contra las mujeres en Tumaco mediante inteligencia artificial. Para su desarrollo, se establecieron tres fases principales: la primera consistió en la descripción de los eventos registrados en los sistemas de vigilancia SIVIGILA 356, 365 y 875; la segunda fase incluyó el análisis de los datos obtenidos mediante el modelo de ciencia de datos implementado, y finalmente, la tercera etapa se enfocó en el diseño de estrategias para la entidad territorial con base en los resultados del análisis realizado. Como resultado, se desarrolló un análisis hermenéutico-fenomenológico que permitió interpretar y comprender los fenómenos sociales en salud, proporcionando una base sólida para el diseño de estrategias orientadas a mitigar la violencia y mejorar las condiciones de vida de la población. Este enfoque permitió identificar y fortalecer acciones que inciden directamente en los determinantes sociales de la salud en el distrito de Tumaco, brindando herramientas para la toma de decisiones en políticas públicas y el diseño de intervenciones más efectivas en la lucha contra la violencia de género y otras problemáticas asociadas.


  • Open Access

    Detection of Victimization Patterns and Risk of Gender Violence Through Machine Learning Algorithms

    by Edna Rocio Bernal-Monroy, Erika Dajanna Castañeda-Monroy, Rafael Ricardo Rentería-Ramos, Sixto Enrique Campaña-Bastidas, Jessica Barrera, Tania Maribel Palacios-Yampuezan, Olga Lucía González Gustin, Carlos Fernando Tobar-Torres, Zeneida Rocio Ceballos-Villada

    This paper explores the application of machine learning techniques and statistical analysis to identify the patterns of victimization and the risk of gender-based violence in San Andrés de Tumaco, Nariño, Colombia. Models were developed to classify women according to their vulnerability and risk of suffering various forms of violence, which were integrated into a decision-making tool for local authorities. The algorithms employed include K-means for clustering, artificial neural networks, random forests, decision trees, and multiclass classification algorithms combined with fuzzy classification techniques to handle the incomplete data. Implemented in Python and R, the models were statistically validated to ensure their reliability. Analysis based on health data revealed the key victimization patterns and risks associated with gender-based violence in the region. This study presents a data science model that uses a social determinant approach to assess the characteristics and patterns of violence against women in the Pacific region of Nariño. This research was conducted within the framework of the Orquídeas Program of the Colombian Ministry of Science, Technology, and Innovation.


  • Open Access

    Detection of Patterns of Victimization and Risk of Gender Violence Through Machine Learning Algorithms

    by Edna Rocio Bernal-Monroy, Erika Dajanna Castañeda-Monroy, Rafael Ricardo Renteria-Ramos, Sixto Enrique Campaña-Bastidas, Jessica Barrera, Tania Maribel Palacios-Yampuezan, Olga Lucia González Gustin, Carlos Fernando Tobar-Torres, Zeneida Rocio Ceballos-Villada

    This paper explores the application of machine learning techniques and statistical analysis to identify patterns of victimization and the risk of gender-based violence in San Andrés de Tumaco, Nariño, Colombia. Models were developed to classify women according to their vulnerability and risk of suffering various forms of violence, which were integrated into a decision-making tool for local authorities. The algorithms employed include K-means for clustering, artificial neural networks, random forest, decision trees, and multiclass classification algorithms combined with fuzzy classification techniques to handle incomplete data. Implemented in Python and R, the models were statistically validated to ensure their reliability. Analyses based on health data revealed key patterns of victimization and risks associated with gender-based violence in the region. This study presents a data science model that uses a social determinants approach to assess the characteristics and patterns of violence against women in the Pacific region of Nariño. The research was conducted within the framework of the Orquídeas Program of the Colombian Ministry of Science, Technology, and Innovation.


  • Open Access

    Implementación de técnicas de machine learning para la identificación de patrones que inciden en los determinantes sociales del municipio de Tumaco – Nariño

    by Edna Rocio Bernal Monroy, Erika Dajanna Castañeda Monroy, Rafael Ricardo Rentería Ramos, Sixto Enrique Campaña Bastidas, Jessica Natalia Barrera Rodríguez, Olga Lucia González Gustin, Tania Maribel Palacios Yampuezan

    La violencia contra la mujer en el municipio de San Andrés de Tumaco, Nariño, es una problemática compleja y multifacética que requiere una caracterización precisa para la implementación de estrategias de intervención efectivas. En este punto es en el que los determinantes sociales desde la salud, basado en violencia de género juegan un rol fundamental, debido a que estos permiten realizar la identificación de los diferentes actores que intervienen, así como el reconocimiento de las diversas violencias que las mujeres pueden presentar, más allá de las violencias físicas registradas en la mayoría de los casos denunciados de las víctimas sobrevivientes, y abarcando la identificación de las secuelas y violencias psicológicas existentes. Es por esto es necesario implementar estrategias de prevención primaria que promuevan la igualdad de género, la construcción de relaciones sanas y la resolución no violenta de conflictos. Se debe trabajar con la comunidad educativa, las familias y los líderes locales para generar cambios culturales. Llevando a fortalecer en las mujeres del municipio distrito de San Andrés de Tumaco sus capacidades y habilidades para defender sus derechos, participar en la toma de decisiones y acceder a oportunidades de desarrollo personal y profesional. Es fundamental apoyar iniciativas para su empoderamiento económico y político. El presente estudio identifica patrones que inciden en los determinantes sociales de San Andrés de Tumaco – Nariño, a partir del diseño de un modelo de datos basado en la técnica de aprendizaje no supervisado clustering. Esto permitió analizar los efectos de la violencia en la salud desde el modelo de los determinantes sociales en el distrito, territorio impactado históricamente por el conflicto armado, el narcotráfico y la violencia ejercida por diversos grupos armados ilegales, situaciones que han afectado la salud colectiva y el bienestar de su población. Para el diseño del modelo se realizaron las siguientes etapas: 1) preparación, recopilación y limpieza de datos, 2) etiquetado de datos, 3) tratamiento y adecuación de datos para su posterior procesamiento y análisis. En la primera etapa se realizaron reuniones con la administración distrital, para el suministro de las bases de datos de eventos SIVIGILA 356, 365, y 875. El diseño del modelo se orientó en el análisis de los siguientes interrogantes: ¿Existe la posibilidad de descubrir las variables determinantes de la violencia de género en Tumaco?, ¿cuáles son?, ¿sus relaciones?, ¿diferenciales contextuales?, ¿existen patrones de similitudes o divergencias entre las variables más representativos en el perfil de víctimas de violencia de género Tumaco?. Como resultado se tiene la construcción de un modelo para un análisis hermenéutico – fenomenológico mediante el cual se logró establecer una base rigurosa, desde las experiencias de aquellas personas que han sido víctimas, logrando así establecer los patrones que inciden en la configuración de los determinantes.