Desarrollo de una aplicación web para la evaluación de riesgo psicosocial en el ambiente laboral utilizando técnicas de machine learning.

Abstract

La evaluación eficaz de riesgos psicosociales en el entorno laboral tradicionalmente presenta limitaciones importantes relacionadas con la precisión y la eficiencia, lo que impide una identificación temprana y efectiva de situaciones críticas para la salud ocupacional. Esta problemática es especialmente relevante debido a que los riesgos psicosociales afectan directamente la salud y el bienestar de los trabajadores, así como la productividad general de las organizaciones. Diversos esfuerzos se han realizado para mejorar la evaluación mediante métodos manuales o encuestas convencionales, los cuales resultan insuficientes debido a su subjetividad y limitada capacidad predictiva. Frente a esto, surgió la motivación de explorar tecnologías avanzadas como el machine learning, capaces de procesar grandes volúmenes de información con precisión y rapidez. Por ello, esta investigación propuso desarrollar una plataforma web que integre técnicas avanzadas de machine learning, específicamente el algoritmo SVM con kernel RBF, para clasificar automáticamente el nivel de riesgo psicosocial en los trabajadores. Los resultados obtenidos demostraron que el modelo SVM logró clasificaciones perfectas con una exactitud, recall y F1-score de 1.00, lo que evidenció su excepcional capacidad predictiva. La conclusión principal de esta investigación es que la integración del algoritmo SVM en una plataforma web intuitiva y funcional no solo mejora significativamente la precisión y la efectividad de la evaluación del riesgo psicosocial, sino que también facilita una gestión proactiva del bienestar laboral en las organizaciones.