Análisis de la pobreza en México mediante el enfoque de redes complejas y optimización

Abstract

Para llevar a cabo la medición de la pobreza multidimensional en México, se hace uso de la metodología a propuesta por CONEVAL, el insumo que se utiliza para realizar esta medición es proporcionada por los datos generados en los diversos levantamientos que el INEGI capta en sus encuestas, por ejemplo, la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos en los Hogares. Lo que se propone en este trabajo, es adaptar el Problema de Máximo clique sobre un conjunto de variables que de acuerdo con CONEVAL miden el problema de pobreza multidimensional, con el objetivo de detectar comunidades que compartan atributos similares y relaciones entre las dimensiones de pobreza multidimensional entre los Estados de la República Mexicana. El desarrollo del presente trabajo consiste en lo siguiente: en el capítulo 2 se presentan las definiciones básicas sobre grafo, máximo clique, redes complejas, detección de comunidades, algoritmo genético y pobreza multidimensional. en el capítulo 3 se muestra una revisión al estado del arte tomando como base trabajos reportados en la literatura para el caso de Latinoamérica, México, así como a un conjunto de trabajos donde se han llevado a cabo detección de comunidades. En el capítulo 4 se presenta el planteamiento del problema, los objetivos generales y particulares, así mismo, se delimita el alcance de este trabajo. En el capítulo 5 se desarrolla la metodología propuesta, entre otros, se describen las configuraciones necesarias para el tratamiento de los datos y las configuraciones necesarias para el algoritmo genético propuesto. En el capítulo 6 se presentan los modelos gráficos obtenidos por los análisis, los resultados se describen en dos subapartados, en el primero se presentan los resultados obtenidos al analizar un subgrafo (clique) para una comunidad y en el segundo subapartado los resultados describen al subgrafo obtenidos para un clique con 2 comunidades. En el capítulo 7, se presentan las conclusiones que se infieren luego de haber analizado los resultados antes mostrados.