miércoles, 30 de diciembre de 2015

La exclusión residencial.

      Vamos a dedicar la entrada de este mes a una cuestión relacionada con la diferenciación residencial, pero más difícil de apreciar en el espacio urbano: la exclusión residencial.
      La exclusión residencial puede definirse siguiendo a Cortés (2004) como la situación en la que se encuentra un grupo de población que reside en viviendas que no cumplen unos requisitos mínimos en lo tocante a su adecuación, accesibilidad, estabilidad y habitabilidad. Y son tres las situaciones de exclusión residencial que podríamos identificar (Raya, 2010): grave (no hay acceso a la vivienda), moderada (precariedad en las condiciones de habitabilidad de la vivienda, o un gasto en ella superior al 50% de los ingresos), y leve (carencia de equipamientos básicos por causas económicas). De las tres, la información censal nos permite trabajar la exclusión moderada por precariedad en las condiciones de habitabilidad de la vivienda, desde el momento en que contamos con información acerca del estado del edificio en el que se sitúa ésta. Y suponemos que tan sólo las viviendas situadas en edificios en buen estado no presentarán condiciones precarias de habitabilidad, a diferencia de aquellas otras situadas en edificios en mal estado o en ruinas.
      A la vista de lo anterior, efectivamente podemos ver cómo diferenciación residencial y exclusión residencial están en cierta forma relacionadas, puesto que la primera se centra en la distribución de la población según el estado del edificio, y la segunda lo hace en la distribución de la población en el espacio urbano. Y como, aunque relacionadas, no dan cuenta del mismo fenómeno, los resultados de su estudio pueden indicar situaciones contrapuestas.
      En el número de julio-diciembre de Estudios Geográficos de 2015 ha salido publicada una investigación sobre esta cuestión, aplicada a Andalucía, y sus resultados muestran cómo, en el periodo 2001/2010, los niveles de diferenciación residencial de los inmigrantes laborales (1)  han disminuido en la práctica totalidad de los municipios objeto de estudio. Esto es, el incremento de inmigrantes laborales que se ha producido en la última década ha tenido lugar sobre bases espaciales amplias, la práctica totalidad de las secciones censales de los municipios ha acogido a este tipo de población.
      Sin embargo, la evolución de la exclusión residencial es justamente la contraria. En un contexto de disminución, tanto en términos absolutos como relativos, de las viviendas situadas en edificios en estado deficiente, malo o ruinoso, la presencia de inmigrantes laborales en ellas se ha incrementado. Esto es, son los españoles los que se han beneficiado de la mejora del parque residencial de los municipios objeto de estudio, mientras que los inmigrantes laborales continúan abocados en gran medida a obtener vivienda en la parte baja del mercado inmobiliario, lo que implica una sobrerepresentación en aquellas que presentan problemas de habitabilidad.
      Pareciera, por tanto, que efectivamente los inmigrantes laborales se distribuyen en la práctica totalidad de las secciones censales de los municipios objeto de estudio, al tiempo que se concentran, a su vez, en las peores viviendas de dichas secciones censales.
(1): Se consideran inmigrantes laborales aquellos cuya nacionalidad no es la correspondiente a los países más desarrollados, en Andalucía principalmente África, América del Sur y, más recientemente, Rumanía.
Para saber más:
      -Cortés Alcalá, L; Menéndez García, M. V., y Navarrete Ruiz, J. (2004): "La vivienda como factor de integración social de los inmigrantes". Documentación Social, 132, pp.121-155.
      -Natera Rivas, J. J. (2015): "Más dispersos pero más excluidos. Análisis de la evolución de la diferenciación y exclusión residenciales de los inmigrantes económicos en Andalucía". Estudios Geográficos, LXXVI, 279. pp.609-632. doi: 10.3989/estgeogr.201522
      -Raya Díez, E. (2010): "Aplicaciones de una herramienta para el diagnóstico y la investigación en exclusión social". Documentos de Trabajo Social, 48. pp.117-136.

sábado, 28 de noviembre de 2015

Estigmas.


En la entrada anterior hacía referencia a que la aparición y fijación de estigmas territoriales es una de las consecuencias que puede tener la reputación del barrio sobre la gente que reside en él. En otras palabras, en determinadas circunstancias tendemos a calificar a la gente no por lo que es, sino por las características del lugar en el que reside, vemos a los otros cada vez menos como individuos, cada vez más como integrantes de una categoría.
En este sentido, hagámonos la siguiente pregunta: ¿qué es un favelado? O, ¿qué es un villero? Estrictamente hablando un favelado es una persona que vive en una favela, al igual que un villero es una persona que reside en una villa miseria. Sin embargo, en el imaginario colectivo el término va más allá de la mera adscripción espacial del lugar de residencia, desde el momento en que se le añaden connotaciones sociales, en este caso negativas, que, si bien se corresponden con el tipo de barrio, automáticamente se aplican a sus residentes. Cambiemos los términos favelado o villero por cualquiera referido a un tipo de barrio o a un barrio concreto de nuestra ciudad que sea percibido por los habitantes del resto de la ciudad como “malo”, “peligroso”, “desfavorecido”, etc.,  y se entenderá a qué me estoy refiriendo.
Así las cosas, la extensión de la reputación del barrio a la población que lo habita suma nuevas desventajas para ésta última, hasta el punto de que es relativamente frecuente que deba ocultar su lugar de residencia para aumentar sus posibilidades de encontrar un trabajo. Es conocido el caso del mercado de arrendamiento de direcciones existente en Río de Janeiro, al que acude población que teme ser estigmatizada no por lo que es, sino por donde vive, a la hora de solicitar un empleo.
La reputación del barrio tiene una gran inercia social, y tiende a mantenerse aún después de que las características a partir de las que se construyó hayan desparecido, o se hayan modificado. En este sentido, Cortés (2008) ilustra el caso de la Comuna de Peñalolén, en Santiago de Chile. En origen, esta comuna estaba poblada por población de bajos recursos, que accedió a su vivienda a través de invasiones, pero en la actualidad está llegando población de clases medias y altas. Por tanto, pueden encontrarse en ella tanto sectores urbanos que nacieron a partir de tomas de terreno, como condominios privados, aunque en el imaginario colectivo Peñalolén sigue estando poblado por población de bajos recursos –fueron los primeros en llegar-. Por ello, los integrantes de las clases sociales llegadas después, que residen en los barrios privados, se apresuran a indicar que viven en Peñalolén, pero no en cualquier parte de la Comuna, sino en el barrio cerrado tal. Hay que clarificar dónde se vive, para que no nos alcance el estigma de los “rascas” a los que se asocia Peñalolén.
No obstante, no debemos pensar que este es un fenómeno que afecta únicamente a población de bajos recursos. Entre los habitantes de countries y barrios privados bonaerenses se detecta cierto sentimiento de vergüenza por residir en uno de estos barrios, hasta el punto de ocultar a los colegas el lugar de residencia, o incluso introducir en los currículums la dirección de los padres, por temor al encasillamiento. Svampa (2001:254) indica que este temor al encasillamiento, a la fuerza del prejuicio, a la justicia sumaria de la sociedad se revela como una “inversión del estigma”.
          Se trata, por tanto, de una cuestión que entra más en lo sociológico que en lo geográfico, pero, como indiqué en la entrada de presentación del blog, no hay duda de que en el estudio de la diferenciación residencial, y de sus consecuencias, son muchas las disciplinas que pueden, y deben, intervenir.

