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El algoritmo de “emparejamiento justo óptimo” de la CNAF en Valence-Romans para la asignación de plazas de guardería

Francia · Valence · Ver el perfil de Francia

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Durante el confinamiento de 2020, al no poder reunirse el comité de asignación de Valence-Romans, investigadores de la CNAF gestionaron las plazas de guardería con un algoritmo de “emparejamiento justo óptimo”, satisfaciendo 400 de 1.014 solicitudes (39%) en la 1.ª ronda.

El algoritmo de “emparejamiento justo óptimo” de la CNAF en Valence-Romans para la asignación de plazas de guardería

Detalles

Promotor
Caisse nationale des allocations familiales (CNAF) — ISAJE research programme, with Valence Romans Agglo
Período
May 2020 (first algorithmic allocation round)
Palabras clave
early-childhood education, daycare/crèche allocation, algorithmic administration, applied research

Descripción

Las plazas de guardería pública son escasas en Francia —a nivel nacional hay menos de dos plazas por cada diez niños menores de tres años— y su asignación se basaba tradicionalmente en un comité municipal que puntuaba las solicitudes según criterios como la situación laboral de los padres, la ubicación familiar y circunstancias específicas como enfermedad o necesidad de integración profesional. Investigadores de la CNAF (la agencia nacional francesa de bienestar familiar), a través de su programa ISAJE, que estudia el efecto del acceso a la guardería en el desarrollo infantil, se asociaron con el municipio de Valence Romans Agglo (Valence, unos 100 km al sur de Lyon) para convertir estos criterios ya existentes en un algoritmo informatizado de “emparejamiento justo óptimo” —una variante del mecanismo de aceptación diferida de Gale-Shapley.

El objetivo explícito era reducir la discrecionalidad y el favoritismo en un proceso durante mucho tiempo sospechoso de beneficiar a familias bien relacionadas, garantizando que ninguna familia con menor prioridad pudiera ocupar una plaza preferida por una familia con mayor prioridad.

Como la pandemia impidió que el comité humano de asignación se reuniera presencialmente, la ronda de mayo de 2020 fue gestionada íntegramente por el algoritmo, por primera vez en Francia, satisfaciendo 400 de las 1.014 solicitudes (39,4%) presentadas en ese ciclo. La distribución propuesta por el algoritmo fue después revisada y validada formalmente por la comisión de asignación de la aglomeración antes de confirmar las plazas.

La cobertura de este proyecto piloto señala que solo abarcó una ronda de asignación en un único municipio, sin comparación publicada entre el antes y el después frente al sistema discrecional que sustituyó, y algunos responsables locales en otras partes de Francia expresaron preocupación por perder capacidad de decisión —un responsable parisino habría preguntado: “si los ordenadores resuelven las solicitudes, ¿qué vamos a hacer nosotros?”

El caso es un ejemplo modesto pero concreto de aplicación de la teoría de mercados de emparejamiento a un cuello de botella administrativo real en el acceso a la educación infantil temprana, con cifras reales de solicitudes y una justificación explícita contra el favoritismo, aunque su base de evidencia sigue siendo una única ronda piloto y no una evaluación rigurosa.

Implementación

Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.

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Fuentes de datos

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

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