Uso de la inteligencia artificial para apoyar el análisis de opiniones en procesos de planeación participativa y su traducción al lenguaje de los objetivos de desarrollo sostenible

Abstract

Dentro del enfoque de diferentes entes para alcanzar el cumplimiento de los objetivos definidos en la Agenda 2030 muchas entidades tienen como prioridad el seguimiento y la evaluación de las políticas públicas y su impacto a nivel social. Este es el caso del fondo de poblaciones de las naciones unidas (UNFPA), que junto con entidades públicas y haciendo uso de diferentes herramientas de participación ciudadana, buscan identificar problemas y evaluar soluciones actuales, relacionando la información con los diferentes objetivos de desarrollo sos tenible. Uno de los procesos que requiere de un mayor esfuerzo es la clasificación de textos, ya que es una tarea que consume gran cantidad recursos y para la cual se requiere un experto; pero es una tarea que llega a ser subjetiva. Es por esto que, en los últimos años, UNFPA ha venido trabajando, en conjunto con la Universidad de los Andes, en la implementación de diferentes estrategias de clasificación de textos, que les permitan hacer una análisis automati zado de opiniones que representan la voz de los habitantes locales sobre problemáticas de su entorno particular. En este trabajo se propone un nuevo acercamiento al problema haciendo uso de diferentes herramientas de aprendizaje profundo, como redes neuronales de clasificación multi-clase, modelos de traducción basados en redes neuronales y modelos Transformers como Roberta y MPNET; herramientas que buscan el procesamiento del lenguaje natural teniendo en cuenta el contexto. Con estos modelos se obtuvo un rendimiento de clasificación superior al 74 % y se implementó un método de visualización de los textos y su clasificación.