Para saber más:

Cortés, Susana (2008): “Vergüenza de vivir donde vivo”: Ideas para una re-conceptualización de la segregación residencial socioeconómica”. AIBR, Revista de Antropología Iberoamericana, 3:3. pp.419-445.

Svampa, María Estela (2001): Los que ganaron. La vida en los countries y barrios privados. Ed. Biblos, Buenos Aires.

Warr, Deborah (2005): "There goes the neighbourhood: the malign effects of stigma".  Social City, 19. pp.11 págs.

viernes, 23 de octubre de 2015

La reputación del barrio.

          La entrada de hoy está dedicada a una cuestión relacionada con la diferenciación residencial, y que tiene especial influencia sobre alguna de sus consecuencias: la reputación del barrio. La reputación hace referencia a la imagen que tienen los habitantes de la ciudad sobre un barrio, pero también al significado, y a la estima, que dicho barrio suscita. Así las cosas, la reputación es algo socialmente construido a partir de información de los medios de comunicación, de experiencias –personales o no-, y de factores físicos y estructurales fácilmente observables a simple vista. Una información que no siempre tiene por qué ser precisa, ni corresponderse con la realidad actual del barrio: pensemos que la mala reputación de un barrio permanece en el tiempo aún cuando los factores –sociales o ambientales- que la propiciaron hayan desaparecido.
         ¿Cuáles son estos factores que inciden en la conformación de la reputación de un barrio? Los físicos –trama urbana, tipología constructiva, estado de conservación y limpieza- son muy importantes, puesto que son los más fácilmente perceptibles: los barrios con mayor densidad tienden a tener una reputación más baja que los que presentan densidades bajas, con amplios espacios abiertos; los resultados de actos de vandalismo, la deficiente conservación del mobiliario urbano, también bajan la reputación del barrio. Pero también los factores sociales pesan mucho en la conformación de la reputación del barrio. El estatus socioeconómico de su población –percibido a través de las características físicas del barrio- es muy importante, como también la presencia de determinados grupos sociales, considerados por los residentes de la ciudad ya sea como no deseables o como pertenecientes a una determinada élite.
          Dado que la reputación es algo socialmente construido, parece razonable diferenciar entre dos tipos de reputación: la interna, referida a la imagen que tienen del barrio sus propios habitantes, y la externa, que es la que tienen de ese mismo barrio el resto de habitantes de la ciudad.
          La reputación interna se basa en un conocimiento preciso de las características del barrio: al fin y al cabo, sus residentes lo conocen bien, son capaces de construir microjerarquías en su interior (qué plaza es mejor, por qué calles es seguro transitar, etc.). El nivel de reputación interna tiende a ser superior al de la externa, puesto que los residentes se encuentran en un barrio que, al menos, les resulta aceptable para vivir o, en el peor de los casos, sus residentes podrían mostrar una especie de adaptación psicológica a su situación, a través de la cual puntuarían a su barrio relativamente bien porque es lo mejor que pueden conseguir.
         En cuanto a la reputación externa, se basa en una información mucho menos abundante y unas experiencias más escasas. En consecuencia la visión del barrio sobre la que se construye suele estar considerablemente simplificada, estableciéndose fronteras muy gruesas, y exagerando las diferencias entre barrios. Esta reputación externa es la que estaría detrás de las respuestas que un no residente daría a otro no residente a preguntas típicas del tipo ¿es seguro ir allí? o ¿qué tipo de gente vive allí’?
          Como en la entrada del mes que viene veremos, la reputación del barrio es importante para la población que reside en él, puesto que la reputación del lugar donde se vive tiende a hacerse extensiva a sus habitantes, contribuyendo a la aparición de estigmas territoriales.

Para saber más:

Cortés, Susana (2008): "Vergüenza de vivir donde vivo: ideas para una re-conceptualización espacial de la segregación residencial socioeconómica".  Abir. Revista de Antropología Iberoamericana, 3:3. pp.419-445.
Pan Ké Shon, Jean-Louis (2007): "Residents' perceptions of their neighbourhood: disentangling dissatisfaction, a French survey". Urban Studies, 44:11. pp.2231-2268.

Permentier, Matthieu, Van Ham, Maarten, y Bolt, Gideon (2008): "Same neighbourhood... different views? A confrontation of internal and external neighbourhood reputations". Housing Studies, 23:6. pp.822-855.

martes, 15 de septiembre de 2015

Una clasificación de la diferenciación residencial.

