Titulo:
Sistemas de pensión latinoamericanos vistos desde la academia: Modelado de tópicos a partir de títulos de artículos científicos
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Sumario:
Durante los años ‘40 y ‘50 del siglo XX, la mayoría de los países latinoamericanos adoptaron Sistemas de Pensión de Vejez basados en la asistencia pública, que a finales de siglo presentaba dificultades propias de países en desarrollo (cobertura limitada, desigualdad, bajas tasas de reemplazo, etc), lo cual propició la implementación de ajustes y reformas. A nivel mundial (incluyendo Latinoamérica), los Sistemas de Pensión enfrentan hoy en día numerosos desafíos, especialmente derivados del aumento de la longevidad y el descenso de la natalidad.  Este artículo explora el discurso de la academia latinoamericana sobre el tema de los Sistemas de Pensión de Vejez en Latinoamérica, analizando un corpus de 317 títulos de artículos di... Ver más
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2025-12-31
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Revista ORATORES - 2024
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Sistemas de pensión latinoamericanos vistos desde la academia: Modelado de tópicos a partir de títulos de artículos científicos Doerfel, M. L. (1998). What constitutes semantic network analysis? A comparison of research and methodologies. Connections, 21(2), 16-26. Recuperado de: https://qualquant.org/wp-content/uploads/cda/Doerfel%20What%20constitutes%20semantic%20network%20analysis.pdf Jacobi, C., Atteveldt, W. y Welbers, K. (2015). Quantitative analysis of large amounts of journalistic texts using topic modelling. Digital Journalism, 4, 1-18. Recuperado de: https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9781315115047-7/quantitative-analysis-large-amounts-journalistic-texts-using-topic-modelling-carina-jacobi-wouter-van-atteveldt-kasper-welbers Instituto Santa Lucía. (sf). Pensiones en Transición. Recuperado de https://institutosantalucia.es/wp-content/uploads/2020/10/pensiones_en_transicion.pdf Hasan, M., Rahman, A., Karim, M. R., Khan, M. S. I., & Islam, M. J. (2021). Normalized approach to find optimal number of topics in Latent Dirichlet Allocation (LDA). In Proceedings of International Conference on Trends in Computational and Cognitive Engineering: Proceedings of TCCE 2020 (pp. 341-354). Springer Singapore. Recuperado de Normalized-Approach-to-Find-Optimal-Number-of-Topics-in-Latent-Dirichlet-Allocation-LDA.pdf HaCohen-Kerner, Y., Miller, D., Yigal, Y. (2020) The influence of preprocessing on text classification using a bag-of-words representation. PLoS ONE 15(5): e0232525. Recuperado de https://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371/journal.pone.0232525&type=printable Gaikwad, S.V., Chaugule, A., y Patil, P. (2014). Text mining methods and techniques. International Journal of Computer Applications, 85(17). Recuperado de 10.1.1.428.8805-libre.pdf Dos Santos, M.F. (2013). Análisis Lexicométrico del Significado de la Palabra Dinero. Trabajo de Ascenso a Profesor Asistente. Universidad Central de Venezuela. Caracas. Dahl, D. (2023) Natural Lenguage Understanding with Python. Packt. Birmingham-Mumbay Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2023). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, 82(3), 3713–3744. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4 Cornejo, C.J. (2021). Análisis a los sistemas de pensiones del mundo a través de herramientas biplot para la clusterización mediante actores del sistema, indicadores del entorno y ranking mundial (usal.es). Recuperado de: https://gredos.usal.es/handle/10366/149315 Calventus, J. (2019). Análisis de datos textuales. Una primera aproximación. Revista Stultifera de Humanidades y Ciencias Sociales, 2(1), 50-62. http://revistas.uach.cl/index.php/revstul/article/view/5825 Calventus, J. (2008). Una aproximación al análisis de datos cualitativos textuales [Monografía]. Recuperado de http://adcualimayor.googlepages.com/calventus2008.pdf Benzécri, J.P. (1984). Description des textes et analyse documentaire. Les Cahiers de l´Analyse des Données, 9(2), 205-211. Recuperado de: http://www.numdam.org/item/CAD_1984__9_2_205_0.pdf Behar, J. (1993). Aproximación al análisis textual informatizado, Anuario de Psicología, (59), 61-78. Recuperado de http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/24202/1/101702.pdf Bècue, M., Lebart, L. y Rajadell, N. (1992). El análisis estadístico de datos textuales. La