Discurso de ascensor
Los modelos estadísticos pueden ayudar a los servicios de empleo público a identificar factores asociados al paro de larga duración y a identificar grupos de riesgo. Es probable que crezca la importancia de estos modelos para elaborar perfiles a medida que la mayor disponibilidad de macrodatos combinada con nuevas técnicas de aprendizaje automático mejore su poder de predicción. Pero para conseguir los mejores resultados, es fundamental el diálogo continuo entre los analistas de datos, los responsables políticos y los asistentes sociales. Sin duda, al desarrollar e implementar estas herramientas, se necesitan decisiones normativas. Las prácticas para elaborar perfiles pueden clasificar erróneamente a muchas personas y pueden reforzar, aunque también evitar, patrones de discriminación existentes.
Hallazgos clave
Pros
Los modelos estadísticos pueden revelar los patrones sistemáticos entre las variables socioeconómicas y sociodemográficas y el resultado del interés.
Los modelos estadísticos pueden dirigir investigaciones futuras sobre por qué algunos grupos corren más riesgo y cómo puede salvarse la brecha.
Los modelos de elaboración de perfiles estadísticos ofrecen una indicación de la posible duración de un período de paro.
En algunas circunstancias, los modelos estadísticos pueden reducir los patrones de discriminación existentes.
Contras
La mejora en la precisión de la elaboración del perfil cuando se usan modelos estadísticos frente a una lotería es pequeña y se clasifica a muchas personas erróneamente.
Con la elaboración de perfiles estadísticos se corre el riesgo de reforzar patrones de discriminación existentes.
Los modelos de elaboración de perfiles estadísticos actuales predicen resultados, pero no revelan qué programa funciona para quién.