      Como ya sabemos, hay al menos dos tipos de segregación (en esta entrada usaré el término segregación como sinónimo de diferenciación). En términos sociológicos, segregación significa la ausencia de interacción entre grupos sociales; en un sentido geográfico, significa desigualdad en la distribución de los grupos sociales en el espacio físico y, es ésta última la que nos interesa.
     Rodríguez (2001:12) la define de la siguiente manera:
  “En términos simples, segregación espacial o residencial es la aglomeración geográfica de familias de una misma condición o categoría social, como sea que se defina esta última, social o racialmente o de otra forma. En términos más complejos, podemos diferenciar tres dimensiones principales de la segregación: (a) la tendencia de un grupo a concentrarse en algunas áreas; (b) la conformación de áreas socialmente homogéneas; y (c) la percepción subjetiva que tiene la gente de las dimensiones objetivas (las dos anteriores) de la segregación”.
      La primera dimensión aparece cuando algún grupo social registra un sesgo residencial global, es decir, todos (o la gran mayoría) de sus miembros se localizan en una zona determinada de la ciudad. Es lo que se denomina segregación por localización de grupo, y no implica necesariamente que esa zona determinada no esté compartida con representantes de otros grupos sociales. El resultado suele ser la aparición de los denominados enclaves –étnicos, religiosos, etc.-
     La segunda dimensión implica la ausencia de mezcla o integración de grupos sociales en espacios comunes, y aparece cuando un grupo social no se mezcla con el resto, aunque esté diseminado en varias partes de la ciudad. Esta dimensión, que se denomina segregación por exclusión, origina zonas homogéneas en un contexto heterogéneo, lo que probablemente dificulta la interacción (o encuentro al menos) con otros grupos sociales. El resultado suele ser la aparición de ghettos –definidos por el origen de la población, su nivel de ingresos, etc.-
      Las consecuencias de uno u otro tipo de segregación son diferentes: la existencia de enclaves suele ser positiva, tanto para sus integrantes –en lo relativo a la conservación de su identidad de grupo, autogestión, etc.- como para el entorno en el que se insertan –barrios chinos como atractivo turístico, por ejemplo-. Pero la existencia de guettos tiene consecuencias diametralmente opuestas (especialmente si se extienden por zonas amplias de la ciudad), una vez más tanto para sus residentes como para el entorno en el que se insertan.
      La explicación de porqué estamos ante un tipo u otro de segregación no es simple, descansa en una maraña compleja de relaciones entre diferentes factores a distintas escalas, organizados por la dinámica de la sociedad capitalista. Dado que en ella la acumulación ocurre tanto en sentido positivo como negativo –relacionados respectivamente con riqueza y poder, pobreza y subordinación- los factores determinantes de las diferentes situaciones residenciales tenderán a estar repartidos entre ambos extremos. Cuanto más cercana esté la situación concreta de dichos extremos, se agruparán mejor. La consistencia de esas agrupaciones tiende a generar pautas de segregación espacial, en una dirección u otra, que las tipologías tienden a identificar y organizar.
       Un ejemplo de tipología de segregación, muy útil a mi parecer, nos la aporta Barbosa (2001), partiendo de la combinación de cuatro criterios.
      1.-De origen estructural: indica localización, escala y nivel de complejidad en el que la segregación se genera; sus actores principales son clasificados como individuos, grupos o instituciones; y tiene efectos colectivos no intencionados y estructurales.
   2.-Intencionalidad: Se refiere sólo a la intención de los actores de autosegregarse, o de segregar a otros, esto es, distanciarse ellos mismos de otros. No se refiere a las elecciones de localización donde la principal razón es unirse, estar con otros, a pesar del hecho de que esta elección también podría generar segregación.
      3.-Carácter voluntario o forzado de la segregación. Relacionado con el tipo de experiencia, activa o pasiva, positiva o negativa, del actor que es objeto de segregación.
       4.-Distinción entre aquellos que promueven y aquellos que son objeto de segregación, con el fin de diferenciar la autosegregación de otras situaciones.
       Las pautas de segregación están clasificadas según los actores y los niveles en los que la segregación se genera, por ejemplo, elección voluntaria, obligación autoritaria, u obligación estructural, variando de acuerdo a la intencionalidad de quienes la promueven o la experimentan.
        El cuadro contiene la tipología, y en los párrafos siguientes ofrezco su explicación.


Tipos de segregación
Nivel I:
Acción individual
Niveles II y III:
Efectos estructurales
Relación entre los promotores de la segregación urbana y los sujetos de la misma
Características
No organizada
     Organizada
Nivel II
Nivel III
Individual
Grupal
Institucional
Efectos colectivos de acciones individuales
Efectos de las lógicas estructurales
I. ELECCIÓN VOLUNTARIA.                                      A
I.a Intencional por parte de los promotores
     ASI
+
ASG
+
    ASMI
+


Reflexividad
I.b Intencional por parte de los sujetos
        +
    +
         +


II. OBLIGACIÓN AUTORITARIA                                                        B
II.a Intencional por parte de los promotores


        PS
 +


Dominación política
II.b No intencional por parte de los sujetos


          +


III. OBLIGACIÓN ESTRUCTURAL                                                                                                          C
III.a No intencional por parte de los promotores



        EC
+
      DR
+
Dominación estructural
III.b No intencional por parte de los sujetos



        +
        +
Fte: Barbosa (2001).

ASI: Autosegregación individual (urbanizaciones cerradas).
ASG: Autosegregación grupal (comunidades).
ASMI: Autosegregación con mediación institucional (mercado de la vivienda).
PS: Políticas de segregación (apartheid).
EC: Efectos colectivos (“white flight”).
DR: Diferenciación residencial (sin posibilidad de elección residencial).
A y C: tipos puros B: tipo mixto.

