SIGs

Por: Ana Paula Cañedo – @ana_canedog

Durante los siguientes 15 años la comunidad internacional tiene en su agenda un ambicioso objetivo: erradicar la pobreza extrema[1]. Según los Objetivos de Desarrollo Sostenible avalados por las Naciones Unidas, a partir de este año, los gobiernos de los países integrantes están comprometidos a trabajar en un esfuerzo coordinado para ayudar a millones de familias a salir de su condición de precariedad. Dejando a un lado la cantidad de recursos económicos que serán necesarios para lograr este tan históricamente anhelado objetivo, hay un problema clave que impide el combate eficaz de la pobreza: la ausencia de datos de calidad. Según análisis estadísticos, se estima que alrededor de 350 millones de personas en todo el mundo no están siendo contabilizadas por los censos. Es decir, tomando en consideración este error de estimación, se cree que podría haber hasta un 25% más de personas en el mundo que viven con menos de $1.25 dólares al día (Carr-Hill, 2013).

Esta problemática es más aguda para los países en desarrollo, donde las encuestas son menos frecuentes y las estimaciones suelen basarse en una serie de supuestos. Por ejemplo, en África subsahariana, entre 2006 y 2013, sólo 28 de 49 países presentaron datos de encuestas a nivel hogar (Carr-Hill, 2013). En la mayoría de los países en desarrollo, los gobiernos desconocen en qué condiciones viven ciertos sectores de su población. Esto es particularmente cierto para los sectores más pobres y marginados –las encuestas hogar suelen omitir a las personas sin hogar o aquellas que habitan en zonas remotas y en barrios marginados o peligrosos–en los que habrá que enfocarse si se quieren alcanzar las metas establecidas en la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible.

Para llenar estos vacíos y complementar la información existente resulta forzoso acudir a fuentes alternativas de acceso a datos. Es ahí dónde los Sistemas de Información Geográficos (SIG) podrían desempeñar un papel clave. Los SIG o GIS–por su acrónimo inglés–son una combinación de hardware, software y datos geográficos que tienen como fin capturar, evaluar y desplegar información geográficamente referenciada. Es decir, los SIG funcionan como una base de datos que se encuentra asociada por un identificador común a los objetos gráficos de un mapa digital, de tal manera que señalando un objeto se pueden conocer sus atributos. Es así como gran parte de la información digital que está siendo creada todos los días—a partir de imágenes satelitales, nuestros teléfonos celulares, las encuestas de gobierno, las transacciones por internet y los sensores digitales en objetos, por nombrar a algunos—se puede ligar a zonas geográficas específicas, dando lugar a una herramienta poderosa de análisis que permite la visualización espacial de estos datos.

Estas herramientas son de particular relevancia para los planificadores y profesionales en el campo del desarrollo económico. La principal limitante para los programas de asistencia social es identificar con precisión cuántas personas viven en pobreza y cuáles son sus principales necesidades, ya que la información que se puede extraer de los típicos indicadores agregados de pobreza no es suficiente. Por ejemplo, los indicadores agregados a nivel nacional como el rezago educativo suelen dar la impresión de que las condiciones dentro de un país son uniformes o se rigen mediante subdivisiones políticas (por ejemplo, estados y municipios). Sin embargo, en casi todos los países del mundo, este no es el caso. Por lo contrario, se puede esperar una variación geográfica significativa en las tasas de incidencia de la pobreza dentro de un mismo territorio, ya sea a causa de la dotación de recursos naturales o debido al acceso a servicios de educación, salud o vivienda.

Lo realmente asombroso de los SIG es que por medio de este instrumento los investigadores pueden construir indicadores geográficamente desagregados que proporcionan información precisa sobre la distribución espacial de la desigualdad y la pobreza. Es decir, las medidas de bienestar se pueden vincular con la información geográfica que se posee sobre el espacio, con el fin de capturar otros aspectos sobre la desigualdad que no son fáciles de medir por medio de un censo o una encuesta, permitiendo integrar una amplia variedad de datos. Por ejemplo, se pueden llevar a cabo comparativos entre el grado de escolaridad—medida registrada por medio de encuestas— con el número total de escuelas en la región y la distancia a la que estas están situadas, evaluando así la relación entre ambas variables.

