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Espacio y territorio

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Hubert Mazurek

Capítulo 5. Métodos e instrumentos de estudio

Texte intégral

1No existen métodos de investigación específicos para el análisis del espacio o del territorio; además, muchos métodos cualitativos como cuantitativos son comunes a varias disciplinas de las ciencias sociales. Hemos citado en la Introducción los principios generales de las etapas de la investigación y aquí queremos presentar solamente una guía de preguntas necesarias para conducir esta investigación, así como algunos enfoques en los cuales hay que insistir y manejar con perfecto conocimiento para evitar falsas interpretaciones (en particular la cuestión de la escala y de la perspectiva histórica).

Recuadro 28: Las seis principales etapas en la fase de investigación inicial (Gumuchian y Marois, 2000)
1. Preguntas relativas al problema geográfico
• ¿Cuáles son los conceptos centrales a tomar en consideración?
• ¿Cuál es la pertinencia del problema?
• ¿Es un problema práctico (cuestión científica u operacional)?
• ¿Esta investigación concierne una población particular o una región específica?
• ¿Esta investigación tiene como objetivo mejorar la definición de los conceptos, utilizar un enfoque empírico, crear o mejorar una metodología, herramientas o métodos, etc.?
• ¿Esta investigación tiene como objetivo la recolección de información inédita o el uso de nuevas tecnologías?
2. Preguntas sobre el marco teórico
• ¿Cuál es el esquema teórico elemental?
• ¿Cuál es la relación entre la problemática y el marco teórico?
• ¿Cuáles son las investigaciones realizadas sobre este tema?
3. Las hipótesis
• ¿Los objetivos de la investigación son la descripción, la explicación, la comparación, la prospectiva, la modelización?
• ¿Son innovadoras las hipótesis?
• ¿Cómo se enmarcan las hipótesis en la bibliografía existente?
4. La metodología
• ¿Cuál es el enfoque metodológico?
• ¿Cuáles son las variables pertinentes?
• ¿Cuál es la región de estudio?, ¿por qué?, ¿cuáles son sus límites?
• ¿Cuál es el período estudiado?
• ¿Cuál es la población estudiada y cuáles son sus características?
5. La recolección de la información
• ¿Encuesta?, ¿por qué? ¿Cuál es la estrategia?
• ¿Cuáles son las relaciones entre recolección, problemática e hipótesis?
• ¿Se necesita de una muestra?, ¿por qué?, ¿cómo?
6. Las herramientas
• ¿Elección?
• ¿Justificación?
• ¿Límites y precisión del instrumento utilizado?

5.1. La importancia del nivel de estudio y de la escala

2El nivel de estudio corresponde a la unidad territorial de base que se estudia: nivel departamental, comunal, comunidad, familia, territorio étnico, etc. El cambio de nivel se asocia siempre con un proceso de agregación o de desagregación de la información.

3La escala es la relación matemática que existe entre la realidad de la observación y la representación que se hace de ella. Un mismo nivel puede ser representado a varias escalas. El cambio de escala se asocia con un proceso de generalización o precisión de la información.

4La variación de estos dos parámetros tiene varias implicaciones en el análisis:

  • el levantamiento de datos: noción de agregación y de precisión de la información;

  • el nivel de percepción de los fenómenos: de lo local a lo global, la interpretación de los datos necesita algunos ajustes;

  • cambiando de escala o de nivel los objetos geográficos cambian de propiedades.

5Es muy importante que el investigador se re-posicione en la escala y en el nivel donde está trabajando; esto evita falsas interpretaciones y/o generalizaciones precipitadas. Por otro lado, la destreza en el uso de la escala, pasando de la pequeña a la grande, permite descubrir fenómenos particulares ligados a las tres propiedades enumeradas precedentemente; esta técnica se llama en geografía el tratamiento razonamiento multi-escalar. permite mostrar estructuras espaciales diferentes, estrategias diversas de los actores, fenómenos complementarios, contradictorios, etc. (Lacoste, 1980).