     La pauta de elección voluntaria corresponde a tres modelos de segregación:
     a) opciones individuales –barrios cerrados-,
     b) opciones de grupo para llevar una vida comunitaria, y
    c) opciones mediadas institucionalmente, como por ejemplo las opciones residenciales segregadas ofrecidas en el mercado, o las áreas residenciales construidas por las compañías para sus empleados.
     Esta pauta de elección voluntaria sería una pauta “pura”, en el sentido de que los actores que la producen son ellos mismos objeto de la segregación, como expresión de una relación reflexiva.
    La pauta de obligación autoritaria es exclusivamente institucional y mixta, desde el momento en que es intencional por parte de quienes la producen, y obligatoria para aquellos que la experimentan. Este sería el caso de políticas en las que el dominio político de ciertos grupos sobre otros es explícito, como en el caso del apartheid.
     La pauta de obligación estructural es también una pauta “pura”, y engloba situaciones en las que dos efectos estructurales producen segregación, incluso aunque no hay una intención explícita, como:
    a) efectos colectivos de acciones individuales, como el caso del denominado “white flight”, causado por la llegada de inmigrantes o población negra a ciertas áreas, abandonando dichas áreas la población blanca preexistente por que su capacidad adquisitiva les permite cambiar de residencia, o como
    b) las lógicas del empleo y la distribución del ingreso, que, por ejemplo, deja a ciertos grupos sin capacidad de elección residencial alguna, por lo que la diferenciación residencial viene dada por la capacidad de compra, lo que no es sino una relación de dominación.
    Merece la pena destacar la importancia que se da a la intencionalidad y al carácter voluntario o involuntario del proceso de segregación. Ambos son factores con importantes efectos políticos y simbólicos, claves para evaluar el resultado y para aceptar o rechazar las políticas con él relacionadas. 
     La experiencia de la segregación, cuando sea positiva y deseable, contribuirá a legitimarla; puede ser el caso de situaciones en las que se refuerza la identidad de grupo e incluso la autoestima personal, aumentando la resistencia del grupo ante situaciones de dominación o confrontación. 
     Pero en caso contrario, cuando la segregación es aceptada pasivamente, como algo impuesto, injusto y, por tanto, no legítimo, la pérdida de legitimidad puede no sólo ser fuente de resistencia contra un orden social visto como opresivo, sino que puede convertir la actitud pasiva en otra activa, con serias consecuencias en el caso de revueltas. 
      La legitimidad es una elemento fundamental para la aceptación de valores y comportamientos, y juega un papel central en el éxito o fracaso de políticas públicas sociales, como las de integración de extranjeros o grupos étnicos. La legitimidad también expresa la distinción entre aquellos que la producen y aquellos que son sujetos de segregación. Expresa la idea de que el proceso de segregación puede verse como distribuido entre dos extremos: segregación forzada y autosegregación, con numerosas situaciones entre ambas.
    La importancia de considerar estos factores estriba en que la elaboración de una tabla con los posibles determinantes puede servir de guía para la investigación empírica: por ejemplo, podría ayudar a comprender porqué en unos casos el factor determinante de la segregación es el étnico, mientras que en otros es el socioeconómico.

Para saber más:

Barbosa, Eva (2001): Urban spatial segregation and social differentiation. Foundation for a typological analysis. Working paper. Lincoln Institute for Land Policy. 22 páginas.

Marcuse, Peter (2005): "Enclaves yes, ghettos, no. Segregation and the State. Desegregating the city". En Varady, Peter -ed.-: Ghettos, Enclaves and Inequality. pp.16-30. Ed. State University of Nueva York. Albany.

Rodríguez Vignoli, Jorge (2001): Segregación residencial socioeconómica. ¿Qué es?, ¿cómo se mide?, ¿qué está pasando?, ¿importa? Serie Población y Desarrollo, 16. CEPAL. Santiago de Chile. 80 páginas.

jueves, 27 de agosto de 2015

San Miguel de Tucumán.

         En la entrada de presentación del blog indicaba que en el caso español los grupos sobre los que se estudia la diferenciación residencial vienen definidos en la mayor parte de los casos por la nacionalidad. Sin embargo, en otros contextos esta variable no tiene utilidad alguna a la hora de estudiar este fenómeno, y son otras, de corte socioeconómico, las empleadas.
         Aprovechando que estoy en estos días en San Miguel de Tucumán, Argentina, traigo esta ciudad como ejemplo de diferenciación residencial no relacionada con la nacionalidad. San Miguel es la capital de la provincia de Tucumán, situada en la región Noroeste de la República, a unos 1.000 kms al NO de Buenos Aires. Según el último Censo de Población, de 2010, el Gran San Miguel de Tucumán (GSMT) -el área metropolitana- tiene 794.000 habitantes, y es la metrópolis de la región.
         Como en la mayor parte de las grandes ciudades argentinas -y, por extensión, latinoamericanas-, hay grandes diferencias socioeconómicas entre su población, la brecha entre "ricos" y "pobres" es grande, y estas diferencias tienen un acusado componente espacial. Así, los menos pudientes tienden a localizarse en las periferias, o en determinados espacios pericentrales degradados, mientras que los más pudientes se localizan bien en el centro urbano -cada vez en menor medida-, bien en localizaciones también periféricas, pero caracterizadas por presentar buenas condiciones ambientales y estar comparativamente bien comunicadas con el centro . Es por ello que las viviendas de esta clase alta tienen a localizarse en siguiendo una única dirección desde el centro de la ciudad, mientras que las de la clase baja se extienden por la mayor parte de la periferia. La práctica totalidad de los modelos de ciudad latinoamericana de los que disponemos dan cuenta de esta realidad, y abajo les dejo un par de referencias (pertenecientes a la "escuela" alemana, en mi opinión la que mejores modelizaciones ha aportado), aplicables a ciudades intermedias.
         En este contexto, una de las variables que puede utilizarse para medir la diferenciación residencial es el Índice de Privación Material de los Hogares (IPMH). Básicamente lo que mide es la presencia de hogares con privación patrimonial (esto es, que residen en viviendas que no cumplen con unos mínimos de calidad de los materiales de construcción); de hogares con privación de recursos corrientes (que no cuentan con un mínimo de ingresos); y de hogares con privación convergente, esto es, que están afectados a la vez por ambos tipos de privación.
         Podemos emplear esta variable para trabajar alguna de las 5 dimensiones de la diferenciación residencial, tal y como ha hecho Batista Zamora (2012). Entre otros, la autora selecciona a los hogares con privación convergente (que agrupan a la población más pobre de la ciudad), el 19% de los hogares del GSMT en 2001, 34.096 en números absolutos,  centrándose en la dimensión agrupamiento empleando técnicas de autocorrelación espacial, a las que ya he hecho referencia en este mismo blog aquí y aquí.
         El valor de la I de Moran aplicada a la distribución espacial de los hogares con privación convergente es de 0,4611, valor significativo al 0,05%, por lo que dicha distribución no es en absoluto aleatoria. En la figura se muestran los hot-spots (en rojo) y los cold-spots (en azul), y en ella puede observarse con claridad cómo las concentraciones estadísticamente significativas se localizan en la periferia, al igual que los agrupamientos bajo-alto. En contraste, los cold-spots se extienden por el centro de la ciudad y por alguno de los radios (secciones) censales del oeste, formando una extensión lineal del centro. Merece la pena destacar que en esta zona prácticamente no hay agrupamientos bajo-alto, y que los únicos alto-bajo están en ella. En resumidas cuentas, las agrupaciones estadísticamente significativas alto-alto se extienden, de manera bastante continua, por toda la periferia de la ciudad, con la única excepción de su porción occidental; y las agrupaciones bajo-bajo, lo hacen por el centro, más una expansión lineal precisamente en dirección a la periferia occidental.
 
