Aplicación de modelos fuzzy y algoritmos en sistemas inteligentes para estudiar el Bienestar Económico

El objetivo principal de los gobiernos es mantener una senda de desarrollo sostenible capaz de acabar con la pobreza en todas sus formas. El concepto de bienestar económico es multidimensional al depender de varios aspectos asociados a la vida humana y a las características de cada sociedad. Su estudio ha sido abarcado por diferentes ciencias: psicología, política, sociología, filosofía y economía. La teoría de conjuntos borrosos ha demostrado ser una poderosa herramienta para describir la multidimensionalidad y complejidad de los fenómenos sociales y se opone al enfoque nítido clásico, que generalmente tiende a sobrestimar o subestimar las dinámicas sociales. Los enfoques fuzzy y lingüísticos permiten desarrollar modelos de medición de bienestar que combinen factores tanto objetivos como subjetivos mediante la utilización de herramientas matemáticas, permitiendo captar los matices y los grados de bienestar presentes en las percepciones humanas. Por otro lado, los modelos clásicos solo permiten realizar contrastes binarios entre las percepciones positivas y negativas, sin incluir las variaciones de intensidades entre las mismas. Los algoritmos en sistemas inteligentes permiten realizar estudios con este tipo de enfoque con datos a gran escala. Este tipo de información se encuentra presente en el estudio de la pobreza objetiva y subjetiva, en el mercado laboral y en los enfoques de género. En este proyecto se aplicarán modelos para medir el bienestar económico de la población con herramientas fuzzy, se realizarán estudios del bienestar subjetivo para contrastar dichos resultados con indicadores objetivos, se producirán algoritmos aplicables y transferibles para la medición del Bienestar Económico y se incorporará al análisis tradicional de participación laboral femenina el enfoque de la demanda de trabajo.