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# Lecciones aprendidas

Ampliar la taxonomía ESCO incluyendo la economía invisible, al mismo tiempo que adaptábamos nuestra metodología a los desafíos encontrados, nos aportó lecciones valiosas.

## ESCO frente a O\*Net

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En revisión
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## Elección del nivel ICATUS

Como se discutió [aquí](/tabiya-documentation/es/nuestra-pila-tecnologica/inclusive-livelihoods-taxonomy.md), la taxonomía ICATUS comprende tres niveles que representan distintos niveles de desagregación, a saber, los niveles de división principal, división y grupo. Para el procedimiento de emparejamiento de Tabiya, las actividades del nivel de grupo que pertenecen a la economía invisible se emparejan con ocupaciones ESCO. En total, hay 60 actividades de nivel de grupo ICATUS que componen la entrada ICATUS del Marco. Se elige el nivel de grupo, en lugar del nivel de división principal o del nivel de división, principalmente debido a que el nivel de grupo alcanza el mayor nivel de precisión en la taxonomía ICATUS. Así, podemos extraer el mayor nivel de detalle al emparejar desde este nivel, en comparación con los niveles de división principal y división.

Sin embargo, el desafío ha estado en emparejar las actividades del nivel de grupo con ocupaciones ESCO que, en ocasiones, definen actividades y ocupaciones a distintos niveles de granularidad. En particular, encontramos que hay algunos casos en los que una ocupación ESCO comprende más de un nivel de grupo ICATUS. Por ejemplo, las actividades del nivel de grupo ICATUS, “Cleaning up after food preparation/meals/snacks'' y “Preparing meals/snacks” se emparejan cada una con la ocupación ESCO “kitchen assistant” (definida como “Kitchen assistants assist in the preparation of food and cleaning of the kitchen area.”). Claramente, la ocupación “kitchen assistant” está compuesta por estas dos actividades del nivel de grupo ICATUS. Teóricamente, una forma de evitar esto sería emparejar las actividades ICATUS en el nivel de división, en lugar del nivel de grupo. Sin embargo, este método se considera finalmente demasiado costoso en términos de información, ya que en el nivel de división la probabilidad de omitir ocupaciones ESCO relativamente raras pero relevantes (y, a su vez, habilidades) del emparejamiento de ICATUS con ESCO es muy alta. Esto perjudica al usuario final porque limita la lista final de habilidades disponibles para representar el trabajo que realiza. Tras la discusión entre el equipo de investigación y el equipo de Harambee, acordamos mutuamente que la mejor manera de no causar daño en este caso es emparejar las actividades ICATUS con las ocupaciones ESCO en el nivel de grupo.

## Ocupaciones ESCO como un subpaso hacia las habilidades (PLN, Word2Vec, etc.)

La razón por la que las actividades ICATUS se emparejan con ocupaciones ESCO y luego con habilidades, en lugar de realizar un emparejamiento de las actividades ICATUS directamente con habilidades, requiere un resumen de la hoja de ruta conceptual seguida para llegar finalmente a esta decisión. Inicialmente, dado que el objetivo es asignar habilidades a actividades, el curso de acción más intuitivo parecía ser emparejar directamente las actividades ICATUS con las habilidades ESCO. Para ello, se adoptaron técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). En particular, para comparar las actividades ICATUS con las habilidades ESCO, se adoptó una técnica llamada Word2Vec. Word2Vec es un algoritmo utilizado en PLN que emplea incrustaciones de palabras para asignar valores numéricos a una palabra dada en relación con el contexto circundante de esa palabra, contexto que está informado por la relación que esa palabra tiene con otras palabras de un diccionario usado para entrenar el algoritmo (Mikolov et al., 2013). Después de varios intentos de emparejar directamente las habilidades ESCO con las actividades ICATUS, las técnicas de PLN fallaron debido a la incompatibilidad de naturaleza entre ICATUS/ESCO como entradas y la entrada requerida para que el algoritmo funcione de manera óptima. Dado que ICATUS estaba compuesto por frases breves relacionadas con actividades, en lugar de palabras sueltas como hace la taxonomía ESCO para las habilidades, Word2Vec no pudo reconciliar de forma óptima estas taxonomías para producir un emparejamiento significativo de habilidades. De esto surgió una disyuntiva entre precisión y reproducibilidad. Por un lado, los métodos de PLN permiten una reproducibilidad casi perfecta, pero obtienen una puntuación baja en la escala de precisión en este contexto. Se tomó la decisión de priorizar la precisión durante todo el proceso de conceptualización del Marco Tabiya. Así, la metodología predominante que utiliza ocupaciones ESCO como un puente hacia las habilidades demostró equilibrar de forma óptima la escala de precisión-reproducibilidad para nuestros propósitos. Es decir, la asignación manual de ocupaciones ESCO a actividades ICATUS para derivar habilidades asociadas con la economía invisible demostró obtener una puntuación alta en la escala de precisión y lo suficientemente alta en la escala de reproducibilidad, ya que este trabajo se comprobó de manera independiente. Por lo tanto, el procedimiento de emparejamiento manual prevaleció en la creación del Marco Tabiya.

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