Agrupamientos correspondientes a los hogares con Privación Convergente en el Gran San Miguel de Tucumán (2001).


Batista Zamora, 2012.

         Recordemos que esta es la distribución espacial "típica" de la población de la ciudad latinoamericana cuando se la agrupa a partir de variables socioeconómicas, tal y como indiqué al comienzo. El Gran San Miguel de Tucumán como acabamos de ver no es una excepción, y, al menos en este caso esa distribución de la población no es aleatoria. Son varios los factores -históricos, medioambientales, relacionados con determinadas actividades económicas (ingenios) localizadas en el sur de la ciudad, etc.- que subyacen en esta realidad, y a ellos dedicaré una de las próximas entradas.
 
Para saber más: 


Bähr, Jürgen y Günter Mertins (1982): "A model of the social and spatial differentiation of Latin American metropolitan cities". Applied Geography and Development 19: 22-45. Originalmente Idealschema der sozialraümliche differenzierung lateinamericanischer Grobstadte. Geographische Zeischrift  69: 1-33.

Batista Zamora, Ana Ester (2012): "Notas sobre la presencia y localización de concentraciones de hogares pobres en las capitales del Noroeste argentino." Breves Contribuciones del Instituto de Estudios Geográficos, 23: 9-30. Disponible en http://www.filo.unt.edu.ar/rev/ieg/ieg_23/Breves%2023-4-Articulos-BatistaZamora.pdf
 
Borsdorf, Axel (1989): "El modelo y la realidad. El ejemplo de la ciudad latinoamericana." Revista Interamericana de Planificación 22: 21-29

Gómez, Alicia, Mario, Silvia, y Olmos, Fernanda (2003): Índice de Privación Material de los Hogares (IPMH): desarrollo y aplicación con datos del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2001. Ponencia presentada en las VII Jornadas Argentinas de Estudios de la Población AEPA.

 

lunes, 13 de julio de 2015

Sobre los tiempos de revisión.

            Uno de los periodos en los que experimentamos más ansiedad es cuando estamos esperando el dictamen de una revista a la que hemos enviado un trabajo, con la esperanza de que nos lo acepten para su publicación; una aceptación que suele venir acompañada por una serie de sugerencias de cambios en el texto original por parte de los árbitros, que por lo general son pertinentes y acaban mejorando el producto final.
            Pero desde que enviamos el texto hasta que tenemos alguna noticia sobre el proceso de arbitraje puede transcurrir -y, de hecho, transcurre- mucho tiempo. Es cierto que las revistas acusan el recibo de nuestro envío con prontitud -prácticamente al momento cuando el sistema es de open-access-, pero una vez que sabemos que efectivamente les ha llegado, el proceso siguiente se puede eternizar. Y cuando digo el proceso siguiente no me refiero únicamente a que nos envíen los dictámenes de los árbitros; pueden transcurrir meses para que el editor de la revista nos indique que efectivamente nuestro trabajo les ha sido enviado o, en el peor de los casos, que por diferentes razones ha sido rechazado "en primera instancia", por lo que no se iniciará siquiera el proceso de evaluación por pares.
            El actual frenesí por publicar en un conjunto muy concreto de revistas -las incluidas en el JCR, más, en Geografía, algunas otras, muy pocas, fuera del mismo-, hace que se estén eternizando en muchas ocasiones los tiempos, debido al aluvión inmanejable de trabajos que los editores están recibiendo. Hasta tal punto que algunas revistas no están aceptando más trabajos para evaluar, mientras que en otras las noticias de los árbitros pueden tardar no semanas o meses, sino semestres (con el enorme coste en tiempo en el caso de que el trabajo haya sido rechazado).
            No se me entienda mal, de ningún modo pretendo cargar las tintas contra la labor de unos editores y unos consejos editoriales que sacan las revistas adelante dedicándoles gran cantidad de tiempo y esfuerzo personal; tampoco contra la de unos árbitros que hacen -hacemos- el trabajo de evaluar contribuciones para su posible publicación, sin contrapartida alguna. El problema, lo que nos está llevando a esta situación se encuentra en otra parte, y es que, como las cosas son como son, sí o sí hay que publicar "donde conviene", basta con leer los criterios específicos para la concesión de los sexenios. Por cierto, no quiero entrar en lo que significa la supeditación a la Thomson Reuters a la que nos están sometiendo, una supeditación que minusvalora las publicaciones en revistas de larga y asentada trayectoria. Publicar en revistas que hasta no hace tanto tiempo eran referentes de la investigación geográfica española cada vez tiene menos valor, lo que las condena a una "muerte por inanición" al recibir cada vez menos trabajos de calidad. Da para otra entrada, pero, de momento, pueden echar un vistazo a alguno de los links de abajo.
            Volviendo a lo nuestro, el problema afecta no sólo a revistas españolas sino, también, a otras publicadas fuera de nuestro país. En este sentido, traigo un link a una iniciativa que puede ser de algún interés. Se trata de SCIREV, una página en la que, a través del aporte de la experiencia de investigadores que han enviado sus trabajos a diferentes revistas, nos podemos informar sobre los tiempos transcurridos en las diferentes etapas del proceso de revisión. Es más, dándonos de alta, podemos realizar nuestro propio aporte, rellenando un cuestionario.
            Las personas que están detrás de la iniciativa son Jeroen Smits y Janine Huisman, ambos profesores asociados en la Universidad Radboud de Nimega, y, aunque aún no son muchas las revistas sobre las que disponemos de información, es de esperar que la nómina vaya creciendo, aumentando así su utilidad.
 
