Enfoque de aprendizaje automático para la predicción de la percepción de responsabilidad social empresarial en estudiantes universitarios

• Autores: Felipe Lillo Viedma, Pedro Severino González, Estela Rodríguez Quezada, Felipe E. Arenas Torres, Giusseppe Geraldes Sarmiento Peralta
• Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 48, Nº. 10, 2023, págs. 503-512
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    La Responsabilidad Social Corporativa se ha convertido en un importante principio corporativo. Las partes interesadas corporativas consideran que la percepción sobre el uso de este concepto es estratégicamente crucial. El presente estudio explora el uso de modelos de aprendizaje automático para analizar las conexiones entre los rasgos sociodemográficos y la percepción de la RSC. Se prueban tres modelos basados en información proporcionada por estudiantes universitarios: una red neuronal (RN), Random Forest (RF) y un modelo Gradient Boosted Tree (GBT). Estos modelos consideran las puntuaciones sociodemográficas y de percepción como características de entrada y salida, respectivamente. Los resultados indican que el modelo GBT hace una mejor predicción sobre las percepciones. Además, el modelo RF estima la importancia de la característica, lo que muestra la característica del nivel de ingresos como un predictor principal de la percepción de la RSC.

  • English

    Corporate Social Responsibility has become an important corporate principle. Perception about the use of this concept is regarded by corporate stakeholders as strategically crucial.

    The present work explores the use of machine learning models to analyze connections between socio-demographic traits and CSR perception. Three models are tested based on information provided by university students: a Neural Network (NN), Random Forest (RF) and a Gradient Boosted Tree model (GBT).

    These models consider socio–demographic and perception scores as inputs and output features, respectively. Results indicates that the GBT model makes better prediction about perceptions. Furthermore, the RF model estimates feature importance which shows the income level feature as a main predictor of CSR–perception.

  • português

    A Responsabilidade Social Corporativa se tornou um importante princípio corporativo. As partes interessadas corporativas consideram que a percepção sobre o uso deste conceito é estratégicamente crucial. O presente trabalho explora o uso de modelos de aprendizado automático para analisar as conexões entre os rasgos sociodemográficos e a percepção do RSC. Teste três modelos baseados em informações fornecidas por estudantes universitários: um red neuronal (RN), Random Forest (RF) e um modelo Gradient Boosted Tree (GBT). Esses modelos consideram as pontuações sociodemográficas e de percepção como características de entrada e saída, respectivamente. Os resultados indicam que o modelo GBT tem uma melhor previsão sobre as percepções. Além disso, o modelo RF estima a importância do recurso, que mostra o recurso de nível de entrada como um preditor principal da percepção do RSC