Métodos de aprendizaje automático para la clasificación de la pobreza: Análisis de la literatura científica - Cubas Carranza, Miguel Angel (2026)
La presente investigación realizó una revisión sistemática de la literatura científica sobre aplicación de técnicas de aprendizaje automático en clasificación de pobreza multidimensional, analizando estudios publicados entre 2010 y 2024. El objetivo fue analizar estudios que aplican Machine Learning para clasificación de pobreza multidimensional en poblaciones vulnerables, evaluando métodos utilizados, fuentes de datos, rendimiento algorítmico y aplicaciones prácticas. Siguiendo el protocolo PRISMA 2020, se identificaron 40 estudios de 22 países, con concentración en Asia (50%) y América (27.5%). Random Forest (bosque aleatorio) emergió como algoritmo más utilizado (18 menciones, 9.3%), no por superioridad técnica sino por equilibrio entre precisión, interpretabilidad y viabilidad de implementación. Encuestas de hogares constituyeron la fuente primaria predominante (52.5%), mientras educación, composición del hogar e ingresos lideraron como variables socioeconómicas. Neural Networks demostraron mejor desempeño técnico (97.2% Accuracy), aunque ausencia casi total de reportes de Precision (0%) y Recall (4.1%) limita evaluación comprehensiva de equidad. Se identificó brecha crítica entre desarrollo académico de modelos (80% desarrollaron aplicaciones) e implementación efectiva en sistemas operativos (2.5%), reflejando desconexión entre objetivos de investigación y necesidades de protección social. Los hallazgos evidencian que efectividad operativa de algoritmos trasciende métricas de precisión, requiriendo balance entre rendimiento técnico, transparencia y sostenibilidad institucional para adopción en políticas públicas de focalización social. La investigación contribuye documentando sistemáticamente limitaciones metodológicas y barreras de implementación no abordadas en revisiones previas.