Figura 30: Proceso de generalización y de agregación de la información con el cambio de escala o de nivel de estudio.

Figura 30: Proceso de generalización y de agregación de la información con el cambio de escala o de nivel de estudio.

Fuente: Elaboración propia.

6Para demostrar los tres puntos precedentes, tomaremos tres ejemplos:

7a. Agregación y precisión de la información. Es importante que la información que se levanta, cuantitativa o cualitativa, sea adecuada a la problemática que se busca demostrar. Realizar encuestas individuales en dos pueblos no sirve para demostrar los mecanismos de los mercados globales; tampoco las estadísticas a nivel nacional sirven para demostrar el bienestar de las familias campesinas. No obstante, en el caso de la pobreza, por ejemplo, se suele usar estadísticas departamentales que son lejanas a la realidad porque aglomeran situaciones muy diversas, en particular urbanas y rurales. El gráfico siguiente muestra este principio:

Figura 31: Histograma del índice de pobreza en función del nivel de agregación

Figura 31: Histograma del índice de pobreza en función del nivel de agregación

Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo 2001.

8A nivel departamental, la distribución de la tasa de pobreza muestra variaciones desde 38,2% hasta 79,6% con un pico en las clases 60-70 y 70-80%. A nivel municipal, varía de 19,1% hasta 100%, con un pico en la clase 90-100%. Este ejemplo ilustra bien el principio de agregación de la información: la agregación se traduce en una modificación de la distribución y la reducción de la información disponible y, en consecuencia, en la necesidad de una interpretación diferente.

9También, a nivel espacial, se puede mostrar el ejemplo de Pando (Figura 32). Si se toman en cuenta las estadísticas del censo a nivel del municipio (mapa de la izquierda), solamente un centro es urbano (se trata de Cobija) mientras el resto del territorio muestra una distribución muy homogénea de poca población. Si se toman los mismos datos a nivel de la comunidad (mapa de la derecha) se pueden ver características muy diferentes: la relativa igualdad en la distribución de la población en comunidades; la existencia de varios centros de importancia (sin ser urbanos en el sentido de la definición del censo); y un patrón de distribución bien estructurado, principalmente a lo largo de los ríos. Este efecto se debe, por una parte, a la definición de lo urbano en el censo y, por otra, a la forma, muy desigual, de los municipios y, finalmente, a la agregación de los datos a nivel municipal.

Figura 32: Proceso de agregación desde la comunidad hasta el municipio, el caso de las comunidades de Pando

Figura 32: Proceso de agregación desde la comunidad hasta el municipio, el caso de las comunidades de Pando

Fuente: Censo Nacional de Población 2001 y datos propios.

10El proceso de agregación, pasando de la familia a la comunidad y de la comunidad al municipio, corresponde a la construcción de variables compuestas a partir de variables elementales. En el ejemplo precedente, la variable urbana tiene sentido solamente por la agregación de los centros poblados a nivel municipal, pero no permite responder a la problemática de la distribución geográfica de los asentamientos humanos, ni a la problemática de la polaridad en este departamento.

11b. Nivel de percepción de los fenómenos. En el debate sobre lo local y lo global se percibe que pasando de un nivel a otro, ni los datos, ni la problemática, ni la representación pueden ser iguales y, a menudo, por esta característica la comparación entre los diversos niveles se vuelve complicada.

12El ejemplo de la especialización productiva en Perú es muy característico: el PIB agrícola del Perú representa apenas el 8% del PIB total, pero el 29% de la población activa trabaja en esta actividad y ocupa el 25% de la superficie del territorio. La diversificación productiva a nivel nacional no es muy relevante, ya que se exportan pocos productos (espárragos, limón, algunas frutas y algodón), el resto se queda en la canasta familiar a nivel local.

Figura 33: La diversidad de los cultivos a nivel municipal en Perú

Figura 33: La diversidad de los cultivos a nivel municipal en Perú

Fuente: Elaboración de INEI-ORSTOM, sobre la base del Censo Nacional Agropecuario, 1994. INEI - MA.

