Implementación de un modelo de clasificación no supervisado integrando minería de texto y logística humanitaria para mejorar la efectividad de las operaciones de ayuda en situaciones de emergencia.

Abstract

La logística humanitaria opera en entornos imprecisos y de difícil acceso, lo que plantea desafíos para las organizaciones que desarrollan operaciones logísticas y cadenas de suministro de calidad en estas zonas (Vergara y Acosta, 2019). A medida que este campo se convierte en un área de investigación en crecimiento, es crucial ampliar el análisis de la literatura existente y explorar nuevas corrientes de investigación a través de técnicas avanzadas como la minería de texto. Por lo tanto, en este estudio se investiga y desarrolla un enfoque integrado de minería de texto y logística humanitaria para mejorar la eficiencia y efectividad de las operaciones de ayuda en situaciones de emergencia, proporcionando escenarios de respuesta óptima ante posibles desastres naturales en Colombia.

Este proyecto seguirá un enfoque metódico, sistemático y ordenado en el que se lleva a cabo una revisión de literatura utilizando bases de datos como Web of Science, Scopus y Science Direct para identificar técnicas de minería de texto relevantes. Posteriormente, se desarrolla en el software RStudio y aplica un modelo de minería de texto adaptado a la logística humanitaria, y se evaluará su impacto a través de estudios de caso y análisis de datos. Este proyecto proporciona una comprensión de los desafíos y oportunidades en la logística humanitaria para guiar a gobiernos, comunidades y organizaciones humanitarias en la toma de decisiones más eficientes y efectivas en situaciones de emergencia. Además, se contribuirá al desarrollo de nuevas corrientes de investigación en este campo, ofreciendo una base sólida para futuras investigaciones y mejoras en la gestión humanitaria.