jueves, 21 de enero de 2016

Ecología factorial.

      Cuando realizamos un estudio sobre la diferenciación residencial de la población urbana partimos siempre, de manera explícita o implícita, de la base de que la distribución de la población no es aleatoria, esto es, hay algunas causas que subyacen y que la explican. Es por ello que tenemos a nuestra disposición varias líneas teóricas que enmarcarían no sólo nuestra investigación, sino también las directrices básicas que orientarían la explicación de la realidad que estamos estudiando.
      De todas ellas (perspectiva ecológica,  aproximación comportamental, aproximación étnico-cultural, limitaciones y recursos de los individuos y los hogares, más la relacionada con las Instituciones -Administraciones-), la que más he trabajado ha sido la perspectiva ecológica, concretamente la ecología factorial, aplicada tanto a ciuades argentinas como andaluzas, como puede verse en mi  producción.
      En realidad, la ecología factorial debe considerarse como una técnica de análisis multivariante que pretende demostrar, de un modo objetivo, los factores o dimensiones básicas que Shevsky y sus colaboradores enunciaron como básicas en los estudios de diferenciación que llevaron a cabo, y que dieron lugar al análisis de áreas sociales. Así, la ecología factorial podría definirse, de acuerdo a Timms (1978) como "la aplicación del análisis factorial a los datos que describen la diferenciación residencial de la población, generalmente urbana". Unos datos que, por la propia naturaleza del análisis factorial, son cuantitativos, y, por lo general, de origen censal.
      El análisis factorial parte del principio de multicausalidad o causalidad múltiple, según el cual los hechos y fenómenos sociales son explicados no sólo por una única causa, sino por una gran variedad de ellas. Las variables son los indicadores a partir de los cuales podemos medir la diferenciación residencial, y su varianza vendría determinada, en proporciones variables, por la existencia de principios subyacentes que gobernarían la distribución. Así pues, el cometido del análisis factorial es reducir un número v de variables interrelacionadas en un número f de factores latentes (independientes), de forma que f factores siempre serán en número inferiores a v variables iniciales. Estos factores pueden ser considerados como indicadores sintéticos, nuevas variables, que resumen el conjunto de información proporcionada por los indicadores originales, y serían esos principios subyacentes que gobernarían la distribución.
      Un ejemplo de todo ello es el correspondiente a un artículo que acaba de ser publicado, en el que se aplica el análisis factorial al mapa social del Gran San Miguel de Tucumán (Argentina). Partiendo de la base de que la distribución de los valores de 20 variables relacionadas con la diferenciación residencial no es aleatoria, a través del análisis factorial se buscan las dimensiones que subyacen y explican dicha distribución. Las variables van desde el porcentaje de niños hasta el porcentaje de hogares con los dos cónyuges desocupados, pasando por el nivel de instrucción máximo alcanzado y el porcentaje de inmigrantes, y el nivel de resolución espacial es el de radio censal -equivalente a nuestras secciones censales o a los census tracts-.
      Los resultados indican que son tres los factores que explicarían, en un 68%, la varianza de las 20 variables de origen, factores identificados como "situación habitacional e inserción laboral deficientes, con estructura de la población joven"; "población con buena situación de instrucción e inserción en el mercado laboral, con componente inmigratorio", y "situación de escasa disponibilidad patrimonial y económica del hogar".
      Una de las ventajas del análisis factorial exploratorio es que podemos obtener los valores que las unidades espaciales obtienen en estas nuevas supervariables, lo que nos permite obtener su cartografía. Ejemplo de ello es la cartografía de los factores 1 (figura 4) y 2 (figura 5), que muestran cómo la población joven y en peor situación de vivienda y empleo se concentra en la periferia, y aquella otra bien instruida y con buena inserción en el mercado laboral lo hace en el centro del Gran San Miguel.


Fte: Natera Rivas, 2015.


Fte: Natera Rivas, 2015.

      Disponemos, por tanto, no sólo de las dimensiones que subyacerían en la diferenciación residencial de la población del Gran San Miguel, identificada a partir de las 20 variables inciales del análisis, sino también de la cartografía correspondiente a la manifestación espacial de dichas dimensiones. Unos resultados que coinciden con las líneas básicas de los modelos de ciudad latinoamericana de los que disponemos -como el de Griffin y Ford, Bähr y Mertins, o Borsdorf-, lo que aporta un soporte estrictamente cuantitativo a una realidad cuya percepción -y modelización- es cualitativa.

Para saber más:

-Bähr, J., y Mertins, G. (182): "A model of the social and spatial differentiation of Latin American Metropolitan Cities". Applied Geography and Development. 19, 22-45.

-Borsdorf, A. (2003): Urbane transformation in Lateinamerika. Von der polarisierten zur fragmentierten Stadt. GW/Unterricht. Viena.

-Griffin, E., y Ford, L (1980): "A model of Latin American city structure. Geographical Review, 70(4). 397-422.

-Natera Rivas, J. J. (2015): "El mapa social de San Miguel de Tucumán". Geografía y Sistemas de Información Geográfica, 7. Sección I. 124-139.

-Ocaña Ocaña, C. (1985): "Sobre los factores de diferenciación de las áreas sociales". Paralelo 37, 8-9. 389-405.

-Timms, D. (1978): El mosaico urbano. Hacia una teoría de la diferenciación residencial. IEAL, Madrid.