Sistema de gestión y clasificación automática de denuncias ambientales mediante aprendizaje de máquina

• Autor: Concepción Tiza, Miguel Angel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/656797
• Enlace del recurso: http://doi.org/10.19083/tesis/656797; http://hdl.handle.net/10757/656797
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Denuncias ambientales; Aprendizaje supervisado; Aprendizaje de máquina; Procesamiento de lenguaje natural; Environmental complaints; Supervised learning; Machine learning; Natural language processing; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Desde las últimas décadas, el impacto negativo que generan las actividades humanas ha incrementado la importancia de la protección del medio ambiente año tras año tanto en el mundo como en el Perú. Por esta razón, los gobiernos a nivel mundial implementan mecanismos de protección ambiental tales como las denuncias ambientales. Estas permiten a la población informar sobre una posible contaminación ambiental a las autoridades competentes con el fin de que tomen las acciones necesarias, para esto, es necesario que las denuncias sean formuladas, clasificadas y derivadas de forma correcta y oportuna. Sin embargo, para realizar esas tareas de forma correcta se requiere de un amplio conocimiento técnico y legal que pocas personas poseen, esto lleva a que las denuncias ambientales no puedan ser atendidas de forma rápida y eficiente generando malestar en la población afectada. Frente a esta problemática, se propone una solución informática que gestione de forma automática la clasificación y derivación de denuncias ambientales mediante el uso del aprendizaje de máquina. Considerando que la mayoría de las denuncias ambientales consisten en textos se aplica técnicas de procesamiento de lenguaje natural que mediante algoritmos de clasificación de múltiples etiquetas se pueda clasificar automáticamente las denuncias ambientales lo que mejorará los tiempos de atención.