Participa Kasun A. en Data Pub de febrero con charla sobre uso de ciencia de datos con impacto público en vivienda
27 de Febrero de 2025
El pasado 27 de febrero, la Escuela de Gobierno y Transformación Pública (EGobiernoyTP) del Tecnológico de Monterrey, sede Mixcoac, fue el escenario de la charla Data Pub de febrero. En esta sesión, Kasun Amarasinghe, Senior Research Scientist en el Data Science for Social Good Lab de la Universidad Carnegie Mellon, presentó un estudio colaborativo con el Departamento de Servicios Humanos del Condado de Allegheny. El proyecto usa aprendizaje automático (ML) para optimizar la asignación de asistencia para el alquiler y prevenir la falta de vivienda derivada de desalojos.
El objetivo del evento fue explicar cómo transformar un problema de política pública en un problema de ML y evaluar su implementación en un contexto real. Se abordó el desarrollo del sistema de ML, su validación en campo y las lecciones aprendidas. Además, se discutieron aspectos éticos y metodológicos para garantizar la efectividad y equidad del modelo en la toma de decisiones sobre asistencia para el alquiler.
Kasun Amarasinghe expuso cómo el modelo desarrollado busca minimizar la falta de vivienda entre inquilinos en riesgo de desalojo mediante un enfoque proactivo en la asignación de recursos. Se destacó la relevancia del contexto de vivienda en Estados Unidos, donde cada año se presentan 3.6 millones de casos de desalojo, y en el 80% de ellos, los jueces fallan a favor del arrendador. Entre las iniciativas analizadas, se encuentra el Programa de Asistencia para el Alquiler (RAP), diseñado para proporcionar ayuda financiera temporal a inquilinos en dificultades.
Durante la sesión, se exploraron los principales retos del proyecto, como la equidad en la distribución de recursos, la privacidad de los datos y la necesidad de transparencia en el uso de modelos predictivos. También se discutieron los hallazgos clave, como la efectividad del ML en la identificación de individuos en riesgo de quedarse sin hogar y su capacidad para mejorar la asignación de recursos en comparación con los métodos tradicionales.
El evento finalizó con una sesión de preguntas y respuestas, seguida de un espacio de networking que permitió a los asistentes dialogar e intercambiar ideas con el ponente. Durante este espacio, se discutieron aplicaciones potenciales del enfoque presentado en distintos contextos y se compartieron experiencias sobre el uso de datos en la formulación de políticas públicas.
En la EGobiernoyTP buscamos impulsar el uso de la tecnología y la ciencia de datos en la resolución de problemas sociales, contribuyendo a la generación de valor público mediante la investigación aplicada y el desarrollo de soluciones innovadoras. Mensualmente realizamos en nuestras instalaciones The Data Pub a fin de fortalecer la comunidad de científicos de datos, estudiantes y personas interesadas en este ámbito.
