Este proyecto desarrolla una metodología sistemática para evaluar la información para posible idoneidad de candidatos a puestos en el Poder Judicial de la Federación mediante el análisis automatizado de sus currículos vitae (CVs) en formato PDF consultable en el sitio: https://candidaturaspoderjudicial.ine.mx/ con corte al 18 de mayo de 2025 a las 20:00 hrs. El objetivo principal es proporcionar un marco objetivo y transparente que facilite la comparación entre candidatos según el cargo al que aspiran (Ministro, Magistrado, Juez), integrando información de los documentos curriculares que facilite la comparación entre la información de candidatos, considerando múltiples factores que pudieran ser de utilidad antes de la selección en una urna.
El análisis se basa en un modelo multidimensional que evalúa ocho aspectos fundamentales de los perfiles profesionales de los candidatos:
- Nivel Educativo (20%)
- Experiencia Judicial (30%)
- Años de Experiencia Total (15%)
- Experiencia Profesional No Judicial (10%)
- Producción Académica (10%)
- Dominio de Idiomas (5%)
- Certificaciones y Formación Complementaria (5%)
- Áreas de Especialización (5%)
Estos criterios fueron seleccionados considerando los requisitos establecidos para puestos judiciales y las mejores prácticas internacionales para la selección de personal judicial.
El proceso comienza integrando dos fuentes de información complementarias:
-
Base de datos existente (Excel): Contiene información estructurada sobre los candidatos, incluyendo su nombre, cargo al que aspiran (Ministro, Magistrado, Juez) y el Poder de la Unión correspondiente.
-
Currículos vitae (PDF): Documentos no estructurados que contienen la trayectoria completa de cada candidato.
Esta combinación permite un análisis más completo al vincular el perfil del candidato con el cargo específico al que aspira.
El sistema implementa técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural para extraer información relevante de los PDFs:
- Utiliza reconocimiento de entidades nombradas (NER) para identificar datos personales
- Aplica expresiones regulares y patrones lingüísticos para detectar secciones específicas
- Implementa análisis de texto para determinar áreas de especialización
- Estima años de experiencia a partir de la información temporal detectada
La información extraída se organiza en categorías estandarizadas:
- Información personal: Nombre, género, fecha de nacimiento
- Formación académica: Grados obtenidos, instituciones, áreas de estudio
- Experiencia profesional: Dividida en judicial y no judicial
- Producción académica: Publicaciones, artículos, libros
- Competencias adicionales: Idiomas, certificaciones, especialidades
Se desarrolló un sistema de puntuación ponderada que considera:
- La relevancia de cada criterio para el cargo específico (diferenciando entre Ministro, Magistrado y Juez)
- La normalización de indicadores para permitir comparaciones equitativas
- La aplicación de ponderaciones basadas en requisitos legales y mejores prácticas
El sistema permite múltiples niveles de comparación:
- Entre candidatos que aspiran al mismo cargo
- Según criterios específicos (experiencia judicial, formación académica, etc.)
- A través de visualizaciones que destacan fortalezas y áreas de oportunidad
El sistema genera rankings completos de candidatos según el cargo al que aspiran (Ministro, Magistrado, Juez), permitiendo comparaciones más precisas entre perfiles similares:
| Candidato | Cargo | Poder | Puntuación | Nivel Educativo | Exp. Judicial | Años Exp. |
|---|---|---|---|---|---|---|
| [Candidato 1] | Magistrado | Judicial | 87.5 | 4 | 5 | 15 |
| [Candidato 2] | Juez | Judicial | 82.3 | 3 | 6 | 12 |
| [Candidato 3] | Ministro | Ejecutivo | 79.1 | 4 | 3 | 18 |
Este gráfico muestra la contribución de cada criterio a la puntuación total, permitiendo identificar las fortalezas específicas de cada candidato.
Esta visualización permite comparar múltiples dimensiones simultáneamente entre los candidatos mejor calificados, facilitando la identificación de perfiles complementarios o especializados.
Análisis de la distribución de puntuaciones por género, contribuyendo a la evaluación de equidad en el proceso de selección.
Esta matriz revela relaciones entre diferentes criterios de evaluación, como la correlación entre nivel educativo y producción académica, o entre experiencia judicial y años totales de experiencia.
Visualización de las áreas de especialización más comunes entre los candidatos, identificando campos de expertise predominantes y subrepresentados.