13El mapa de la diversificación productiva por distrito, realizado a partir del censo agropecuario de 1992 (Huerta et al., 1997), muestra una fuerte diversificación de los cultivos en la zona de la costa y la zona amazónica. Al contrario, la parte central de los Andes muestra una fuerte especialización. En la costa se cultiva un poco de todo en la misma cantidad, mientras en los Andes se cultivan principalmente los alimentos base (maíz, papa, cereales) en cantidades importantes y los demás en muy poca cantidad para la alimentación de la familia.

14Esta conclusión nos parece muy contradictoria con la diversificación tradicional de la agricultura en las zonas andinas, por ejemplo, según los pisos ecológicos (ver Capítulo 3). Un estudio muestra que este resultado proviene de un factor de escala (Mazurek, 2000).

15La diversificación a escala de este mapa es una diversificación “territorial”. Los agricultores de la costa, de manera individual, se especializan en pocos productos que se pueden vender en un mercado nacional e internacional, pero a nivel de un municipio o de una región, varias parcelas cultivan productos diferentes para facilitar la cooperación entre productores, disminuir el riesgo de la especialización y la competencia. Al contrario, en los Andes, todos los productores cultivan en cantidad los mismos productos y solamente se diversifican por el consumo propio en pequeñas superficies.

16Este ejemplo muestra que un estudio realizado a varias escalas o niveles puede dar resultados contradictorios si el investigador no se re-sitúa en la perspectiva de su estudio. Con este mapa de la diversidad se pueden sacar conclusiones a nivel del comportamiento territorial, pero difícilmente a nivel de la familia o del campesino.

17c. El cambio de propiedades. Un objeto geográfico cambia de propiedad según la escala o el nivel al cual es estudiado o percibido. Cambiando de escala, algunos detalles desaparecen mientras que otros aparecen. De un objeto complejo (la ciudad por ejemplo) se pasa a un objeto sencillo (el punto), pero la asociación de los objetos sencillos construye, a otra escala, otro objeto complejo (la red urbana). También el cambio de escala modifica el nivel de homogeneidad/heterogeneidad del espacio geográfico. Por ejemplo, los Andes, a nivel local, muestran una diversidad de situaciones, de relieve, de morfología, etc., donde la heterogeneidad es un factor limitante para el desarrollo de la actividad; a nivel de un conjunto de países (los países andinos), los Andes constituyen una barrera homogénea entre la parte costera y la parte amazónica; la homogeneidad, en este caso, es una virtud, como símbolo de la unidad geográfica de estos países.

18Recomendaciones:

  • Escoger el nivel de estudio en función de la problemática y no de la información disponible. Si la información disponible no corresponde a los resultados esperados es mejor no utilizarla.

  • Ser consciente del nivel en el que se está trabajando para evitar conclusiones falsas. Preguntarse siempre: ¿A qué nivel estoy? ¿Qué interpretaciones me permite este nivel?

  • Analizar el objeto geográfico en el contexto de la escala y del nivel de estudio: ¿Cómo se agregó este objeto? ¿Qué es lo que representa? ¿El nivel y la escala están adaptados a la problemática?

5.2. La importancia de la perspectiva histórica

19La perspectiva histórica es fundamental para el estudio del espacio o del territorio. El territorio es la base del desarrollo de las actividades humanas y como tal tiene una memoria. Varios enfoques de la geografía tratan de estudiar esta memoria como elemento de reconstitución de la historia humana (el más conocido es el estudio del paisaje, pero también la arqueología o la antropología usan este tipo de enfoque, así como la geografía histórica o la geopolítica).

20Esta perspectiva se puede usar de manera sincrónica o diacrónica.

  • En el primer caso, uno se interesa en un espacio o un territorio en un momento dado y busca los elementos históricos que permiten explicar la estructura o la dinámica del espacio o territorio.