Para saber más:
 
Bonastra, Quim, Capel, Horacio, Martínez-Rigol, Sergi, Casals Costa, Vicente, y Bouza, Jerónimo (2013): Scripta Nova en 2013. Nuevas iniciativas y debates sobre las revistas científicas. En Scripta Nova. Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales. [En línea]. Barcelona: Universidad de Barcelona, 31 de diciembre de 2013, XVII, 462. Disponible en http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-462.htm
 
Reig, Ramón (2014): "La investigación dependiente: crítica estructural al sistema JCR". Ámbitos. Revista Internacional de Comunicación, Nº 27. Disponible en http://ambitoscomunicacion.com/2015/la-investigacion-dependiente-critica-estructural-al-sistema-jcr/

martes, 9 de junio de 2015

Sobre la importancia de la cartografía.

      Hace algún tiempo llegó a mis manos un artículo, cuyo título me dio qué pensar: "Réquiem por los instrumentos no espaciales de segregación residencial". Sus autores son Carlos Garrocho y Juan Campos-Alanís, ambos geógrafos adscritos al Colegio Mexiquense.
      El trabajo se centra, entre otros, en el problema del "tablero de ajedrez". Este problema surge debido al hecho de que, al ser índices aespaciales, los indicadores de diferenciación residencial, como el Índice de Disimilaridad o el Índice de Segregación, no son capaces de diferenciar entre dos distribuciones espaciales totalmente distintas, para las cuales sus resultados podrían ser idénticos.
      Lo que los autores proponen es el abandono del empleo de los índices, y su sustitución por instrumentos que explícitamente tienen un componente espacial, concretamente los indicadores globales y locales de autocorrelación espacial. Precisamente dediqué una  entrada anterior a GEODA, un software que nos permite obtener sus resultados con enorme facilidad.
      Santiago Linares (2012) nos ofrece un  ejemplo de este problema: la figura 1 muestra la distribución espacial de dos grupos de población, uno mayoritario, con 27 integrantes, y otro minoritario, con 9, en dos ciudades diferentes, A y B. Como puede observarse, la distribución espacial del grupo minoritario es muy distinta en A con respecto a B, pero el Índice de Disimilaridad arroja exactamente el mismo resultado, 0,44.
      Una interpretación sin más de estos valores indicaría que en ambos casos los niveles de diferenciación residencial del grupo minoritario son los mismos en las dos ciudades, lo cual, estrictamente, es cierto. Sin embargo, la inspección de la cartografía nos muestra cómo, pese a ello, las distribuciones espaciales son muy diferentes: no sólo el grupo minoritario se distribuye por diferentes zonas de la ciudad, sino que, tal vez más importante, en la ciudad A el grupo está relativamente disperso, en la B está muy concentrado. Efectivamente, en este caso hay que tomar con precaución los valores del índice, puesto que, pese a ser idénticos, responden a realidades bastante diferentes.
 
     
Figura 1
 
Fte: Linares (2012).
      
      En este otro ejemplo, de elaboración propia, (figura 2) las distribuciones espaciales son especulares, el grupo minoritario se concentra en la en el caso de la izquierda (situación A) en el "norte", en la derecha (situación B) en el "sur"; también en este caso los valores del Índice de Disimilaridad serán idénticos.
 
 Figura 2.
 
       No obstante, en este segundo ejemplo se muestra con más claridad la importancia de aportar la cartografía, puesto que su uso permitiría una interpretación más ajustada de los valores de los índices. Supongamos que el grupo minoritario está compuesto por población de muy altos recursos, por lo que, presumiblemente, elegirá para vivir las mejores zonas de la ciudad, en lo ambiental por simplificar. Y supongamos que esas mejores zonas se localizan, al norte, en la ciudad A, y al sur, en la ciudad B.  El hecho de que el índice no pueda dar cuenta de esta localización especular del mismo grupo en dos espacios diferentes pierde importancia al comparar cartográficamente las distribuciones espaciales de las que surgen los valores.
       Podemos suponer también que lo representado en la figura 2  no son dos ciudades, sino dos grupos de población distintos localizados en áreas opuestas de un mismo entramado urbano: la porción norte  está compuesta por vivienda social, y ocupada por población de bajos recursos,  mientras que la sur lo está por viviendas de lujo, ocupada por población de muy altos recursos. Si los volúmenes de población son aproximadamente los mismos, los valores del índice también serán aproximadamente iguales, indicándonos que ambos grupos presentan niveles de diferenciación residencial similares. Es cierto, pero es imprescindible acudir a la cartografía para interpretar correctamente lo que el índice indica. 
      De ahí la importancia que creo que tiene el acompañar de cartografía los índices de diferenciación. Es importante conocer los niveles de diferenciación, especialmente si lo que buscamos es una comparación entre las distribuciones espaciales de varios grupos en un mismo espacio, o del mismo grupo en diferentes momentos. Pero también lo es conocer la distribución espacial a la que corresponden dichos valores, no sólo para saber exactamente dónde se localizan, sino también para relacionar la localización con las características de la trama urbana -siempre que la distribución no sea aleatoria-.
       Por tanto, y volviendo al principio, tal vez  el abandono de estos instrumentos sea una posición un tanto extrema; más bien pareciera que sería deseable acompañarlos de la cartografía de la distribución espacial a la que corresponden.
 
Para saber más:
 
Garrocho, Carlos, y Campos-Alanís, Juan (2013): "Réquiem por los indicadores no espaciales de segregación residencial". Papeles de Población, 77. pp.269-300.
 
Linares, Santiago (2012): "Dificultades metodológicas al medir la segregación: el problema del tablero de ajedrez y la unidad espacial modificable". Geografía y Sistemas de Información Geográfica (GESUIG-UNLU, Luján). Año 4, Nº 4. Sección II: 10-22. www.gesig-proeg.com.ar

lunes, 11 de mayo de 2015

Geoda.