Para cada candidato (152/153), el sistema genera un informe detallado que incluye:
- Resumen Ejecutivo: Perfil general, puntuación y ranking
- Desglose de Puntuación: Explicación transparente de cada componente
- Perfil Educativo: Formación académica completa
- Experiencia Profesional: Trayectoria judicial y no judicial
- Competencias Específicas: Especialidades, idiomas y certificaciones
- Análisis de Fortalezas y Áreas de Mejora: Evaluación cualitativa
- Recomendación: Valoración general de idoneidad
Ejemplo de sección de desglose de puntuación:
## Desglose de Puntuación (Cargo: Magistrado)
Nivel Educativo: 18.5 puntos (3.7/4, peso para Magistrado: 20%)
Experiencia Judicial: 28.5 puntos (4.75/5, peso para Magistrado: 30%)
Años de Experiencia: 13.5 puntos (12/15, peso para Magistrado: 15%)
Otra Experiencia: 7.5 puntos (3/4, peso para Magistrado: 10%)
Publicaciones: 8.0 puntos (4/5, peso para Magistrado: 10%)
Idiomas: 3.5 puntos (2/3, peso para Magistrado: 5%)
Certificaciones: 3.0 puntos (3/5, peso para Magistrado: 5%)
Especialización: 4.0 puntos (4/5, peso para Magistrado: 5%)
Puntuación Total: 86.5/100
El sistema se implementa en Python utilizando Google Colab como entorno de desarrollo, lo que facilita:
- El procesamiento distribuido de documentos PDF
- La integración con Google Drive para acceso a los archivos
- La utilización de bibliotecas especializadas de procesamiento de lenguaje natural
-
Módulo de Extracción de CVs:
- Utiliza PyMuPDF y PyPDF2 para realizar extracción de texto avanzada
- Implementa mecanismos de respaldo para manejar documentos con formatos complejos
- Aplica técnicas de limpieza y normalización para mejorar la calidad del texto extraído
-
Módulo de Procesamiento de Datos Estructurados:
- Lee archivos Excel con información base de los candidatos
- Vincula cada candidato con su cargo y poder correspondiente
- Establece las ponderaciones específicas según el tipo de cargo
-
Módulo de Análisis Lingüístico:
- Utiliza spaCy para reconocimiento de entidades nombradas
- Aplica NLTK para tokenización y análisis léxico
- Implementa modelos específicos para el español
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Módulo de Puntuación y Evaluación:
- Algoritmos de normalización relativa basados en el conjunto de datos
- Sistema de ponderación diferenciada según el cargo
- Mecanismos de explicabilidad que documentan cada paso del cálculo
-
Módulo de Visualización y Reportes:
- Utiliza Matplotlib, Seaborn y WordCloud para visualizaciones avanzadas
- Genera visualizaciones específicas por cargo y categoría
- Implementa mecanismos de exportación a formatos estándar (Excel, Markdown)
La selección de candidatos para el Poder Judicial de la Federación requiere un análisis exhaustivo que considere tanto la trayectoria profesional como la adecuación específica al cargo al que aspiran. Este ejercicio sólo demuestra cómo las técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos pueden transformar este proceso, haciéndolo más objetivo, transparente y eficiente.
El sistema desarrollado integra exitosamente:
- Información estructurada de bases de datos existentes (Excel)
- Datos no estructurados extraídos de currículos en formato PDF
- Criterios de evaluación diferenciados por tipo de cargo
- Visualizaciones comparativas que facilitan el análisis a diferentes niveles
Durante el desarrollo, se enfrentaron y superaron varios desafíos significativos:
- Heterogeneidad de formatos: Los currículos presentaban estructuras muy diversas, requiriendo algoritmos robustos de extracción.
- Criterios diferenciados por cargo: La implementación de ponderaciones variables según el tipo de posición judicial.
- Vinculación entre bases de datos: La necesidad de cruzar información entre archivos Excel y documentos PDF.
- Análisis contextual: La evaluación de la experiencia y formación respecto a los requisitos específicos de cada cargo.
El proyecto tiene varias direcciones potenciales de desarrollo:
- Automatización completa: Implementar un sistema que pueda procesar automáticamente nuevos candidatos a medida que se reciben sus currículos.
- Análisis predictivo: Desarrollar modelos que, basados en datos históricos, puedan predecir el desempeño futuro según el perfil del candidato.
- Interfaz web interactiva: Crear un portal que permita a los usuarios explorar los datos y visualizaciones de manera interactiva.
- Expansión del modelo: Adaptar el sistema para evaluar candidatos a otros cargos públicos o posiciones en diferentes poderes del Estado.
Este sistema no pretende reemplazar el juicio humano en la selección final, sino complementarlo con:
- Análisis objetivo de grandes volúmenes de información
- Identificación de patrones no evidentes
- Estandarización del proceso evaluativo
- Documentación transparente de los criterios aplicados según el cargo
La aplicación de esta metodología contribuye a fortalecer la calidad, transparencia y equidad en los procesos de selección judicial, alineándose con las mejores prácticas internacionales de administración de justicia.
Nota: Este documento describe la metodología y resultados del sistema de análisis de idoneidad. Las imágenes incluidas son representativas y la interprestación de los resultados es responsabilidad del usuario final.