  • En el segundo caso, se busca describir el territorio en sus diferentes fases de evolución y deducir de esta sucesión los elementos de su dinámica.

Figura 34: Dos mapas complementarios: sincrónico y diacrónico

Figura 34: Dos mapas complementarios: sincrónico y diacrónico

Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población 2001.

21Los dos mapas de la Figura 34 son complementarios en este análisis. El primer mapa (sincrónico) muestra la rotación, en la historia, de los centros de producción de materias primas. Este mapa explica perfectamente la dinámica territorial de Bolivia: la importancia de la región Potosí-Sucre en el siglo XVI, el movimiento del centro de interés hacia Pando y Oruro; a partir de los años 80, la importancia de la colonización de los Yungas, de las periferias urbanas y de la región de la soya en Santa Cruz; y, hoy en día, la atracción de Tarija. El mapa de la tasa neta de migración (diacrónico) muestra el fenómeno dinámico del movimiento de la población entre 1996 y 2001. Este mapa confirma la hipótesis del enlace entre la rotación histórica de la explotación de los recursos naturales y las dinámicas territoriales. La colonización de las tierras bajas se ve nítidamente, en particular la zona de expansión de la soya y de los Yungas, así como el reciente interés por los hidrocarburos en la región de Tarija, o en las zonas de colonización agrícola en el norte.

22El estudio del espacio y territorio y su análisis deben ser planteados desde esta perspectiva histórica. Por ejemplo, muchas publicaciones basan sus argumentos en las “desventajas geográficas” de Bolivia, utilizando una visión netamente determinista: las tierras bajas tienen más ventajas que las tierras altas, en particular, por el clima. Si se plantea el problema desde una perspectiva histórica, se puede ver que no siempre fue así. Estas desventajas están ligadas al mercado internacional y a políticas específicas, no a los factores climáticos.

23Recomendaciones:

  • Preguntarse siempre: ¿Por qué es así? ¿Cuáles son los determinantes históricos?

  • Intentar tener información dinámica a mediano o largo plazo según la perspectiva. Un espacio o un territorio no pueden estudiarse de manera estática.

  • Jugar con el cambio de nivel o de escala para saber si esta dinámica es una propiedad invariable o si depende de este nivel. La dinámica familiar puede ser muy diferente de la dinámica territorial, nacional o internacional.

5.3. El enfoque cuantitativo

24Los métodos cuantitativos se alimentan de datos. El proceso de levantamiento de estos datos no es específico de lo espacial. Se utilizan censos, encuestas, experimentación con plan de muestra, etc. o información primaria o secundaria provenientes de varias fuentes. Para un análisis de estos métodos y de su implicación en la investigación, el lector puede referirse al libro de Barragán (2003) y al de Yapu (Coord., 2006).

25Sin embargo, en el caso del análisis espacial, los datos tienen tres particularidades: la primera es la presencia de una variable particular, la ubicación, que permite la cartografía o cálculos específicamente espaciales; la segunda viene del carácter del objeto geográfico; la tercera de los métodos del análisis espacial.

5.3.1. Los datos son ubicados en el espacio

26Todo dato cuantitativo tiene que ser asociado con una ubicación en el espacio. En caso de censo, la localización será el cantón, el municipio, la provincia, etc.; en caso de la encuesta, la localización puede ser más precisa, como la longitud y la latitud de la comunidad o de la vivienda, la ubicación de la familia o del punto geográfico de la encuesta. En el caso de la entrevista, es necesario ubicar a la persona, el lugar de entrevista y el lugar de su vivienda.

27La ubicación puede ser levantada al momento de conseguir el dato, utilizando el nombre del lugar o un GPS (ver capítulo sobre cartografía) o, a posteriori, utilizando un mapa o una imagen satelital.

28La ubicación es una precisión que determina el tipo de análisis posible y la adecuación al objetivo del análisis. El investigador debe tener control sobre la precisión de su información, el nivel de agregación que utiliza y la gama de interpretaciones que eso posibilita (ver 5.1 y 5.2).