        En la entrada anterior hice referencia a Geo-Segregation Analyzer, una aplicación que nos calcula hasta 40 índices relativos a la diferenciación residencial de la población. Hoy haré referencia a otra aplicación, Geoda, que, en este caso, nos permitirá trabajar sobre la autocorrelación espacial, global y local.
        Supongamos que estamos trabajando con la distribución espacial de uno o varios grupos de población, y que hemos identificado áreas del tejido urbano donde su presencia es superior al peso que ostentan en el conjunto de la población municipal –por ejemplo, a través del cálculo de los cocientes de localización de las diferentes secciones censales-. El paso siguiente podría ser tratar de encontrar alguna explicación que diese cuenta de porqué nuestro grupo se concentra donde lo hace (y, eventualmente, por qué está ausente de donde lo está). Pero antes de ponernos en la tarea, sería importante saber si la distribución espacial es aleatoria, en cuyo caso no tendría mucho sentido ir más allá de la descripción, o no lo es. En este último caso debe haber uno o varios principios que gobiernan, que subyacen, en la distribución espacial del grupo de población que estamos estudiando, y es entonces cuando toma sentido buscar causas, ir más allá de la mera descripción.
        Aquí es donde entra la aplicación objeto de esta entrada, Geoda, software libre desarrollado por Luc Anselyn, que nos aporta información sobre los niveles de autocorrelación espacial global y local, empleando no la G de Getis y Ord, sino la I de Moran.
       Su empleo también es sencillo. Una vez bajada la aplicación, necesitamos alimentarla con una base cartográfica en formato .shp, a la que el programa vinculará, siguiendo nuestras instrucciones, un archivo con la información topológica (quién es vecino de quién). A partir de ahí, podemos pedirle, entre otras cosas, que nos indique el valor de la I de Moran, y su significancia estadística, valor que nos dirá si la distribución espacial de nuestro grupo de población es o no aleatoria; y también podemos solictarle los valores de LISA, de los Indicadores Locales de Autocorrelación Espacial. La cartografía de estos últimos nos indica la existencia de puntos calientes –hot spots- y puntos fríos –cold spots-, y su nivel de significancia estadística. En nuestro ámbito de interés, ambos tipos de clúster son importantes, puesto que nos muestran dónde hay agrupaciones espaciales estadísticamente significativas caracterizadas por la presencia –hot spots- o ausencia –cold spots- de integrantes del grupo de población que estamos estudiando. Un ejemplo de su empleo, aplicado a inmigrantes extranjeros en Málaga, aquí.
        No es, por supuesto, el único software que nos permite trabajar sobre estos aspectos de la distribución espacial de los grupos de población, pero tiene la ventaja –como Geo-Segregation Analyzer-, de que puede ser descargado sin coste alguno, y su empleo no entraña demasiada dificultad. Al hilo de esto, hemos de ser cuidadosos a la hora de utilizar estas aplicaciones, precisamente por la facilidad que presenta su utilización. Hay que ser conscientes no sólo de las condiciones que debe cumplir la información con la que los alimentamos, y conocer perfectamente bien qué indican sus resultados; también hemos de ser críticos en lo relativo a la pertinencia de su uso en la investigación que estemos llevando a cabo.
 
Para saber más:
 
Anselin, L., Syabri, I., y Younghin, K. (2006): "GeoDa: an introduction to Spatial Data Analysis". Geographical Analysis, 38:1. pp.5-22. DOI: 10.1111/j.0016-7363.2005.00671.x
 
Martorí, J. C., y Hoberg, K. (2008): "Nuevas técnicas de estadística espacial para la detección de clusters residenciales de población inmigrante". Scripta Nova. Revista electrónica de Geografía y Ciencias Sociales. 15 de abril de 2008, Vol. XII, número 261. http://www.ub.es/geocrit/sn/sn-263.htm

lunes, 20 de abril de 2015

Geo-Segregation Analyzer.

            Supongamos que hemos obtenido información relevante para medir los niveles de diferenciación residencial, no para uno, sino para un buen número de grupos de población, y no sólo para un único año, sino para varios (1).
            Supongamos también que nos interesa trabajar no sobre una de las dimensiones de la diferenciación residencial, tal y como fueron identificadas por Massey y Denton (1988), sino, por ejemplo, para cuatro de las cinco reconocibles, a saber: igualdad, concentración, exposición, y centralización. Nos enfrentamos, por tanto, a un proceso tedioso, el cálculo de un número importante de índices, que, incluso empleando cualquiera de las hojas de cálculo al uso, puede consumirnos una cantidad de tiempo importante.
            Es aquí donde entra el objeto de esta entrada, un programa que nos permite, sin esfuerzo alguno, obtener los resultados "en un solo click". Es el Geo-Segregation Analyzer, software libre desarrollado en el Centro de Urbanización, Cultura y Sociedad del Instituto de Investigación Científica del Canadá, y traducido al español por Carlos Martorí.
            Para su empleo, además de bajar el software e instalarlo, necesitamos una capa con la cartografía censal, en formato .shp, más un campo binario que añadiremos a nuestra base de datos, en el que los unos (1) identificarán a las secciones censales que forman parte del centro de la ciudad, y los ceros (0) a las que no.
            Con todo ello, solicitamos al programa que nos calcule los índices que nos interesen, de entre un total de 40, y al cabo de unos segundos nos devuelve una tabla con los resultados, para cada uno de los grupos de población seleccionados.
            Ciertamente instrumentos como estos no nos eximen de conocer el método de cálculo de los índices, puesto que podemos enfrentarnos a situaciones en las que no contemos con la base cartográfica digitalizada, pero, hoy en día, creería que serán las menos, desde el momento en que dichas bases están disponibles sin coste o, si lo hay, no suele ser demasiado elevado. Así pues, esta aplicación nos permite centrarnos en lo que más nos interesa como investigadores, esto es, en el análisis de los datos sobre niveles de diferenciación residencial, en lugar de tener que invertir un monto no desdeñable de nuestro tiempo en el cálculo de los índices.
 
