Un árbol de problemas es una herramienta fundamental utilizada en la planificación de proyectos y la gestión de problemas para visualizar y analizar de manera sistemática las causas y efectos de un problema central o una situación no deseada. Consiste en una representación gráfica que muestra la relación entre el problema central, sus causas raíces y los efectos o consecuencias que este genera. El propósito de un árbol de problemas es ayudar a comprender la complejidad de una situación, identificando sus componentes clave y las relaciones intrínsecas entre ellos, lo que facilita el desarrollo de soluciones efectivas.
La Violencia contra las Mujeres: Un Problema Central en América Latina y Bolivia
La violencia contra las mujeres constituye uno de los principales problemas sociales en Latinoamérica, y, lamentablemente, Bolivia no es la excepción. A lo largo de la historia, este problema ha sido relegado; sin embargo, los avances en los últimos años son significativos. Esto se debe, en gran medida, a los Tratados y Convenios Internacionales sobre Derechos Humanos suscritos y ratificados por el Estado Plurinacional de Bolivia, así como a la implementación de la Ley Integral para Garantizar a las Mujeres una Vida Libre de Violencia N° 348 y sus Decretos Reglamentarios.
Además de estas iniciativas legales, la puesta en escena de la violencia como uno de los principales conflictos sociales está conduciendo a una mayor concientización de la sociedad sobre esta problemática.
Análisis Estadístico de la Violencia contra las Mujeres en Bolivia
Antecedentes y Recopilación de Datos
En la mayor parte de los países latinoamericanos, incluyendo Bolivia, en la década de los noventa se comenzaron a gestionar datos estadísticos sobre mujeres que sufrían violencia y sobre la complejidad del problema. Estos esfuerzos sentaron las bases para una comprensión más profunda de la magnitud y características de la violencia de género.
Resultados de la Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres (EPCVcM 2016)
En el año 2016, el Instituto Nacional de Estadística (INE) presentó a la comunidad en general los resultados de la primera "Encuesta de Prevalencia y Características de la Violencia contra las Mujeres". Los datos obtenidos fueron alarmantes y revelaron la extensión del problema en el país.
Esta encuesta, que abarcó más de 100 preguntas, encuestó a 4800 mujeres, proporcionando una base de datos robusta para el análisis. La información recolectada se organizó en varios ámbitos temáticos.
Metodología de Preparación de Datos para el Análisis
El cuestionario de la encuesta "EPCVcM 2016" comprendía diversas secciones, de las cuales se consideraron solo las cuatro primeras por contener información más relevante y manejable para el estudio:
- Sección 1: Ámbito social, educativo y laboral
- Sección 2: Familia de origen y situación patrimonial
- Sección 3: Relación actual
- Sección 4: Decisiones y roles
- Sección 5: Trabajo en el hogar
- Sección 6: Violencia sexual
- Sección 7: Violencia obstétrica
- Sección 8: Solo para mujeres de 60 años o más
Criterios de Descarte y Agrupamiento de Preguntas
De las más de cien preguntas originales, se descartaron aquellas que presentaban características que dificultaban su análisis o que eran menos influyentes en la predicción de patrones:
- Preguntas abiertas o de respuestas libres: Aquellas que no presentaban una etiqueta concreta y requerían interpretación cualitativa. Por ejemplo, una pregunta que indagaba sobre el sitio donde se atendieron heridas causadas por violencia física, con una opción "Otro", fue descartada por su naturaleza abierta y su menor relevancia predictiva.
- Preguntas secundarias o menos influyentes: Cuestiones con menor peso para el objetivo de identificar perfiles de vulnerabilidad.
- Preguntas parecidas: Para evitar redundancia, se seleccionó la pregunta más crítica o representativa entre un grupo de preguntas similares. Por ejemplo, se optó por la pregunta 4, al ser más crítica, descartando la pregunta 3.
Asimismo, se agrupó las respuestas de las preguntas del cuestionario en un máximo de 3 categorías para simplificar el análisis y hacer los datos más manejables.
Con todas estas consideraciones y la limpieza de los datos, de las 4800 mujeres encuestadas originalmente, se seleccionaron 225 para conformar el dataset final de entrenamiento y prueba. Este dataset se basó en 9 preguntas clave que abordan tres aspectos importantes para el perfil de la mujer vulnerable.
Aspectos Clave para el Perfil de la Mujer Vulnerable
Las 9 preguntas seleccionadas se organizaron en tres categorías fundamentales para construir un perfil detallado:
Aspecto Social de la Mujer
- ¿Qué persona adulta la cuidaba y se encargaba de usted principalmente?
- Padres
- Otros familiares
- ¿Usted recuerda si las personas con las que vivía se insultaban o se ofendían entre ellas/os?
- Sí
- No
- ¿Durante su niñez, las personas con las que vivía, alguna vez a usted la…?
- Maltrataban
- Amenazaban
- Nada
Aspecto Social de la Pareja de la Mujer
- ¿Usted sabe si a su esposo o pareja, lo maltrataban cuando era niño?
- Sí
- No
- ¿Usted sabe si el papá maltrataba a la mamá de su esposo o pareja, cuando él era niño?
- Sí
- No
Aspecto de la Convivencia
- Usted se casó o empezó a vivir con su actual esposo o pareja por…
- Embarazo
- Por amor
- ¿Qué edad tenía cuando se casó o empezó a vivir con él?
- 15-24 años
- 25-34 años
- 35-59 años
- ¿Él se enojaba con usted, por problemas…?
- Sentimentales
- Socialización
- Económicos
- Cuando se enoja, él…
- Maltrata físicamente
- No maltrata físicamente
Modelado y Análisis de Predicción de la Violencia
Este estudio abordó el problema de la violencia contra las mujeres como un problema de clasificación, dada la naturaleza discreta de las respuestas. Inicialmente, se consideró la Regresión logística como algoritmo para el modelado. Sin embargo, debido a la gran imprecisión del modelo resultante, se optó por utilizar Árboles de decisión.
Los árboles de decisión son particularmente adecuados para este tipo de análisis, ya que permiten identificar reglas de decisión claras y segmentar la población de estudio según las características de las mujeres y sus parejas. Un ejemplo de cómo los datos son procesados en este contexto podría ser la identificación de patrones como: "EnojoDePareja", "maltrato", "padres", "MuchasVeces", "ProbAlcoholicos", entre otros factores, que se asocian con resultados específicos (como 'si' o 'no' a sufrir maltrato). Este enfoque ayuda a construir un esquema predictivo robusto, complementando la comprensión obtenida de un árbol de problemas conceptual al cuantificar las relaciones entre las causas y los efectos.