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Buena práctica Importada

Aswesuma — la puntuación algorítmica de focalización social de Sri Lanka y su problema de exclusión

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El programa Aswesuma de Sri Lanka utiliza una Puntuación de Privación Multidimensional de 22 indicadores, calculada por el Departamento de Censo y Estadística, para clasificar a los solicitantes de asistencia social en niveles de beneficios; análisis independientes documentan una alta exclusión de hogares elegibles y baja transparencia sobre cómo se calcula la puntuación.

18.8 %
Cobertura de la población bajo Samurdhi (2016)
29.1 %
Cobertura de la población bajo Aswesuma (2024-25)
35 %
Meta de cobertura gubernamental
12.34 million (55.7%) of population
Población evaluada como multidimensionalmente vulnerable
~2 million households
Hogares seleccionados como beneficiarios

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
Welfare Benefits Board / Department of Census and Statistics, Ministry of Finance, Planning and Economic Development
Período
2023-2025
Palabras clave
social protection, welfare targeting, algorithmic scoring, poverty measurement

Contexto

Aswesuma es el programa de focalización de asistencia social basado en fórmula de Sri Lanka, lanzado en 2023 como sucesor, vinculado al FMI, del discrecional programa Samurdhi. El Departamento de Censos y Estadística de Sri Lanka calcula una Puntuación de Privación Multidimensional a partir de 22 indicadores recogidos mediante encuesta de hogares, clasificando a los hogares en uno de cuatro niveles de beneficio.

Objetivos

Sustituir la focalización manual y políticamente discrecional de la asistencia social por un sistema de puntuación objetivo basado en fórmula.

Actividades

Los encuestadores recopilan datos de los hogares sobre educación, salud, vivienda, bienes, demografía y situación económica, utilizando la metodología de Prueba de Medios Sustitutos (Proxy Means Test) para calcular la puntuación de privación de cada hogar.

Resultados

La cobertura aumentó del 18,8% de la población bajo Samurdhi en 2016 al 29,1% bajo Aswesuma según la encuesta BRIGHT de 2024-25, todavía por debajo de la meta gubernamental del 35%; por separado, Groundviews determinó que 12,34 millones de personas (55,7% de la población) fueron evaluadas como multidimensionalmente vulnerables, aunque solo alrededor de 2 millones de hogares fueron efectivamente seleccionados como beneficiarios.

Conclusiones

Human Rights Watch documentó resultados de reforma “caóticos”, con cortes arbitrarios y alta exclusión de hogares elegibles; Groundviews tituló su investigación “Alta exclusión, baja transparencia”; y el instituto de políticas LIRNEasia ha pedido una explicación pública más clara de cómo funciona el algoritmo; algunas coberturas señalan que la culpa pública por errores de selección suele atribuirse al “software” en lugar de al diseño de la política.

Implementación
Coste indicativo
Medio (50 000–500 000 €)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
Department of Census and Statistics enumerators and analysts, Welfare Benefits Board, Ministry of Finance, Planning and Economic Development

Condiciones para el éxito

  • Accurate, up-to-date household survey data
  • Transparent public communication of how the scoring algorithm works

Modos de fallo comunes

  • Arbitrary cutoffs and high exclusion of eligible households
  • Low transparency in how the algorithm operates
  • Public blame for errors misdirected at 'the software' rather than policy design

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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