CIENCIAS SOCIALES: Ciencia Política

Un sistema evalúa los desequilibrios entre los barrios de Madrid

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Un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid ha desarrollado una herramienta que analiza las necesidades socioeconómicas de las áreas de la ciudad de Madrid y establece una clasificación de los barrios más vulnerables. El proyecto ha sido un encargo del ayuntamiento de la capital española.

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SINC | | 26 mayo 2017 11:21

<p>Panorámica de la ciudad de Madrid. / UC3M</p>

Panorámica de la ciudad de Madrid. / UC3M

Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en colaboración con el Ayuntamiento de Madrid, han desarrollado una herramienta que analiza las necesidades socioeconómicas y evalúa los desequilibrios entre los barrios de la capital.

Para desarrollar este nuevo sistema, los autores han aplicado el proceso de análisis jerárquico (AHP, por sus siglas en inglés) al ámbito de la toma de decisiones públicas, en este caso, al reparto del Fondo de Reequilibrio Territorial (FRT).

El modelo permite elaborar una clasificación final de barrios en función de las necesidades en cada uno de ellos

“Esta estrategia en el ámbito de las políticas públicas ofrece considerables ventajas al gestor público, entre las que destaca la posibilidad de que, en la decisión final adoptada, se hayan tenido en cuenta gran diversidad de opiniones”, comentan los responsables del proyecto, que proceden de las áreas de ciencias políticas e ingeniería informática.

“La aplicación de esta metodología en un ámbito tan sensible hace que la decisión final de reparto de fondos sea vista como un resultado objetivo, dotado de legitimidad y validez”, señalan.

Indicadores sociales y económicos

El modelo diseñado para el ayuntamiento de Madrid permite elaborar una clasificación final de barrios (y, por tanto, de distritos) en función de las necesidades identificadas en cada uno de ellos. Para ello, se han valorado distintos indicadores sociales y económicos de relevancia, como la tasa de empleo, tasa de dependencia, nivel educativo, esperanza de vida, estado de las infraestructuras, renta bruta per cápita, etc.

“Si, gracias a la herramienta, identificamos que un barrio tiene una situación especial de vulnerabilidad o un desarrollo inferior al resto de la ciudad por cuestiones que tienen que ver con el desempleo o con la educación, aparecerá en los puestos altos del ranking y nos ofrecerá una línea de acción pública para corregir ese desequilibrio”, explica uno de los investigadores, Roberto Losada Maestre, del departamento de Ciencias Sociales de la UC3M.

El índice de vulnerabilidad ordena los 128 barrios madrileños de mayor a menor por su necesidad de reequilibrio

El proyecto ha permitido conocer cuáles son los barrios más desfavorecidos de la capital. Este índice de vulnerabilidad ordena los 128 barrios de mayor a menor por su necesidad de reequilibrio. En la parte alta de este ranking aparecen barrios como San Diego y Entrevías (Puente de Vallecas) o San Cristóbal y San Andrés (Villaverde), mientras que en el otro extremo figuran barrios como El Plantío y Valdemarín (Moncloa-Aravaca), El Viso y Nueva España (Chamartín), Recoletos (Salamanca) o Jerónimos (Retiro).

“Estos resultados confirman la percepción de que la mayor parte de los desequilibrios se concentran en la zona sur de Madrid, aunque gracias al nivel de detalle de la herramienta, hemos confirmado la existencia de barrios en situación de vulnerabilidad dentro de algunos distritos que están muy bien posicionados en los indicadores económicos”, indica Rubén Sánchez Medero, del departamento de Ciencias Sociales.

Por ejemplo, este es el caso del distrito de Salamanca, donde a pesar de tener una renta media superior a los 55.000 euros, hay barrios que necesitan intervención del FRT, como Guindalera. Algo similar a lo que ocurre con Adelfas, de Retiro.

Esta herramienta, además, ha permitido confirmar correlaciones halladas en investigaciones previas, como la que se establece entre “el nivel educativo y el paro, que determinan en buena medida la aparición de zonas vulnerables en las que, a su vez, se observan unos valores de desarrollo urbano sostenible más reducido”, según los investigadores.

El empleo de fondos de reequilibrio territorial en los entornos urbanos que experimentan un desarrollo desigual se ha convertido en una herramienta indispensable para corregir las desigualdades sociales, económicas y medioambientales, etc. La adjudicación de estos fondos es una tarea compleja que se enfrenta a un entorno dinámico y cambiante, en el que las necesidades evolucionan con rapidez y exigen la toma en consideración de un número cada vez mayor de indicadores. 

La aplicación por primera vez en Madrid de este método, que puede ser de utilidad para los responsables de la toma de decisiones, abre una vía prometedora, al permitir una mayor participación de diversos actores en este proceso.

Los resultados confirman la percepción de que la mayor parte de los desequilibrios se concentran en la zona sur de Madrid

Inteligencia artificial

“Hemos empleado una tecnología conocida en el ámbito empresarial, como el análisis jerárquico, y la hemos aplicado mediante inteligencia artificial a un entorno donde habitualmente no se suele utilizar: la toma de decisiones públicas. Gracias a ello, resulta posible fusionar las opiniones de multitud de personas, que no tienen que ser expertas en el reparto de presupuestos ni en indicadores de desarrollo”, explica José Manuel Molina, del grupo de Inteligencia Artificial de la UC3M.

“En un futuro, podremos integrar las opiniones de millones de personas para adoptar una decisión lo más consensuada posible”, añade. De hecho, el equipo tiene previsto ampliar la aplicación del modelo a los procesos participativos que incorporen a los actores objetivo (principalmente a los ciudadanos), de un modo ordenado que permita la implementación de modelos de gestión pública participativa. Se trata de explorar los desarrollos potenciales en un área donde confluyen la inteligencia artificial y la ciencia política.

Zona geográfica: Comunidad de Madrid
Fuente: UC3M

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