Asimismo, ciertos datos como lo son las rutas de acceso a una comunidad se pueden sobreponer sobre otros (por ejemplo, el Índice de Desarrollo Humano a nivel municipal). Creando una pantalla visual que genera nuevos datos en el que cada punto tiene los atributos de los dos conjuntos de datos originales. Tales conjuntos de datos comúnmente se denominan “mapas de pobreza”, ya que permiten la visualización de la incidencia y magnitud de la pobreza a través del espacio. Estos mapas son de particular relevancia para la medición multidimensional de la pobreza puesto que permiten observar directamente el grado de carencia en ciertas dimensiones como lo son la calidad y los espacios en la vivienda (Akinyemi, 2008). Otra ventaja del uso de los SIG tiene que ver con los bajos costos administrativos empleados en el método de focalización geográfica. Es decir, a diferencia del levantamiento de encuestas, los indicadores geográficamente referenciados tiende a ser menos costosos puesto que no involucran la capacitación de personal, gastos administrativos ni viáticos.

En el campo del desarrollo internacional, los SIG ya se están empezando a utilizar para justificar y planificar una variedad de políticas públicas enfocadas en generar un mayor impacto económico y social. Por ejemplo, en Sudáfrica, el Consejo de Investigación de Ciencias Humanas (HSRC) hizo uso de los SIG para mapear la población con VIH y la disponibilidad de los servicios de salud en la región de Kwazulu, con el fin de mejorar la gestión y la provisión de servicios médicos para las comunidades de la región. En Liberia, dicha tecnología se utilizó con el fin de identificar las zonas rurales que carecían de agua potable después de la guerra civil. Por su parte, el Fondo Internacional de Desarrollo Agrícola (FIDA) ha hecho uso de los SIG con el fin de localizar a los pequeños productores rurales del Níger, apoyarlos mediante el monitoreo de las condiciones climáticas y la distribución de fertilizantes y pesticidas, y así trabajar para garantizar la seguridad alimentaria en la región del Sahara.

Si bien es cierto que el acceso a datos de mejor calidad por sí solo no va a cambiar las condiciones de vida de las personas que se encuentran en situación de pobreza extrema, este tipo de instrumentos de medición podrían tener un impacto significativo en la focalización de los programas de asistencia social y en la planificación de políticas públicas. Además, el ahorro en los recursos de medición podría destinarse directamente a apoyar a las personas en esta situación. De lograrse una mayor integración de datos a través del uso de nuevas herramientas habremos dado un gran paso hacia un mundo libre de pobreza extrema.

5_AnaCanedo

[1] De acuerdo con el Banco Mundial, la pobreza extrema –también denominada como pobreza absoluta– es el porcentaje de personas que viven con un ingreso por persona inferior a $1.25 dólares PPP al día.

Referencias

Akinyemi, F. O. “In support of the millennium development goals: GIS use for poverty reduction tasks.” (2008),https://www.researchgate.net/publication/253115593_IN_SUPPORT_OF_THE_MILLENNIUM_DEVELOPMENT_GOALS_GIS_USE_FOR_POVERTY_REDUCTION_TASKS

Carr-Hill, R. Missing Millions and Measuring Development Progress, World Development (2013), http://dx.doi.org/10.1016/j.worlddev.2012.12.017

Stuart, E., Samman E., Avis W., and Berliner T. The Data Revolution: Finding the Missing Millions. London: ODI http://www.odi.org/sites/odi.org.uk/files/odi-assets/publications-opinion-files/9604.pdf

 

Escrito por InteIndep

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