Análise Exploratória do Índice de Desenvolvimento Humano: uma aplicação do Self Organizing Map na segmentação dos países

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.

Em 1990 as Nações Unidas através do seu Programa para o Desenvolvimento, introduziu o Índice de Desenvolvimento Humano, que se tornaria um dos índices mais utilizados para comunicar o desenvolvimento dos países. Todos os anos este índice é publicado, classificando os países em quatro categorias: “Desenvolvimento Humano Baixo”, “Desenvolvimento Humano Médio”, “Desenvolvimento Humano Alto” e “Desenvolvimento Humano Muito Alto”. A simplicidade deste índice (média da realização dos países em três dimensões: saúde, educação e rendimento), associado ao facto de ele defender que o desenvolvimento humano é mais do que apenas crescimento económico, são a chave do seu sucesso. No entanto, desde o seu lançamento que este índice tem originado um intenso debate e algumas críticas, entre as quais a escolha das dimensões de desenvolvimento, deixando dimensões importantes como a desigualdade (económica e de género) e a liberdade política. O objectivo principal da dissertação que me proponho realizar é aplicar uma técnica de Data Mining, mais concretamente a rede neuronal Self Organizing Map, na segmentação dos países que compõem o Relatório do Desenvolvimento Humano das Nações Unidas, permitindo desta forma segmentar os países utilizando mais dimensões do que as actualmente utilizadas pelo Índice de Desenvolvimento Humano. Os dados utilizados estão publicados no website do Programa para o Desenvolvimento das Nações Unidas e será utilizado um software desenvolvido pelo ISEGI que aplica o algoritmo, o GeoSOM Suit. Os resultados obtidos sugerem que há diferenças de classificação de alguns países quando aplicadas outras dimensões de desenvolvimento humano, nomeadamente Empowerment, Desigualdade e Sustentabilidade.