Apellidos en el Padrón Electoral argentino: Clasificación, distribución y análisis espacial de frecuencias

Autores
Morales, Arturo Leonardo; Dipierri, J. E.; Albeck, Maria Ester; Alfaro, E. L.; Chaves, Estela Raquel; Delrieux, Claudio Augusto; Ramallo, Virginia
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los apellidos reconocen un origen geográfico-lingüístico y pueden utilizarse como discriminantes de procedencia. Al estar distribuidos por toda la población, permiten una visión demográfica global. Nuestro objetivo fue clasificar según origen más probable e identificar patrones de agrupamiento espacial de los apellidos de votantes. Se analizaron 30.530.194 personas (Padrón Electoral, 2015), portadoras de 975.112 nombres de familia diferentes. Como referencia se emplearon dos listas previas (Monasterio, 2017; Albeck et al, 2017), con 65.023 apellidos ya clasificados. Los datos se procesaron en forma automática, identificando coincidencias y asignando orígenes. Así, 24.533.521 personas con apellidos clasificados se georreferenciaron a partir de sus lugares de votación. Para los gráficos de distribución se emplearon el algoritmo Fisher-Jenks o método de rupturas naturales (para generar intervalos que mejor agrupen valores similares y maximicen diferencias entre clases) y el de intervalos manuales (para generar mapas a magnitudes comparables). Para optimizar el tiempo de clasificación de los apellidos que quedaron sin asignación de origen, desarrollamos una herramienta analítica probabilística basada en el teorema de Bayes, usando algoritmos de aprendizaje de máquina. El sistema se entrenó con las dos listas ya mencionadas, creando n-gramas (secuencias en las que pueden descomponerse los apellidos, con una longitud n de letras) a partir del conjunto con origen conocido. En la validación, se utilizó n=3 y n=4, obteniendo un índice de precisión de clasificación de 0.80. Estos valores proporcionan el mayor grado de especificidad y permiten agilizar trabajo en grandes volúmenes de datos.
Fil: Morales, Arturo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Trelew.; Argentina
Fil: Dipierri, J. E.. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Biología de la Altura; Argentina
Fil: Albeck, Maria Ester. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentina
Fil: Alfaro, E. L.. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Biología de la Altura; Argentina
Fil: Chaves, Estela Raquel. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Biología de la Altura; Argentina
Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
XIV Jornadas Nacionales de Antropología Biológica
San Salvador de Jujuy
Argentina
Asociación de Antropología Biológica Argentina
Materia
APELLIDOS
APRENDIZAJE DE MAQUINA
CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Los datos se procesaron en forma automática, identificando coincidencias y asignando orígenes. Así, 24.533.521 personas con apellidos clasificados se georreferenciaron a partir de sus lugares de votación. Para los gráficos de distribución se emplearon el algoritmo Fisher-Jenks o método de rupturas naturales (para generar intervalos que mejor agrupen valores similares y maximicen diferencias entre clases) y el de intervalos manuales (para generar mapas a magnitudes comparables). Para optimizar el tiempo de clasificación de los apellidos que quedaron sin asignación de origen, desarrollamos una herramienta analítica probabilística basada en el teorema de Bayes, usando algoritmos de aprendizaje de máquina. El sistema se entrenó con las dos listas ya mencionadas, creando n-gramas (secuencias en las que pueden descomponerse los apellidos, con una longitud n de letras) a partir del conjunto con origen conocido. 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Fil: Morales, Arturo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Trelew.; Argentina
Fil: Dipierri, J. E.. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Biología de la Altura; Argentina
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Fil: Alfaro, E. L.. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Biología de la Altura; Argentina
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Fil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
XIV Jornadas Nacionales de Antropología Biológica
San Salvador de Jujuy
Argentina
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