Modelado de emisiones de CO₂ per cápita a partir de factores socioeconómicos con técnicas de ciencia de datos: una aproximación a la desigualdad climática en América Latina

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dc.contributor.advisorPencue-Fierro, Edgar Leonairo
dc.contributor.authorCollazos Valenzuela, Angie Catherine
dc.contributor.authorGuzmán Diaz, Sandra Patricia
dc.contributor.authorMerchán Burgos, Jhonatan Luis
dc.date.accessioned2026-07-21T15:14:43Z
dc.date.available2026-07-21T15:14:43Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl presente proyecto aplicado desarrolla un modelo de ciencia de datos para analizar y predecir las emisiones de CO₂ per cápita en función de factores socioeconómicos en 17 países de América Latina, con el propósito de evidenciar patrones estructurales de desigualdad climática en la región. La investigación partió de la integración de múltiples fuentes públicas EDGAR, Banco Mundial y PNUD conformando un panel país-año de 527 observaciones para el período 1990–2020, con 15 variables socioeconómicas, energéticas y ambientales. Tras un proceso riguroso de depuración, estandarización e imputación por interpolación lineal validada, se realizó un análisis exploratorio que identificó al consumo energético, el PIB per cápita y el Índice de Desarrollo Humano como los principales correlatos de las emisiones per cápita. Se implementó una estrategia de modelado dual: modelos econométricos de datos panel con efectos fijos y aleatorios, y cinco algoritmos de aprendizaje automático, Random Forest, XGBoost, KNN, MLP y Support Vector Regression, optimizados mediante GridSearchCV con validación cruzada de cinco pliegues. Entre los algoritmos evaluados, el modelo K-Nearest Neighbors (KNN) alcanzó el mejor desempeño sobre el conjunto de prueba temporal (R² = 0,736; RMSE = 0,250; MAE = 0,174), seguido por XGBoost (R² = 0,728). El análisis SHAP confirmó al consumo de energía, el PIB per cápita y el área selvática como los determinantes de mayor impacto predictivo. Como extensión metodológica, modelos de clasificación multiclase alcanzaron un F1-score de 0,884. Los hallazgos se sintetizaron en un tablero interactivo que facilita la exploración regional y la simulación de escenarios de política energética. Los resultados confirman que la desigualdad climática en América Latina es producto de la interacción entre intensidad energética, desarrollo económico y condiciones sociales. El modelo constituye un insumo técnico para el diseño de políticas de transición energética justa y diferenciada en la región.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent89 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5679
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCiencia de datosspa
dc.subjectEmisiones de CO₂ per cápitaspa
dc.subjectDesigualdad climáticaspa
dc.subjectFactores socioeconómicosspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectData scienceeng
dc.subjectCO₂ emissions per capitaeng
dc.subjectClimate inequalityeng
dc.subjectSocioeconomic factorseng
dc.subjectMachine learningeng
dc.titleModelado de emisiones de CO₂ per cápita a partir de factores socioeconómicos con técnicas de ciencia de datos: una aproximación a la desigualdad climática en América Latinaspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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