lectura según los escolares de enseñanza primaria [versión Adobe PDF]. Anuario de Psicología, (55), 7-22. Recuperado de http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/24200/1/79037.pdf Banco Mundial (2007). The World Bank Pension Conceptual Frameword. Recuperado de https://documents1.worldbank.org/curated/en/389011468314712045/pdf/457280BRI0Box31Concept1Sept20081pdf.pdf Joseph, S., Sedimo, K. y Kaniwa, F. y Hlomani, H. y Letsholo, K. (2016). Natural Language Processing: A Review, 6, 207-210. Recuperado de: https://www.icts.res.in/sites/default/files/media/media-library/NLPIntro.pdf Mesa-Lago, C. (2009). Efectos de la crisis global sobre la seguridad social de salud y pensiones en América Latina y el Caribe y recomendaciones de políticas. Cepal. Recuperado de https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/511cbdb3-54c7-4bde-8ed4-3234890b5116/content Attanasio, O., Kitao, S., & Violante, G. L. (2007). Global demographic trends and social security reform. Journal of monetary Economics, 54(1), 144-198. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304393206002431 http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 Text http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/redcol/resource_type/ART http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 Moscoloni, N., y Satriano, C. (2000). Importancia del análisis textual como herramienta para el análisis del discurso. Cinta de Moebio: Revista Electrónica de Epistemología de Ciencias Sociales, (9), 4. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/Nora-Moscoloni-3/publication/239567198_Importancia_del_Analisis_Textual_como_Herramienta_para_el_Analisis_del_Discurso/links/0c96053c7c524d03e5000000/Importancia-del-Analisis-Textual-como-Herramienta-para-el-Analisis-del-Discurso.pdf info:eu-repo/semantics/article Yao, Mariya (2017). 4 Approaches To Natural Language Processing & Understanding. Recuperado de: https://www.freecodecamp.org/news/how-natural-language-processing-powers-chatbots-4-common-approaches-a077a4de04d4/ Withehouse, Eduard (2007) Pension Panorama: Retirement-income systems in 53 coutries. The World Bank. Whashington DF. Recuperado de: Pensions Panorama - ISBN: 0821367641 (uni-muenchen.de) van Atteveldt, W., Kleinnijenhuis, J. , Ruigrok, N. y Schlobach, S. (2008) Good News or Bad News? Conducting Sentiment Analysis on Dutch Text to Distinguish Between Positive and Negative Relations, Journal of Information Technology & Politics, 5(1), 73-94. Recuperado de: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19331680802154145 Sarwar, T. B., Noor, N. M., & Miah, M. S. U. (2022). Evaluating keyphrase extraction algorithms for finding similar news articles using lexical similarity calculation and semantic relatedness measurement by word embedding. PeerJ Computer Science, 8, e1024. Recuperado de https://peerj.com/articles/cs-1024.pdf Pykes, C. (2023). What is Topic Modeling? An Introduction With Examples. Recuperado de https://www.datacamp.com/tutorial/what-is-topic-modeling Paranyushkin, D. (2011). Identifying the Pathways for Meaning Circulation using Text Network Analysis. Nodus Labs, 26, 1-26. Recuperado de: https://noduslabs.com/wp-content/uploads/2012/04/Pathways-Meaning-Text-Network-Analysis.pdf Bail, C. A. (2016). Combining natural language processing and network analysis to examine how advocacy organizations stimulate conversation on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113(42), 11823–11828. https://doi.org/10.1073/pnas.1607151113 Publication Núm. 21 , Año 2024 : ORATORES Diciembre 2024 - Mayo 2025 Revista Oratores Artículo de revista Inteligencia Artificial Modelado de Tópicos Redes Semánticas Latinoamérica application/pdf application/epub+zip Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología Vejez 21 Dos Santos Fernández, María Fátima https://revistas.umecit.edu.pa/index.php/oratores/article/view/1539 Sistemas de Pensión Durante los años ‘40 y ‘50 del siglo XX, la mayoría de los países latinoamericanos adoptaron Sistemas de Pensión de Vejez basados en la asistencia pública, que a finales de siglo presentaba dificultades propias de países en desarrollo (cobertura limitada, desigualdad, bajas tasas de reemplazo, etc), lo cual propició la implementación de ajustes y reformas. A nivel mundial (incluyendo Latinoamérica), los Sistemas de Pensión enfrentan hoy en día numerosos desafíos, especialmente derivados del aumento de la longevidad y el descenso de la natalidad.  