Clustering, mediterraneidad y comercio internacional: aplicación empírica de los algoritmos Partitioning Around Medoids y K-means

Abstract

El tema de la mediterraneidad ha generado bastante interés en el debate geopolítico, siendo Bolivia uno de los actores principales. Este hecho, junto con las nuevas herramientas de análisis de datos, como la inteligencia artificial y la minería de datos, motivan el presente estudio, el cual es pionero dentro de la literatura en el marco del análisis de países sin salida marítima mediante algoritmos no supervisados de minería de datos. En este sentido, se estudia y aplica la teoría de formación de clusters a través de los algoritmos K-means y PAM (Partitioning Around Medoids) con información de indicadores de comercio internacional de 188 países de un periodo de diez años, con el propósito de detectar si la condición de mediterraneidad es un factor limitante en la dinámica comercial de los países. Los resultados muestran que un subconjunto reducido de los países mediterráneos, entre ellos Bolivia, habrían aliviado, durante la última década, las restricciones que la mediterraneidad implica en los costos y tiempos de exportación e importación.

Landlockedness has generated significative interest in the geopolitical debate, particularly in Bolivia. This fact, along with innovative methodologies such as artificial intelligence and data mining, has motivated this research, which is unprecedented in the literature concerning landlockedness analysis through unsupervised algorithms of data mining. Consequently, the theory of cluster formation is studied and applied through the K-means and PAM (Partitioning Around Medoids) algorithms using international trade information of one hundred eighty-eight countries over a period of ten years, in order to test whether the landlockedness condition is a limiting factor in the commercial dynamics of countries. The results show that a reduced subset of the landlocked countries, including Bolivia, would have eased restrictions such as international trade costs and times, during the last decade.