Nuevo modelo direccionaría mejor las ayudas sociales y económicas

Según la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal), cuando se analizan los resultados de las inversiones en políticas sociales para reducir desigualdades es usual encontrar que los recursos no terminan favoreciendo a los más pobres, ni en profundidad ni en proporción.

Cada año en ciudades como Medellín el equipo de la Secretaría de Inclusión Social encargado de la seguridad alimentaria debe identificar y priorizar a la población vulnerable, es decir a las personas o núcleos familiares que se encuentran en estado de desprotección o incapacidad para superar factores que amenazan su bienestar físico o mental.

“Lastimosamente algunos de los métodos utilizados con este fin pueden ser manipulados. Por ejemplo, si le preguntamos a alguien si ha pasado hambre en las últimas semanas podría decir que sí aunque no sea cierto, solo para recibir algún beneficio”, señala Carlos Andrés Agudelo Agudelo, magíster en Ciencias - Estadística de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín.

Con el fin de encontrar una alternativa, el investigador evaluó la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria (ELCSA), elaborada por la FAO, y una de las variables con más peso (10 preguntas, 5 más cuando hay menores de edad) dentro de un instrumento de 40 interrogantes que se le formulan al grupo familiar.

La estadística ofrece una alternativa

“Validamos los índices de dificultad, es decir que identificamos las preguntas más problemáticas o viciadas. Llamamos a más de 4.000 personas de Santa Cruz, la Comuna 2 de Medellín, de la que se tenían más datos, y también a las que ya se les había aplicado la ELCSA. Para esto utilizamos la Teoría de Respuesta al Ítem y un modelo de regresión logística”, señala el magíster.

Estos dos procesos permitieron, entre otras cosas, describir la relación entre algunos datos específicos (los obtenidos a partir de la encuesta, por ejemplo) y otras variables. “Encontramos que la pregunta 3 es la más problemática: ¿En los últimos 3 meses, por falta de dinero u otros recursos, alguna vez en su hogar se quedaron sin alimentos?”, agrega.

Este hallazgo, junto con la revisión de los demás interrogantes y otras variables socioeconómicas, permitió concluir que aunque la ELCSA es útil, se podría mejorar. “Propusimos entonces un modelo y un nuevo sistema de clasificación con 3 posibilidades: ‘seleccionado’, ‘en lista de espera’ y ‘excluido’, lo que implica no solo resolver las preguntas de la encuesta, sino también relacionar otras 19 variables significativas dentro del proceso”, destaca.

Según el modelo estadístico, algunas de las variables más relevantes son: sexo, nivel educativo, discapacidad, ocupación, etnia, y si es víctima del conflicto armado. Al validarlo mostró un intervalo de confianza del 95 %: de 637 denuncias de casos falsos, el modelo logró identificar 612.

En definitiva, la propuesta complejiza el punto de clasificación y estipula 19 preguntas que correlacionan la ELCSA con las demás variables sociodemográficas. “Así se podría ahorrar incluso tiempo, ya que no sería necesario un instrumento con 40 preguntas, se optimizaría el impacto de las intervenciones sociales y se evitarían en gran medida los falsos positivos”, comenta el magíster Agudelo.

La investigación, dirigida por el profesor Freddy Hernández Barajas, de la Facultad de Ciencias, se podría aplicar en otras localidades y ciudades del país y del mundo, de manera que se identifiquen las variables más relevantes y el modelo se pueda adaptar según el contexto.