Modelo estadístico para identificar palabras claves en formulación de proyectos de reciclaje ECAs y stakeholders

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo estadístico y metodologías orientado a hacer una identificación eficiente y objetiva de palabras claves actores de interés (Stakeholders) que permita la formulación de proyectos de reciclaje enfocados a la gestión e integración de estaciones de clasificación y aprovechamiento (ECA’s), en Colombia desde una perspectiva cuantitativa y por medio de metodologías transversales de tipo descriptivo y correlacional, se busca optimizar los procesos de planificación y ejecución de iniciativas en torno a la economía circular y la integración de los diferentes actores que puedan estar relacionados, en aras de hacerlas replicables en distintos contextos urbanos y departamentales. Se propone un modelo basado principalmente en 2 metodologías Análisis de Componentes Principales (ACP) y la Asignación de Dirichlet Latente (LDA), esto permite extraer y analizar de manera crítica las diferentes variables o palabras claves que serán tomadas como variables a partir de literatura científica y académica. A su vez, permitirá desarrollar una metodología que se usa como alternativa para superar las barreras estructurales como la informalidad en el sector del reciclaje, la escasa integración tecnológica, la falta de incentivos económicos y otros factores que puedan limitar el éxito de los proyectos en torno a la gestión de residuos sólidos.

This work aims to develop a statistical model and methodologies geared toward efficiently and objectively identifying keywords related to stakeholders, enabling the formulation of recycling projects focused on the management and integration of sorting and recovery stations (ECAs) in Colombia from a quantitative perspective and using cross-cutting descriptive and correlational methodologies. The goal is to optimize the planning and execution of initiatives related to the circular economy and the integration of the different actors that may be involved, in order to make them replicable in different urban and departmental contexts. A model based mainly on two methodologies is proposed: Principal Component Analysis (PCA) and Latent Dirichlet Allocation (LDA). This allows for the extraction and critical analysis of the different variables or keywords that will be taken as variables from scientific and academic literature. In turn, it will enable the development of a methodology that can be used as an alternative to overcome structural barriers such as informality in the recycling sector, poor technological integration, lack of economic incentives, and other factors that may limit the success of solid waste management projects.