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(1): Como en una entrada anterior indiqué, es muy frecuente que nos encontremos con problemas a la hora de comparar los resultados correspondientes a diferentes años por el hecho de que el número de secciones censales sobre el que los índices fueron calculados ha cambiado entre unos y otros. En este sentido, quiero destacar el hecho de que el Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía ha desarrollado una aplicación que hace comparables los seccionados de dos años diferentes, permitiendo comparaciones entre 2002, y, de momento, hasta 2011. La información que está disponible es la correspondiente a los Padrones Municipales de Habitantes, más alguna otra relativa a afiliados a la Seguridad Social, resultados de elecciones, etc. Dado que nos permite soslayar el PUEM, creo que es un instrumento de enorme utilidad en este tipo de estudios. Gracias a Cristina Fernández, responsable del Servicio de Difusión del IECA por sus comentarios al respecto.
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Para saber más:
 
Apparicio, Philippe, Martori, Joan Carles, Pearson, Amber L., Fournier Éric and Apparicio Denis (2013): "An Open-Source Software for Calculating Indices of Urban Residential Segregation". Social Science Computer Review published online 7 October 2013. DOI: 10.1177/0894439313504539
Hurtado García, Francisco Javier, y Rivera Pérez, Mónica (2010): "Difusión a través de la cartografía censal de las secciones comparativas". XVII Jornadas de Estadística de las Comunidades Autónomas. Cáceres, 20 a 23 de octubre de 2010. 22 págs.
Massey, Douglas S; Denton, Nancy A (1988): "The Dimensions of Residential Segregation". Social Forces; Dec 1988; 67, 2; pp.281-315.
 

lunes, 16 de febrero de 2015

La Unidad Espacial de referencia.

Como sabemos, la diferenciación residencial es la distribución espacial desigual de grupos sociales, de manera que, para medirla, el espacio urbano debe estar subdividido en unidades espaciales a las cuales queda referida la información sobre esos diferentes grupos sociales. Y eso nos lleva a referirnos al Problema de la Unidad Espacial Modificable, o Modifiable Areal Unit Problem, MAUP, por sus siglas en inglés.
En nuestro contexto, esa unidad espacial es la sección censal. Se trata de la subdivisión espacial más pequeña para la que disponemos de información censal -o padronal- más o menos abundante, puesto que es la empleada en los Censos de Población y en los Padrones Municipales de Habitantes. Hay equivalentes en otros contextos -los census tracts de los Estados Unidos, o los radios censales argentinos-, y, a efectos prácticos, los investigadores estamos condenados a utilizarlos en la mayor parte de las ocasiones. ¿Por qué digo condenados? Por que su delimitación responde únicamente a razones administrativas, muy relacionadas con el sistema electoral. Hace falta un mínimo de población para que una sección censal exista, de ahí que asistamos a la fusión de algunas de ellas en nuestros centros urbanos, cada vez más despoblados; y, de la misma manera, pueden contener un volumen máximo de población, por lo que es muy frecuente la aparición de secciones censales nuevas, desgajadas de otras preexistentes, en las periferias urbanas, asiento mayoritario de los nuevos habitantes de la ciudad. Este baile, de por sí dificulta la realización de estudios comparativos en el tiempo, puesto que el número de secciones en el que se subdivide la ciudad afecta el resultado de los índices.
Pero además, como su objetivo es el que es, la subdivisión de la ciudad en secciones censales no tiene por qué reflejar la realidad social, arquitectónica, o evolutiva del espacio construido, de forma que un mismo barrio puede estar dividido en varias secciones, o una misma sección contener dos barrios diferentes (y diferenciados). Este hecho puede parecer baladí, pero pensemos en los peligros de caer en la denominada "falacia ecológica" al emplear unidades espaciales que agrupan a población que puede ser muy heterogénea; o en los reparos que, siendo puristas, pueden ponerse al uso de indicadores locales de autocorrelación espacial, usando las secciones censales; y sin olvidar que es precisamente el contexto social, en sentido amplio, del que no pueden dar cuenta de manera acabada las secciones censales, el que nos permite ir más allá de la mera cuantificación de la diferenciación residencial.
Es cierto que hay municipios en los que contamos con una subdivisión alternativa, más útil para nuestros objetivos, el barrio. Málaga, Sevilla o Granada cuentan con su propia delimitación en barrios, que, además se está manteniendo estable en el tiempo (en el caso malagueño la delimitación en barrios se remonta, prácticamente sin cambios, a 2003); pero, en este caso, el problema es el volumen de información referida a ellos. Como en la mayor parte de las ocasiones la delimitación es municipal, la información es la correspondiente al Padrón de Habitantes -básicamente edad, sexo, nacionalidad y nivel de estudios-, una variedad muy por debajo de la correspondiente a los Censos de Población, que, recordemos, usan las secciones censales. De todas formas, el barrio sería la unidad espacial más recomendable para estudiar la distribución espacial de los inmigrantes, agrupados por nacionalidad, o de la población discriminada según su edad.
Por cierto, no puede "recomponerse" el mapa de los barrios jugando a agregar secciones censales, al menos en el caso malagueño, aunque, por desgracia, a nivel de sección censal la variedad de información disponible se acerca cada vez más a la del Padrón; este escasísimo volumen de información efectivamente disponible es una consecuencia de la metodología muestral empleada en nuestro último Censo de Población, que impide, por ejemplo, realizar estudios de ecología factorial, o saber la distribución por nacionalidad de la población residente en una sección censal determinada, si ésta contiene poca población.
Pero ese es otro tema, que da para una entrada diferente.
 
Para saber más:
 
Jacobs-Crisioni, Chris, Rietveld, Piet, y Koomen, Eric (2014): “The impact of spatial aggregation on urban development analyses”. Applied Geography, 47, pp. 46-56.
Opensahw, Stan (1983): The modifiable Areal Unit Problem Newcastle University. Concepts and Techniques in Modern Geography No. 38. http://www.qmrg.org.uk/catmog/index.html
Rodríguez, Gonzalo (2013): “El uso de zonas censales para medir la segregación residencial. Contraindicaciones, propuesta metodológica y un estudio de caso: Argentina 1991-2001”. Eure, Vol. 39, Nº 118. pp.97-122.