Modelando la felicidad en adultos en formación académica aplicando algoritmos de aprendizaje automático.

Resumen

En este estudio se presentan modelos del bienestar subjetivo en estudiantes universitarios mexicanos mediante algoritmos de clasificación supervisada, con el fin de identificar los factores que predicen la felicidad y evaluar la capacidad de distintos modelos para clasificar los niveles de bienestar. Mediante un diseño cuantitativo, longitudinal y explicativo, utilizando microdatos del BIARE del 2019 al 2025. La muestra incluyó 6,793 instancias y 52 atributos de adultos en formación universitaria mayores de 18 años. Los resultados evidencian que el algoritmo SimpleLogistic alcanzó el mejor desempeño, con una exactitud de 99.72%. Los factores positivos asociados a la felicidad incluyen la solvencia mensual, la seguridad financiera, el bienestar presente y anual, el propósito y el logro diario.