INCORPORANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING AO ESTUDO DA MIGRAÇÃO INTERNA NO BRASIL

Palavras-chave: Migração intermunicipal, Aprendizado de máquina, Big microdata

Resumo

Embora o estudo da migração interna, de modo geral, seja feito sobre recortes geográficos que
avaliam os fluxos de origem e destino em determinada área, a compreensão da inserção dos municípios
e dos migrantes na malha migratória nacional fica aquém do possível. A partir dos microdados
do Censo de 2010, este artigo se propõe a resumir o conjunto de fluxos migratórios no
Brasil nos principais padrões, bem como agrupar os diversos fluxos e avaliar quais são as principais
variáveis a serem incluídas nos estudos migratórios. A pesquisa é conduzida combinando
uma análise de componentes principais com a obtenção de regras de associação pelo algoritmo a
priori. Ademais, lança-se mão do algoritmo random forest e da análise de clusters para ter um
perfil mais completo dos fluxos migratórios intermunicipais brasileiros.

Publicado
01-09-2019
Como Citar
De Maria, P. (2019). INCORPORANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING AO ESTUDO DA MIGRAÇÃO INTERNA NO BRASIL. Pesquisa Operacional Para O Desenvolvimento, 11(1), 6-25. https://doi.org/10.4322/PODes.2019.002
Seção
Artigos