EL ÁRBOL DE DECISIÓN EN EL ANÁLISIS DE LA CONVIVENCIA EN CASOS DE VÍCTIMAS MORTALES DE VIOLENCIA DE GÉNERO EN ESPAÑA

  • Farouk Ait Nasser Ninguna
Palabras clave: minería de datos, árbol de decisión, inteligencia artificial, aprendizaje inductivo, muertes en convivencia

Resumen

El concepto de violencia de género no explica una situación obvia de convivencia en un mismo domicilio. Cuando vinculamos el índice de muertes por violencia de género tenemos que diferenciar entre parejas que conviven juntas de las que no lo hacen. Entendemos que las mujeres son víctimas de violencia de género en varios contextos, sin que se cumpla la condición de convivencia. De ahí que, sabiendo la importancia de las consecuencias como la vulnerabilidad y el desamparo que surgen de una situación donde la víctima comparte vivienda con su agresor, nuestra atención se dirige hacia la eficacia de las medidas adoptadas por las autoridades. Para ello utilizamos el árbol de decisión como herramienta de investigación con el objeto de poder interpretar la utilidad de la información proporcionada en el Portal Estadístico de la Delegación del Gobierno contra la Violencia de Género (Ministerio de Igualdad de España) para ayudarnos a entender la causa del incremento o la disminución de la tasa de mujeres víctimas mortales de violencia de género en cohabitación, por medio de la evaluación de la relevancia o falta de eficacia de las medidas tomadas al respecto. Esta investigación se enmarca en el paradigma cuantitativo tomando como objetivo la interpretación de los datos y la evaluación de las medidas llevadas a cabo, durante el periodo de estudio de 2009 a 2019, capaces de ayudar a situar el índice de muertes en cohabitación, en casos de víctimas mortales de violencia de género, por de debajo del 63,63%.

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Publicado
2020-10-04
Estadísticas
Resumen 33
PDF 23
Cómo citar
Ait Nasser, F. (2020). EL ÁRBOL DE DECISIÓN EN EL ANÁLISIS DE LA CONVIVENCIA EN CASOS DE VÍCTIMAS MORTALES DE VIOLENCIA DE GÉNERO EN ESPAÑA. Journal of Science and Research: Revista Ciencia E Investigación. ISSN 2528-8083, 5(4), 109 - 119. Recuperado a partir de https://revistas.utb.edu.ec/index.php/sr/article/view/941
Sección
Artículo de Investigación