De acuerdo a la información recogida por la Encuesta Nacional de Empleo (ENE), que elabora el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), la tasa de desocupación nacional fue 6,9% en el trimestre móvil febrero-abril 2019, creciendo 0,2 puntos porcentuales (pp.) respecto a igual período del año anterior.
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Este resultado se debió al alza de 1,5% de la fuerza de trabajo, levemente superior a la variación de los ocupados (1,4%).
En el aumento de los ocupados incidieron, mayoritariamente, los sectores actividades de salud (9,7%) y construcción (3,8%), mientras que, por categoría ocupacional, lo hicieron, principalmente, los asalariados formales (2,3%) equivalentes a 114.432 personas.
En tanto, la tasa de desocupación desestacionalizada se expandió trimestralmente 0,1 pp. situándose en 6,9%.
Actualización de clasificador de grupo ocupacional
A partir del trimestre febrero-abril 2019, para clasificar a los ocupados y los cesantes según su ocupación, labor u oficio, la Encuesta Nacional de Empleo utilizará una adaptación nacional del Clasificador Internacional Uniforme de Ocupaciones de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) en su última versión.
A modo de referencia, el INE pone a disposición de los usuarios en su página web una actualización de las bases de datos de la ENE, en sus tres formatos, con la nueva variable de grupo ocupacional desde el trimestre enero-marzo 2017, adicionalmente, se presenta una serie estadística con la estimación del número de ocupados según el nuevo clasificador.
Clasificación automática
Un innovador sistema para clasificar de forma automática los textos de las encuestas, desarrolló el Instituto Nacional de Estadísticas (INE) que permite acortar significativamente los tiempos de trabajo y reducir los costos monetarios, a través de un Sistema de Clasificación y Codificación Automática de Textos, que posibilita, por ejemplo, que, en la ENE, la labor manual de clasificar los textos que antes demoraba un mes pasara a realizarse en pocas horas gracias a la automatización.
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La metodología se sustenta en la técnica de aprendizaje de máquinas para clasificación automática de textos de Support Vector Machine (SVM). El aprendizaje señalado deriva de un entrenamiento efectuado a partir de los mismos datos previamente codificados de manera manual en la ENE, donde se obtiene un modelo que aprende a identificar la relación entre las palabras individuales de los textos con las categorías de cada clasificador en donde estas aparecen.
La implementación de la herramienta incorpora un proceso de mejora continua, a partir de una revisión basada en técnicas de minería de texto y que se complementa con el uso de información auxiliar que proporciona la encuesta.
En términos de proceso, la nueva metodología sustituye un número importante de horas de trabajo al mes de dedicación exclusiva, por uno que las clasifica automáticamente en minutos y que permite focalizar el trabajo en revisiones posteriores por parte de analistas expertos en clasificadores que permiten asegurar la calidad de la codificación con fines de publicación coyuntural, así como de mantener una base de entrenamiento debidamente actualizada a las dinámicas propias del mercado laboral. A su vez, este proceso permite la adopción de nuevos clasificadores de manera más oportuna.
