Análisis de la evolución de las posiciones del FMI en Argentina: un enfoque basado en grandes modelos de lenguaje

• Autores: Gonzalez Quiroga, Joan I.; Cappelletti, Lucía M.; Avenburg, Alejandro; Canosa, Tomás; Libman, Emiliano
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; LLM; Minería de textos; Information retrieval; FMI; Data mining
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

En este trabajo examinamos la evolución de la postura del Fondo Monetario Internacional (FMI) frente a la Argentina a través de un análisis de los documentos de los programas de este organismo con el país, que abarcan desde el año 2000 hasta diciembre de 2024. La exploración de más de 3000 páginas de texto se realizó mediante un modelo de lenguaje (LLM). Analizamos los cambios en la cobertura temática de los documentos del organismo, su posicionamiento frente a diversos temas de la política económica argentina (control de capitales, inflación, distribución del ingreso y gasto social) y la profundidad del conocimiento sobre los principales programas sociales y la situación de los grupos más vulnerables en el país.Utilizamos minería de textos para segmentar y vectorizar documentos. Mediante generación aumentada (RAG), extraemos y comparamos elementos temáticos a lo largo de distintos períodos gubernamentales. Codificamos categóricamente las respuestas del LLM a un conjunto de preguntas para identificar cambios en los niveles de cobertura temática y posturas del organismo frente a los retos económicos y sociales del país. Los resultados muestran una evolución del Fondo hacia posiciones más favorables a la consolidación fiscal, con preocupación por el gasto social.Este trabajo deriva de la colaboración entre especialistas en computación, economía y ciencia política. Su principal aporte es un flujo semi-automatizado, basado en datos, que permite analizar cambios en los enfoques de políticas analizando las publicaciones que realiza una organización a lo largo del tiempo.
In this paper we examine the evolution of the International Monetary Fund's (IMF) stance towards Argentina through an analysis of their programme documents with the country, spanning from 2000 to the present. The exploration of more than 3000 pages of text was carried out using a large language model (LLM). We analysed changes in the thematic coverage of the organisation's documents, its position on various issues of Argentine economic policy (capital controls, inflation, income distribution and social spending) and the depth of knowledge about the main social programmes and the situation of the most vulnerable groups in the country.We use text mining to segment and vectorise documents. Using retrieval augmented generation (RAG), we extract and compare thematic elements across different governmental periods. We categorically coded LLM responses to a set of questions to identify changes in levels of thematic content and the organisation's positions on the country's economic and social challenges. The results show an evolution of the Fund towards positions more favourable to fiscal consolidation, with concern for social spending.This work is a collaboration between specialists in computer science, economics and political science. Its main contribution is a semi-automated, data-driven workflow that allows for the analysis of changes in policy approaches by analysing an organisation's publications over time.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa