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PERSONA Y SOCIEDAD / Universidad Alberto Hurtado | 33
Vol. XXVII / Nº 3 / septiembre-diciembre 2013 / 33-52
La perspectiva del análisis espacial en la herramienta SIG:
una revisión desde la geografía hacia las ciencias sociales
Manuel Fuenzalida*
Universidad Alberto Hurtado, Santiago, Chile
Víctor Cobs**
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile
RESUMEN
La perspectiva del análisis espacial, originada en la geografía cuantitativa, ha
vivido períodos de auge y decadencia, y en la actualidad goza de revalorización.
Ayudado por la masificación de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ha
posibilitado a los analistas espaciales la comprensión de patrones territoriales basados en la estadística de datos espaciales y análisis con modelos espaciales. Estos,
como una abstracción de una parte de la realidad, han posibilitado el estudio de la
sociedad y el medio sobre el que se asienta. Si bien en el presente el análisis espacial
está tratado en un contexto multidisciplinar, este es y seguirá siendo competencia
privilegiada del geógrafo. No obstante, hay que superar una brecha en la oferta:
el reto para las instituciones formativas es dejar atrás la miopía de que con SIG
sólo se puede realizar un quehacer técnico y no se puede generar pensamiento
crítico. Finalmente, se describen cinco herramientas básicas del analista espacial
para reconocer patrones de distribución.
Palabras clave
Análisis espacial, Sistemas de Información Geográfica (SIG), trabajo
multidisciplinario, patrones de distribución, herramientas SIG.
*
Doctor en Geografía, Universidad Autónoma de Madrid, España. Director Departamento de Geografía,
Universidad Alberto Hurtado. Correo electrónico: [email protected].
** Licenciado en Geografía, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Investigador Instituto de Geografía de la misma universidad. Correo electrónico: [email protected].
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Manuel Fuenzalida / Víctor Cobs
Spatial analysis perspective on GIS tool: A review from geography to
the social sciences
ABSTRACT
Spatial analysis perspective, which originated in quantitative geography, has experienced cyclical upswings and downswings and currently enjoys revaluation. The
massification of Geographic Information Systems (GIS) has made it possible for
spatial analysts to understand territorial patterns based on statistics of spatial data
and analysis with spatial models. These, as an abstraction of a part of reality, have
enabled the study of society and the environment on which it settles. Although,
this spatial analysis is discussed in a multidisciplinary context, it is and will remain
the geographer’s privileged field of expertise. However, a gap in the supply has to be
overcome: the challenge for training institutions is to shelve their shortsightedness,
thinking that only technical tasks can be performed with Geographic Information
Systems (GIS) and that critical thought cannot be generated. Finally, a description
is given of five basic tools the spatial analyst uses to recognize distribution patterns.
Keywords
Spatial analysis, Geographic Information Systems (GIS), multidisciplinary work,
distribution patterns, Geographic Information Systems tools
Introducción
Para la mayoría de los usuarios de Sistemas de Información Geográfica (SIG),
esta herramienta ha posibilitado el trabajo multidisciplinario e interoperativo a
partir de la consolidación de un neologismo definido como información territorial,
que consta de dos componentes primordiales. El primero de ellos corresponde al
geométrico y hace referencia a un formato vectorial (punto, línea o polígono), o
bien, a uno ráster (celdas o pixeles si se refiere a imágenes), que permite conocer
su localización espacial, forma geométrica y tamaño de los objetos. El segundo
concierne al componente alfanumérico, el cual permite conocer las características
temáticas o descriptivas de los objetos.
El fortalecimiento de equipos de trabajos conformados por profesionales de
diferentes ciencias y disciplinas con un fin investigativo en común, sumado a un
amplio sentido de cooperación, ha robustecido el concepto de multi e interdisciplina, facilitando la construcción del conocimiento a través del desarrollo de nuevos
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modelos y enfoques de trabajo y traspaso de información, bien señalados por Toledo (1999) y Osorio (2005), dando paso al auge y pujanza de la interoperatividad
entre aquellos profesionales que desarrollan conocimiento y los que usufructúan
de él, consolidando un ciclo de reciprocidad en el proceso de hacer/aplicar ciencia
intercambiando, principalmente, procesos, datos, enfoques y modelos.
No cabe duda de que la geografía venía tratando la información territorial desde
sus inicios como ciencia, pero para otras ciencias auxiliares, la no tan compleja
producción de ‘mapas’ facilitada por los Sistemas de Información Geográfica (SIG)
ha abierto la posibilidad e incrementado las expectativas de incorporación en sus
análisis de una variopinta cantidad de datos e información georreferenciada, monotemática o relacionada con otras informaciones espacializadas. Por consiguiente,
lo que antes era una tecnología emergente, en el presente es una herramienta de uso
frecuente vinculada a una demanda creciente, donde, por ejemplo, levantamientos
de sitios arqueológicos, delimitación de corredores biológicos, planificación urbana
o el trazado de las conductas sociales son clara evidencia de la consolidación de la
herramienta SIG a nivel multidisciplinar.
De esta forma, en la actualidad es posible encontrar fecundas líneas de investigación aplicada y profesional multidisciplinarias, en torno a la agronomía, antropología, ciencias políticas, ecología, economía, epidemiología, geología, hidrología,
marketing, meteorología, sociología, turismo y urbanismo, en donde una parte
sustancial de sus análisis descansa en la descripción y explicación de elementos
georreferenciados de la relación hombre-naturaleza. Es por ello que, paso a paso,
los SIG han logrado penetrar en parte de los análisis de la geografía rural, geografía
humana, geografía política, biogeografía, geografía económica, geografía de la
salud, geomorfología, hidrografía, geomarketing, climatología, geografía social,
geografía turística y geografía urbana, y en estos momentos sólo los geógrafos de
pluma y papel continúan en una contraproducente y vetusta minimización de
los aportes de la herramienta SIG en la consolidación de una geografía proactiva
en la multidisciplina o, en la peor de las posturas, transmitiendo un mensaje de
equivalencia al quehacer técnico, que queda cautivo de los resultados ofrecidos
por un sistema que simplemente procesa información.
Afortunadamente, cada vez es menos frecuente encontrar en los nóveles geógrafos una renuencia al uso de esta herramienta. La consolidación de un espacio
para conferencias en torno a la temática SIG en los últimos tres Encuentros de
Geógrafos de América Latina (EGAL) realizados en Montevideo, San José de Costa
Rica y Lima, respectivamente, más el protagonismo de las XIII versiones de las
Conferencias Iberoamericanas de Sistemas de Información Geográfica (Confibsig)
evidencian su empleo y fortalecimiento.
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Es menester advertir enfáticamente que la utilización de un SIG no convierte
automáticamente al usuario en geógrafo-analista espacial. Saber cargar y visualizar
una capa de información territorial (layer), ejecutar un (geo)proceso o diseñar un
mapa de calidad es en estos momentos facultad horizontal de la multidisciplina. La
diferencia comparativa y primordial en el desempeño como geógrafo, investigador
o profesional del territorio se pone en evidencia cuando el usuario puede recurrir a
esos saberes técnicos, y desde una posición avalada en una corriente filosófica y un
enfoque particular, puede realizar análisis espacial. Este último, siguiendo a Rojas
(2005), podrá estar influenciado por los intereses del país de origen o residencia,
o por su clase social, o por su formación ideológica.
Parte del boom en el interés multidisciplinar al que se alude por incorporar
y/o consolidar los SIG en las diferentes líneas de investigación, recae en que en
estos momentos la información territorial disponible de forma gratuita y en línea
es abundante. Basta con visitar las bases de datos de la División de Estadísticas de
Naciones Unidas (ver http://data.un.org), las cuales abarcan una gran variedad de
temas, incluyendo agricultura, delincuencia, educación, empleo, energía, medio
ambiente, salud, VIH/Sida, desarrollo humano, industria, tecnologías de la información y la comunicación, cuentas nacionales, población, refugiados, turismo,
comercio, así como los ‘Objetivos de Desarrollo del Milenio’. A nivel país, dos
buenos ejemplos de información territorial en línea son el Sistema Integrado de
Información Territorial de la Biblioteca del Congreso Nacional (SIIT), que pone
a disposición pública información de todas las unidades político-administrativas
en las que se divide Chile (regiones, provincias y comunas), como así también sus
unidades electorales: circunscripciones senatoriales y distritos de diputados (ver
http://siit.bcn.cl). El otro corresponde al Observatorio Social del Ministerio de
Desarrollo Social, que facilita un sistema de indicadores de caracterización social
a través de distintos niveles de desagregación territorial (ver http://observatorio.
ministeriodesarrollosocial.gob.cl).
Historia del análisis espacial
Los orígenes del análisis espacial se encuentran en la geografía cuantitativa, que se
convirtió en una importante escuela de pensamiento durante las décadas de 1950
y 1960. Dicha escuela realizó un importante aporte al modernizar y convertir la
geografía tradicional en una disciplina más científica, mediante una revolución
dentro de las técnicas y métodos geográficos, particularmente a través de la introducción de métodos estadísticos avanzados y del uso de la tecnología cibernéti-
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ca, hasta entonces prácticamente desconocidos por la geografía (Mattson, 1978).
Según señalan Buzai y Baxendale (2006), cuando se enfoca el análisis espacial
desde un punto de vista temático, constituye una serie de técnicas estadísticas y
matemáticas aplicadas al estudio de los datos distribuidos sobre el espacio geográfico, mientras que cuando se lo enfoca desde la tecnología de los Sistemas de
Información Geográfica, el análisis espacial se considera su núcleo, ya que es el
que posibilita trabajar con las relaciones espaciales de las entidades contenidas en
cada capa temática de la base de datos geográfica.
Para aquellos que se adscribieron a esta forma de pensar y hacer geografía,
el objetivo del análisis espacial fue realizar una precisa descripción cuantitativa
de carácter territorial, poniendo el énfasis en la distribución, la organización y
la estructura de los hechos geográficos físicos, económicos y humanos, y en sus
respectivas relaciones espaciales en un mismo espacio geográfico de análisis, lo
cual implicaba la modelización espacial, con el afán de dar respuesta a una parte
de esa gran complejidad. En este sentido, la mayor parte de los modelos han sido
utilizados de apoyo a la toma de decisiones espaciales o territoriales producto de
que todos ellos contienen mecanismos para el planteamiento, evaluación y resolución de problemas geográficos, donde el espacio posee la virtud de condicionar
las relaciones entre los elementos del mismo, en la búsqueda, en general, de un
óptimo (Santos Preciado, 2003).
Cuadro N° 1. Tipos de técnicas y métodos de análisis de datos espaciales
OBJETO DE DATOS
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
ESPACIALES
MODELOS IMPULSADOS POR EL
ANÁLISIS DE DATOS ESPACIALES
Patrón de puntos
Método Cuadrático
Estimadores de densidad de Kernel
Método vecino más próximo
Análisis de función K
Modelos de procesos de Poisson y
extensiones multivariantes
Datos de área
Medidas globales de asociación
Modelos de regresión espacial
espacial: Índice de Moran
Modelos de regresión con residuos
Medidas locales de asociación espacial:
espacialmente autocorrelacionados
Diagrama de Dispersión de Moran
Conjunto de datos
Variograma y covariograma
Estimadores de densidad de Kernel
Polígonos de Thiessen
Datos de
interacción
espacial
Técnicas exploratorias de
representación de datos
Técnicas para seleccionar pruebas
de estructura jerárquica en los datos
como el semivariograma y técnicas de
regionalización
Modelos de tendencia de superficies
Predicción espacial y kriging
Modelo lineal generalizado espacial
Modelos de interacción espacial
Modelos de localización-asignación
Búsqueda espacial y modelos de
elección espacial
Modelado de caminos y flujos a través
de una red
Fuente: Fischer (2001).
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Un resultado notable de la introducción de técnicas cuantitativas en geografía
en ese momento, es posible detectarlo en la actualidad con dos campos de estudios característicos para este tipo de análisis: la estadística de datos espaciales y
análisis con modelos espaciales, los cuales son aplicables a patrones de puntos,
datos de área, conjunto de datos y datos de interacción espacial (ver Cuadro Nº
1). Esto implica que el geógrafo tenga un dominio de medidas de centralidad,
de dispersión –de puntos y áreas–, análisis de vecindad, análisis de interacción
espacial, y el principio de correlación y autocorrelación espacial. Este último da
origen a la primera ley de geografía, según la cual ‘todo se relaciona con todo,
pero las cosas más próximas o cercanas se relacionan más que las distantes’
(Tobler, 1970, p. 236).
No obstante, hubo un período de decadencia. A medida que fue pasando el
tiempo, especialmente entre las décadas de 1970 y 1980, se produjo una desilusión
respecto de la perspectiva del análisis espacial, que supuso un estancamiento en las
ideas y una focalización del debate en un contexto histórico de disputa marxistacapitalista. Cuestiones más amplias y socialmente demandadas como la equidad,
la contaminación ambiental, la incertidumbre por las crisis mundiales de energía
y la economía, no encontraban resultados fáciles de interpretar o prácticos de
utilizar (Clarke, 1997; Harris y Batty, 2001).
Sin embargo, a partir de mediados de la década de los 90, se puede observar una reevaluación de las técnicas de análisis espacial (ver Figura Nº 1),
esencialmente como consecuencia del mayor desarrollo experimentado por
los SIG, una mejor capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y la
baja de los costos de hardware. Esto otorgó a las herramientas informáticas
una mayor capacidad de representar el espacio geográfico, y los especialistas
reconocieron en ellas un conjunto de instrumentos de gran utilidad para el
análisis de la realidad territorial.
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Figura N° 1. Desarrollo de la perspectiva del análisis espacial
Fuente: elaboración propia.
De esta forma, un número considerable de publicaciones ilustra el creciente interés
académico en las posibilidades del uso de modelos espaciales apoyados en SIG
con la búsqueda de soluciones a problemas de localización de actividades en el
territorio. En un ámbito iberoamericano, se encuentran: Geofocus (España), GeoSig (Argentina), Mapping Interactivo (España), entre otras, las cuales son revistas
científicas de acceso gratuito para quienes están interesados en plasmar ideas o
encontrar trabajos aplicados en esta temática. Gran parte de la comunidad académica interesada en esta perspectiva, comparte las ideas de que, por un lado, los
SIG han aportado significativamente a la evaluación de distintas alternativas en
función de la aptitud y capacidad del territorio, y por otro, el análisis espacial ha
progresado hacia los sistemas de apoyo a la toma de decisión, desembocando en
instrumentos de gran utilidad para la localización de usos del suelo y actividades
(Grothe y Scholten, 1993).
En línea con lo anterior, siguiendo a Basildo y López (1998), en la búsqueda
de soluciones específicas a los problemas de localización espacial se advierte un
creciente interés por la integración de métodos multicriterio en el proceso de
toma de decisión, entendida esta como la selección de alternativas que representan distintas formas de actuación, diferentes hipótesis, diferentes localizaciones
para determinadas instalaciones o equipamientos, entre otras. El comportamiento
racional implica la evaluación de la elección de alternativas basadas en criterios
concretos (Eastman et al., 1993), como por ejemplo eficiencia o equidad.
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Reevaluación del análisis espacial
Con fines didácticos, se pueden resumir los acontecimientos responsables de la
reevaluación del análisis espacial por parte de la comunidad científica, en los
siguientes hechos: (1) el avance en desarrollos tecnológicos, (2) una importante
masa crítica de usuarios de SIG y (3) propuestas académicas innovadoras en el
ámbito del análisis espacial (Longley y Batty, 1996; Basildo y López, 1998; Bosque
y Moreno, 2004; De Smith, Goodchild y Longley, 2006), los cuales glosaremos
a continuación.
El progreso tecnológico estimula el análisis espacial en, a lo menos, tres modos. Para empezar, la disponibilidad y accesibilidad a mejores y más potentes
computadores de escritorio y/o portátiles, ha eliminado el cuello de botella que
significaba anteriormente el tratamiento de grandes volúmenes de datos para el
análisis espacial. Por otra parte, los SIG proporcionan excelentes herramientas
para la gestión de datos espaciales y visualización, ambas características ampliamente deseadas por los analistas espaciales. Por último, la calidad y cantidad de
datos se han mejorado e incrementado dramáticamente en las últimas décadas
(Wang, 2010). En general, desde fines de la década de los 90 existe una mayor
disponibilidad de datos digitales georreferenciados que pueden ser utilizados
como insumos en modelos espaciales. Las nuevas y amigables técnicas de captura de datos, como los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS, hoy en día
incorporados en una importante cantidad de equipos móviles), la disponibilidad
de imágenes satelitales para realizar teledetección, servicios de geovisualización
gratuitos, como el software Google Earth (ver http://www.google.com/earth/
index.html), entre otros, han llegado al alcance de la mayoría de los usuarios y
han permitido que los SIG se nutran cada vez más de bases de datos espaciales
con mayor exactitud, calidad, actualidad y a menor costo. Esto ha permitido
además centrarse en las problemáticas espaciales y territoriales, utilizando datos
reales y actualizados.
El segundo hecho se refiere a la evolución de las necesidades de la masa crítica
de usuarios de SIG. Cada vez hay un mayor número de profesionales y/o académicos que desean utilizar SIG para el análisis de sus datos, alejándose de la inicial
perspectiva de tratamiento de datos a través de tablas y gráficos. A pesar de que la
demanda de este tipo de funcionalidad es todavía limitada a un perfil de usuario
más avanzado y por áreas de aplicación como la planificación de servicios y de
negocios, la demanda global seguirá aumentando en el futuro. Esta evolución pone
de manifiesto el progreso de los SIG hacia una herramienta de apoyo en la toma
de decisiones, capaz de sofisticados análisis y de la modelización de operaciones
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de interés. También refleja el deseo de las organizaciones de obtener ventajas
competitivas por la utilización de los SIG (Moreno, 2003).
Finalmente, el tercer acontecimiento proviene de las propuestas académicas
innovadoras en el ámbito del análisis espacial. Actualmente, la reformulación o la
reestructuración de los modelos ha dado lugar a una nueva generación de modelos
analíticos con un mayor grado de credibilidad y aceptación. Se ha optado por una
tendencia a diseñar modelos a gran escala ricos en datos, para que estos puedan
ser aplicados a distintas áreas de estudio y no sólo sirvan, como en el pasado, a
áreas de estudios específicas. En este esfuerzo se han sustituidos los modelos basados en técnicas deterministas por técnicas probabilísticas capaces de una más
adecuada representación espacial de la conducta humana. Del mismo modo, hay
que agregar que no sólo se han mejorado los métodos existentes, sino también se
ha implementado una serie de nuevos métodos vinculados a áreas de la ciencia
que se entenderían como poco afines al análisis espacial, como por ejemplo las
redes neuronales o las autómatas celulares, marcando una pauta de innovación
desde la multidisciplina.
La acción combinada de estos acontecimientos ha servido para que muchas de
estas básicas y avanzadas capacidades de análisis espacial se hayan incorporado al
software comercial de SIG en los últimos años. A pesar de estos beneficios, muchos
profesionales analistas espaciales auguran que el éxito de los SIG depende en buena
medida de la incorporación de herramientas más poderosas de modelización y
análisis espacial, que, a pesar de su desarrollo, en la actualidad sólo están presentes
como soluciones parciales (Barredo, 1996).
El futuro del análisis espacial en SIG
A la luz de los argumentos anteriormente expuestos, es pertinente plantear la
siguiente pregunta: ¿qué pasará en el futuro con el análisis espacial en los SIG?
Es muy probable esperar un mayor incremento de la funcionalidad de análisis
espacial en los SIG como resultado de la progresión de los acontecimientos antes
descritos. El éxito de los métodos de análisis espacial en SIG, por lo tanto, depende en gran medida de su capacidad de proporcionar un apoyo real a la toma de
decisiones mediante una oferta aceptable y robusta de métodos que contribuyan
a la resolución de problemas en planificación locacional (Clarke, 1997).
De igual modo, el reto futuro para los analistas espaciales está dado por la
mejora aún más en sus métodos de análisis, por apoyar su aplicación práctica en la
planificación de contextos, y para educar a los usuarios finales sobre las ventajas y los
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inconvenientes de su utilización. Si bien este escenario próximo puede ser aplicado
al contexto multidisciplinar, la geografía debería ser optimista y consciente del rol
que ha sido llamada a ocupar: el análisis espacial es y seguirá siendo competencia
privilegiada del geógrafo. Por esto, una de las principales preocupaciones de la
nueva camada de geógrafos debería ser el dominio de la herramienta SIG, más no
la habilidad sobre un software SIG en particular, en especial si este es de pago.
El solo hecho de imaginar que la incorporación al mundo laboral del geógrafo,
investigador o profesional, depende de la existencia de un determinado software
SIG comercial en la institución a la cual ha decidido postular, es tan insensato
como suponer que un médico solamente sabe oír los sonidos internos del cuerpo
humano usando determinada marca de estetoscopio.
En esta materia existe una razón intrínseca de eficiencia: países en vías de desarrollo, como los del conjunto de nuestra región, podrían financiar más ítems de
investigación si ahorraran presupuesto sobre la licencia comercial de un software
SIG. La alternativa clara en este contexto de recursos limitados son los software
SIG libres y de código abierto que, actualmente, están cubriendo casi la totalidad
de las funciones de análisis espacial ofrecidas por los software SIG de pago (ver
Cuadro Nº 2). De esta forma, se abre un mundo de posibilidades para nuestra
ciencia y para los analistas espaciales en general. En gran medida, las obras de
Buzai y Baxendale (2006); Moreno y Buzai (2008), y Moreno, Buzai y Fuenzalida
(2012) han visionado las necesidades formativas, y en ellas se puede encontrar gran
cantidad de aplicaciones de análisis espacial con software de pago y libre. El ajuste
a una realidad espacial concreta y la réplica de más y mejores técnicas de análisis
espacial dependerá de la madurez de las líneas temáticas geográficas.
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Cuadro N° 2. Comparativa de funcionalidades entre diferentes SIG de escritorio
GRASS
QGIS
ILWIS
uDig
SAGA
Open
Jump
MapWindow
gvSIG
Arc View
9.3a
Visualización/exploración
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Creación/digitalización
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Edición/actualización
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Fusión/integración
•
•
•
Tarea
•
˚
Presentación
Mapas
•
•
•
Mapas temáticos
•
•
•
•
Vía R
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Vía
GRASS
•
Vía
jGRASS
•
•
•
Gráficos
Tablas
•
•
•
•
•
˚
˚
•
•
•
Е
Vía
Sextante
•
Vía
Sextante
•
Análisis de superposición
Raster
Vector
Estadística espacial
Personalización (script/API)
Importación datos GPS
•
•
•
Ð
Ð
Parcial
•
Vía
jGRASS
•
PirolJUMP
Sólo raster
Vía
Sextante
•
API,
Python
ILWIS
scripts
API,
Groovy
API,
Python
API,
Jython
API (.Net)
Jynthon
Python y
otros
˚
•
˚
•
˚
•
Mobile
Pilot
•
Vía R
API,
Python,
Perl
•
˚
Fuente: Silva (2011), adaptado de Steiniger y Hay (2009).
En este sentido, en Latinoamérica hay algunas temáticas que aún no están consolidadas. Es el ejemplo del geomarketing, la geografía de la salud y la geografía
social, que son ramas donde hay una evidente y no del todo satisfecha demanda
por análisis espacial. Los rápidos cambios del entorno, en una sociedad globalizada
y hegemónica en sistema económico, ha fortalecido la necesidad de conocimiento
del entorno geográfico, ya sea con fines de captura de mercado, o de determinantes
sociales de la salud, o de (des)equilibrio territorial. Esto nos lleva a concluir que
posiblemente estamos en el mejor momento de nuestra disciplina, impulsada por
los requerimientos de información territorial y análisis espacial, tanto del mundo
público como del privado. Como ejemplo de esto, es oportuno destacar la utilización
de la geografía profesional en el Ministerio de Salud de Chile, a partir del grupo
de investigación GeoSalud del Instituto de Geografía de la Pontificia Universidad
Católica de Valparaíso, que ha dado lugar a nueve pasantías (en régimen interno),
en los departamentos de Emergencia y Desastres, Salud del Ambiente, Salud Bucal,
Programa Nacional para el Control de la Tuberculosis y en el Centro Nacional
de Enlace, este último utilizado para vigilancia epidemiológica y respuesta rápida
frente a los eventos de salud pública de interés internacional.
Por lo tanto, el reto para las instituciones formativas es dejar atrás la miopía de
que con SIG sólo se puede ser técnico y no se puede generar pensamiento crítico.
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Por cada minuto que dejamos pasar discutiendo el valor o la pertinencia del análisis
espacial en el pensamiento crítico (la clásica dicotomía entre la corriente radical
vs. la cuantitativa), en ese momento se hipoteca el acceso al mercado laboral de
nuestros estudiantes de pre y posgrado. Para revertir esta situación se requieren,
primero, docentes interesados en incluir la herramienta SIG en sus programas de
asignaturas (por ejemplo, en geografía humana, análisis regional, geodemografía,
planificación y ordenamiento territorial, evaluación de impacto ambiental, geografía
del paisaje, por mencionar algunas); segundo, procurar que una asignatura titulada
como Sistemas de Información Geográfica no se implemente exclusivamente bajo
el alero de un software de pago; tercero, la implementación de talleres didácticos,
con objetivos alcanzables por el grado de formación y lo más cercanos posible a la
realidad (con datos actualizados); cuarto, la inclusión de prácticas profesionales
tuteladas por geógrafos profesionales.
De esta forma estaríamos en posición de suministrar una masa crítica de analistas espaciales, conscientes de la importancia de las bases de datos territoriales,
pero al mismo tiempo lo suficientemente inquietos como para poner en práctica
análisis exploratorios de datos espaciales y modelos impulsados por el análisis de
datos espaciales. Nuestro desafío como comunidad académica y docentes universitarios es formar a geógrafos que no se sientan indiferentes ante la percepción
del resto de la comunidad profesional en cuanto a que los SIG sólo sirven para
hacer ‘mapas de calidad’. Para ello debemos invertir tiempo en formar a geógrafos
versados en técnicas cuantitativas, que dialoguen en la multidisciplina con las
ciencias sociales, las ciencias básicas y las ciencias de la ingeniería. Para dialogar
se requiere de argumentos sólidos; estos deberán ser consistentes con una corriente
filosófica y con un enfoque. Como el lector de este artículo puede estar pensando
en estos momentos, no basta sólo con una asignatura o un tutor especialista en
SIG. Aquí sumamos todos, cada cual desde su respectivo rol deberá contribuir
para avanzar paso a paso en la perspectiva del análisis espacial. Sólo así podremos
traspasar este umbral de expectativas versus prejuicios, y lograr lo planteado por
Buzai hace ya un lustro: esta forma de ver la realidad geográfica brindará al resto
de las disciplinas el paradigma necesario para trabajar con el territorio.
La caja de herramientas del analista espacial
El geógrafo como profesional del territorio y a través de los SIG, ha podido reunir
tres procedimientos clásicos de su metodología de trabajo como son la representación cartográfica, la utilización de herramientas estadísticas y de métodos de
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análisis cuantitativo de diferentes variables referidas al territorio, y el análisis
espacial de todos los elementos, naturales y antrópicos, que aparecen sobre la superficie terrestre. Se ha podido hacer cargo del estudio de la sociedad y el medio
sobre el que se asienta, así como de las transformaciones espaciales provocadas o
inducidas por la actividad humana (García Cuesta, 2003).
En forma de síntesis, se plantea un conjunto básico de herramientas que permiten analizar patrones de distribución espacial. Todas ellas pueden ser implementadas
en SIG con relativa facilidad.
Tasa
El objetivo de la herramienta es comparar magnitudes de una variable. Están
compuestas por un numerador que expresa la frecuencia con que ocurre un suceso
y un denominador, dado por la población expuesta a tal suceso. De esta forma
se obtiene un cuociente que expresa la relación entre la cantidad y la frecuencia
de un fenómeno o un grupo de fenómenos en una población y tiempo definidos.
Por razones prácticas, el cuociente obtenido se amplifica por algún múltiplo
de 10 (1.000, 10.000, 100.000).
Figura N° 2. Tratamiento estadístico y modelación espacial
Ejemplo: Tasa de mortalidad infantil (por mil nacidos vivos),
unidades geográficas comunales zona central de Chile.
DONDE:
Tj = Tasa del suceso j
Pobj = Población con suceso j
Pobtotal = Total de la población
Fuente: elaboración propia.
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Estandarización de una variable
El objetivo de la herramienta es comparar variables para integrar un análisis multicriterio. Los datos contenidos en cada indicador estudiado se deben transformar a
un rango de medición entre 0 y 100, valores que serán tomados en todos los casos,
por los datos mínimos y máximos de cada variable respectiva.
En el rango de medición, el 0 representa lo más favorable y el 100 lo más
desfavorable.
Figura N° 3. Tratamiento estadístico y modelación espacial
Ejemplo: Analfabetismo en comunas de la Zona Norte de
Chile por cuantiles.
DONDE:
EVi = Estandarización de la variable i
Xi = Valor del indicador analizado
para la unidad espacial
M = Valor más negativo. De acuerdo
al indicador estudiado, puede ser
el valor más alto o más bajo
m = Valor más positivo. De acuerdo al
indicador estudiado, puede ser el
valor más alto o más bajo
Fuente: elaboración propia.
Clasificación ascendente jerárquica
El objetivo de la herramienta es reconocer tipologías espaciales (regiones geográficas). Permite agrupar variables, en grupos similares, mediante el uso de la técnica
de k-medias (distancia euclidiana estandarizada), representándolas a través del
dendograma o diagrama del árbol.
Con este procedimiento se pueden identificar, con significancia estadística,
agrupaciones de territorios comunes entre sí y que forman una dimensión o clase
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común, y que son totalmente diferentes de otros grupos, de tal manera que los
objetos que pertenecen a un grupo sean muy homogéneos entre sí y, por otra parte,
la heterogeneidad entre los distintos grupos sea máxima.
Expresado en términos de variabilidad, se trata de minimizar la variabilidad
dentro de los grupos para, al mismo tiempo, maximizar la variabilidad entre los
distintos grupos.
Figura N° 4. Tratamiento estadístico y modelación espacial
Ejemplo: Mapa de determinantes sociales de salud,
Área Metropolitana de Santiago.
Fuente: elaboración propia.
Coeficiente de localización de Sargant Florence
El objetivo de la herramienta es conocer la relación entre oferta y demanda. Es un
cociente de localización que individualiza cada área de un territorio, en relación
a los valores totales de este, primordialmente ayudando a visualizar disparidades
o desigualdades territoriales en diversos ámbitos.
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Manuel Fuenzalida / Víctor Cobs
Figura N° 5. Tratamiento estadístico y modelación espacial
Ejemplo: Localización de funcionalidades sanitarias,
en el Área Metropolitana de Valparaíso.
DONDE:
CLi = Cociente de localización del
ratio entre proporción de Oferta
según total y proporción de
Demanda según total del área i.
oi = Corresponde a la oferta
existente en el área i
di = Corresponde a la demanda de
la oferta en el área i
Fuente: elaboración propia.
Densidad de Kernel
El objetivo de la herramienta es la frecuencia diferencial de un hecho geográfico.
El concepto de densidad es clave en el análisis geográfico. El estudio de las distribuciones espaciales tiene que ver con la frecuencia diferencial con que un hecho
geográfico se produce en el espacio.
Spatial Analyst de ArcGis posibilita la utilización de una función cuadrática
de Kernel, ajustando una superficie curva uniforme sobre cada punto. El valor de
superficie es más alto en la ubicación del punto y disminuye a medida que aumenta
la distancia desde el punto y alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda desde
el punto.
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Vol. XXVII / Nº 3 / septiembre-diciembre 2013 / 33-52
Figura N° 6. Tratamiento estadístico y modelación espacial
Ejemplo: Análisis de la densidad del núcleo de eventos de
incendios forestales. Mumcular, Turkía.
Fuente: adaptado de Jansenberger y Staufer-Steinnocher (2004), en Kuter et al. (2011).
Consideraciones finales
A modo de conclusión, cabe señalar que el presente artículo está escrito con el anhelo
de continuar e impulsar la revalorización del análisis espacial, de una forma concreta
y simplificada, esperando abarcar un abanico importante de público objetivo en
concordancia con el desarrollo actual de la multidisciplina. El mensaje de sumarse
a esta línea de hacer ciencia es claro e inclusivo, con un enfoque en la sociedad y su
medio que invita a la cooperación y consolidación de líneas de investigación aplicada
y profesional capaces de autosustentarse en un ciclo de construcción del conocimiento
y formación de analistas espaciales con competencias contemporáneas reales.
Es así como, luego de habernos aproximado en el estado actual del análisis
espacial en el ámbito multidisciplinar, su historia, reevaluación, futuro de la mano
de los SIG y caja de herramientas del analista espacial, cabe destacar que se pone
en valor el potencial de la información territorial y el análisis espacial que la
misma posibilita, a través de la herramienta SIG y el enfoque analítico que nace
de la abstracción de las diferentes realidades. La comprensión de patrones territoriales basados en la estadística de datos y análisis con modelos espaciales, tendrá
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Manuel Fuenzalida / Víctor Cobs
que guiar el trabajo multidisciplinar e interoperativo para que las expectativas
de creación e incorporación de información georreferenciada continúe creciendo
exponencialmente y sus productos sean transferidos eficientemente.
Dicho ascenso en la curva del conocimiento, referido a la época de bonanza
que hoy en día experimenta la sociedad de la información, estará marcado por la
confluencia de esfuerzos por percibir esta herramienta a partir de conceptos progresistas y dejar atrás aquellas visiones que generan obstrucción en el avanzar. En
definitiva, coadyuvar de manera constructivista al desarrollo de la herramienta,
del análisis espacial y los modelos multidisciplinares.
Aquí, nuestra disciplina apunta a un futuro auspicioso, en el cual las nuevas
generaciones tienen la responsabilidad profesional de concretar y robustecer la
respuesta y propuestas desde la multidisciplina hacia las necesidades actuales de
la información territorial, consolidando una línea de ejercicio vinculada a avances
tecnológicos, investigativos y académicos. La geografía, como rama de las ciencias
sociales, tiene el importante compromiso de encausar el desarrollo de técnicas y
modelos que sean capaces de mantener la innovación en el ejercicio del geógrafo,
investigador o profesional del territorio.
Recibido febrero 25, 2013
Aceptado septiembre 8, 2013
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