Este artículo explora el discurso de la academia latinoamericana sobre el tema de los Sistemas de Pensión de Vejez en Latinoamérica, analizando un corpus de 317 títulos de artículos disponibles en el repositorio Scielo, mediante diferentes técnicas de Minería de Textos. Se utilizaron los módulos Text Mining (v3.1.11) y Text Table (v 1.16.1) de Orange Data Mining, mediante distintos procedimientos no supervisados (Word Cloud, Bag of Words, Extract Keyword) hasta llegar al Modelado de Tópicos con Alocación Latente de Dirichlet.  Luego de evaluar los indicadores cuantitativos y de explorar cualitativamente el contenido de los tópicos generados, se decidió elegir la solución de cuatro tópicos, los cuales podrían titularse respectivamente como “Económico-Sistémico” (características de los distintos Sistemas de Pensión de Vejez), “Beneficios” (servicios cubiertos por estos sistemas, como salud, alimentos, etc), “Legal-Laboral” (aspectos legales y de derechos humanos) y “Acceso-Cobertura” (participación y desigualdad).  Estos tópicos resumen los principales temas recurrentes en la discusión académica latinoamericana en torno a las Pensiones de Vejez. Español https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 Revista ORATORES - 2024 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. 1 Ageing Latin American pension systems as seen from academia: Modeling topics from scientific article titles Journal article Semantic Network Latin America Artificial Intelligence Retirement During the 1940s and 1950s, most Latin American countries implemented pension systems based on public assistance, which at the end of the century presented difficulties typical of developing countries (limited coverage, inequality, low replacement rates, etc.), which led to the implementation of adjustments and reforms. Worldwide (including Latin America), Retirement Systems face numerous challenges today, especially those derived from the increase in longevity and the decrease in the birth rate. This article explores the discourse of Latin American academia on the subject of Retirement Systems in Latin America, analyzing a corpus of 317 titles of articles available in the Scielo repository, using different Text Mining techniques. The Text Mining (v3.1.11) and Text Table (v 1.16.1) modules of Orange Data Mining were used, through different unsupervised procedures (Word Cloud, Bag of Words, Extract Keyword) until reaching Topic Modeling with Dirichlet's Latent Allocation.  After evaluating the quantitative indicators and exploring qualitatively the content of the topics generated, it was decided to choose the solution of four topics, which could be titled respectively as "Economic-Systemic" (characteristics of the different Old Age Pension Systems), "Benefits" (services covered by these systems, such as health, food, etc.), "Legal-Labor" (legal and human rights aspects) and "Access-Coverage" (participation and inequality).  These topics summarize the main recurring themes in the Latin American academic discussion around Retirement Pensions. Topic Modelling 42 https://revistas.umecit.edu.pa/index.php/oratores/article/download/1539/2559 https://revistas.umecit.edu.pa/index.php/oratores/article/download/1539/2558 2024-12-31T00:00:00Z 2024-12-31T00:00:00Z 2025-12-31 2410-8928 2644-3988 10.37594/oratores.n21.1539 https://doi.org/10.37594/oratores.n21.1539 59 |
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Durante los años ‘40 y ‘50 del siglo XX, la mayoría de los países latinoamericanos adoptaron Sistemas de Pensión de Vejez basados en la asistencia pública, que a finales de siglo presentaba dificultades propias de países en desarrollo (cobertura limitada, desigualdad, bajas tasas de reemplazo, etc), lo cual propició la implementación de ajustes y reformas. A nivel mundial (incluyendo Latinoamérica), los Sistemas de Pensión enfrentan hoy en día numerosos desafíos, especialmente derivados del aumento de la longevidad y el descenso de la natalidad. 
Este artículo explora el discurso de la academia latinoamericana sobre el tema de los Sistemas de Pensión de Vejez en Latinoamérica, analizando un corpus de 317 títulos de artículos disponibles en el repositorio Scielo, mediante diferentes técnicas de Minería de Textos. Se utilizaron los módulos Text Mining (v3.1.11) y Text Table (v 1.16.1) de Orange Data Mining, mediante distintos procedimientos no supervisados (Word Cloud, Bag of Words, Extract Keyword) hasta llegar al Modelado de Tópicos con Alocación Latente de Dirichlet. 
Luego de evaluar los indicadores cuantitativos y de explorar cualitativamente el contenido de los tópicos generados, se decidió elegir la solución de cuatro tópicos, los cuales podrían titularse respectivamente como “Económico-Sistémico” (características de los distintos Sistemas de Pensión de Vejez), “Beneficios” (servicios cubiertos por estos sistemas, como salud, alimentos, etc), “Legal-Laboral” (aspectos legales y de derechos humanos) y “Acceso-Cobertura” (participación y desigualdad). 
Estos tópicos resumen los principales temas recurrentes en la discusión académica latinoamericana en torno a las Pensiones de Vejez.
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During the 1940s and 1950s, most Latin American countries implemented pension systems based on public assistance, which at the end of the century presented difficulties typical of developing countries (limited coverage, inequality, low replacement rates, etc.), which led to the implementation of adjustments and reforms. Worldwide (including Latin America), Retirement Systems face numerous challenges today, especially those derived from the increase in longevity and the decrease in the birth rate.
This article explores the discourse of Latin American academia on the subject of Retirement Systems in Latin America, analyzing a corpus of 317 titles of articles available in the Scielo repository, using different Text Mining techniques. The Text Mining (v3.1.11) and Text Table (v 1.16.1) modules of Orange Data Mining were used, through different unsupervised procedures (Word Cloud, Bag of Words, Extract Keyword) until reaching Topic Modeling with Dirichlet's Latent Allocation. 
After evaluating the quantitative indicators and exploring qualitatively the content of the topics generated, it was decided to choose the solution of four topics, which could be titled respectively as "Economic-Systemic" (characteristics of the different Old Age Pension Systems), "Benefits" (services covered by these systems, such as health, food, etc.), "Legal-Labor" (legal and human rights aspects) and "Access-Coverage" (participation and inequality). 
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Doerfel, M. L. (1998). What constitutes semantic network analysis? A comparison of research and methodologies. Connections, 21(2), 16-26. Recuperado de: https://qualquant.org/wp-content/uploads/cda/Doerfel%20What%20constitutes%20semantic%20network%20analysis.pdf Jacobi, C., Atteveldt, W. y Welbers, K. (2015). Quantitative analysis of large amounts of journalistic texts using topic modelling. Digital Journalism, 4, 1-18. Recuperado de: https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9781315115047-7/quantitative-analysis-large-amounts-journalistic-texts-using-topic-modelling-carina-jacobi-wouter-van-atteveldt-kasper-welbers Instituto Santa Lucía. (sf). Pensiones en Transición. Recuperado de https://institutosantalucia.es/wp-content/uploads/2020/10/pensiones_en_transicion.pdf Hasan, M., Rahman, A., Karim, M. R., Khan, M. S. I., & Islam, M. J. (2021). Normalized approach to find optimal number of topics in Latent Dirichlet Allocation (LDA). In Proceedings of International Conference on Trends in Computational and Cognitive Engineering: Proceedings of TCCE 2020 (pp. 341-354). Springer Singapore. Recuperado de Normalized-Approach-to-Find-Optimal-Number-of-Topics-in-Latent-Dirichlet-Allocation-LDA.pdf HaCohen-Kerner, Y., Miller, D., Yigal, Y. (2020) The influence of preprocessing on text classification using a bag-of-words representation. PLoS ONE 15(5): e0232525. Recuperado de https://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371/journal.pone.0232525&type=printable Gaikwad, S.V., Chaugule, A., y Patil, P. (2014). Text mining methods and techniques. International Journal of Computer Applications, 85(17). Recuperado de 10.1.1.428.8805-libre.pdf Dos Santos, M.F. (2013). Análisis Lexicométrico del Significado de la Palabra Dinero. Trabajo de Ascenso a Profesor Asistente. Universidad Central de Venezuela. Caracas. Dahl, D. (2023) Natural Lenguage Understanding with Python. Packt. Birmingham-Mumbay Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2023). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, 82(3), 3713–3744. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4 Cornejo, C.J. (2021). Análisis a los sistemas de pensiones del mundo a través de herramientas biplot para la clusterización mediante actores del sistema, indicadores del entorno y ranking mundial (usal.es). Recuperado de: https://gredos.usal.es/handle/10366/149315 Calventus, J. (2019). Análisis de datos textuales. Una primera aproximación. Revista Stultifera de Humanidades y Ciencias Sociales, 2(1), 50-62. http://revistas.uach.cl/index.php/revstul/article/view/5825 Calventus, J. (2008). Una aproximación al análisis de datos cualitativos textuales [Monografía]. Recuperado de http://adcualimayor.googlepages.com/calventus2008.pdf Benzécri, J.P. (1984). Description des textes et analyse documentaire. Les Cahiers de l´Analyse des Données, 9(2), 205-211. Recuperado de: http://www.numdam.org/item/CAD_1984__9_2_205_0.pdf Behar, J. (1993). Aproximación al análisis textual informatizado, Anuario de Psicología, (59), 61-78. Recuperado de http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/24202/1/101702.pdf Bècue, M., Lebart, L. y Rajadell, N. (1992). El análisis estadístico de datos textuales. La lectura según los escolares de enseñanza primaria [versión Adobe PDF]. Anuario de Psicología, (55), 7-22. Recuperado de http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/24200/1/79037.pdf Banco Mundial (2007). The World Bank Pension Conceptual Frameword. Recuperado de https://documents1.worldbank.org/curated/en/389011468314712045/pdf/457280BRI0Box31Concept1Sept20081pdf.pdf Joseph, S., Sedimo, K. y Kaniwa, F. y Hlomani, H. y Letsholo, K. (2016). Natural Language Processing: A Review, 6, 207-210. Recuperado de: https://www.icts.res.in/sites/default/files/media/media-library/NLPIntro.pdf Mesa-Lago, C. (2009). Efectos de la crisis global sobre la seguridad social de salud y pensiones en América Latina y el Caribe y recomendaciones de políticas. Cepal. Recuperado de https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/511cbdb3-54c7-4bde-8ed4-3234890b5116/content Attanasio, O., Kitao, S., & Violante, G. L. (2007). Global demographic trends and social security reform. Journal of monetary Economics, 54(1), 144-198. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304393206002431 Moscoloni, N., y Satriano, C. (2000). Importancia del análisis textual como herramienta para el análisis del discurso. Cinta de Moebio: Revista Electrónica de Epistemología de Ciencias Sociales, (9), 4. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/Nora-Moscoloni-3/publication/239567198_Importancia_del_Analisis_Textual_como_Herramienta_para_el_Analisis_del_Discurso/links/0c96053c7c524d03e5000000/Importancia-del-Analisis-Textual-como-Herramienta-para-el-Analisis-del-Discurso.pdf Yao, Mariya (2017). 4 Approaches To Natural Language Processing & Understanding. Recuperado de: https://www.freecodecamp.org/news/how-natural-language-processing-powers-chatbots-4-common-approaches-a077a4de04d4/ Withehouse, Eduard (2007) Pension Panorama: Retirement-income systems in 53 coutries. The World Bank. Whashington DF. Recuperado de: Pensions Panorama - ISBN: 0821367641 (uni-muenchen.de) van Atteveldt, W., Kleinnijenhuis, J. , Ruigrok, N. y Schlobach, S. (2008) Good News or Bad News? Conducting Sentiment Analysis on Dutch Text to Distinguish Between Positive and Negative Relations, Journal of Information Technology & Politics, 5(1), 73-94. Recuperado de: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19331680802154145 Sarwar, T. B., Noor, N. M., & Miah, M. S. U. (2022). Evaluating keyphrase extraction algorithms for finding similar news articles using lexical similarity calculation and semantic relatedness measurement by word embedding. PeerJ Computer Science, 8, e1024. Recuperado de https://peerj.com/articles/cs-1024.pdf Pykes, C. (2023). What is Topic Modeling? An Introduction With Examples. Recuperado de https://www.datacamp.com/tutorial/what-is-topic-modeling Paranyushkin, D. (2011). Identifying the Pathways for Meaning Circulation using Text Network Analysis. Nodus Labs, 26, 1-26. Recuperado de: https://noduslabs.com/wp-content/uploads/2012/04/Pathways-Meaning-Text-Network-Analysis.pdf Bail, C. A. (2016). Combining natural language processing and network analysis to examine how advocacy organizations stimulate conversation on social media. 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