  • Una ubicación puntual (por ejemplo, un punto GPS) no permitirá realizar un mapa o un cálculo sobre un área determinada, salvo si este punto es característico del área o si se realiza un proceso de agregación de varios puntos en un área. En este último caso, será necesario probar el significado estadístico de la muestra de puntos con relación al área.

  • Por el contrario, una información ubicada a nivel provincial no permite sacar conclusiones sobre las familias, comunidades o municipios que pertenecen a esa provincia.

29La ubicación tiene que definirse en función del objetivo de la investigación.

Recuadro 29: Ejemplo de una matriz de datos espaciales (Censo boliviano)

Código Nombre de la unidad

Total población

Rural

Urbana

% Rural

70101 Santa Cruz de la Sierra

1.135.526

19.467

1.116.059

1,7

20101 La Paz

793.293

3.708

789.585

0,5

20105 El Alto

649.958

2.608

647.350

0,4

30101 Cochabamba

517.024

341

516.683

0,1

10101 Sucre

215.778

21.902

193.876

10,2

40101 Oruro

215.660

14.430

201.230

6,7

60101 Tarija

153.457

17 674

135.783

11,5

50101 Potosí

145.057

12.091

132.966

8,3

31001 Sacaba

117.100

24.519

92.581

20,9

30901 Quillacollo

104.206

25.882

78.324

24,8

Fuente: Censo de Población y Vivienda 2001.

5.3.2. Los individuos estadísticos son los objetos geográficos

30Estos objetos geográficos se llaman también unidades espaciales. Cada unidad espacial constituye un individuo en el sentido estadístico, lo que tiene cuatro consecuencias:

311. Por una parte, la población estadística de origen puede ser diferente a las unidades espaciales. Citamos dos casos:

  • El censo de la población se realiza a nivel de los individuos o de las viviendas, la interpretación cuantitativa es la más usual a nivel de los municipios; esto significa que el cálculo de un índice (la media, por ejemplo) sobre la base de la población de origen o de las unidades espaciales dará resultados diferentes y la lógica de interpretación deberá tomar en cuenta este aspecto.

  • Cuando se realiza una comparación cuantitativa de dos unidades espaciales en dos fechas diferentes, no es la misma población estadística la que se encuentra dentro de estas unidades. Por efectos demográficos, la población ha cambiado notablemente.

Figura 35: La relación dinámica espacial y la dinámica de la población

Figura 35: La relación dinámica espacial y la dinámica de la población

Fuente: Elaboración propia.

32Cuando se dice que en un municipio la tasa de analfabetismo ha disminuido o aumentado, esto es estadísticamente correcto pero es también el resultado de un artefacto estadístico porque la población censada es muy diferente: hubo envejecimiento, fuertes migraciones, etc.

332. Por otra parte, las unidades espaciales son muy desiguales tanto en la forma como en la superficie. La forma de los municipios bolivianos, por ejemplo, responde al modelo general de los países andinos: municipios de pequeño tamaño en los centros antiguos de poblamiento, municipios grandes cuando son de reciente creación, especialmente en las tierras bajas. Por esta razón, los parámetros estadísticos clásicos de dispersión (media, mediana, moda) tienen que ser utilizados con mucha precaución, y algunos principios cartográficos tienen que ser respetados (ver capítulo sobre cartografía).

343. Cuando se realiza un estudio de la tasa de analfabetismo de las familias, todos los individuos estadísticos (los habitantes de la vivienda) tienen el mismo peso estadístico; en el caso de las unidades espaciales, esto no es verdad. Algunas unidades son rurales, otras son urbanas, algunas tienen mil habitantes, otras tienen un millón. El investigador no tiene que olvidar que manipula unidades espaciales y no individuos y que la población dentro de una unidad espacial puede ser muy heterogénea (ver los ejemplos sobre cambio de escala y agregación en el Capítulo 5.1). De la misma manera, el investigador tiene que respetar algunas reglas de la estadística (índices ponderados, por ejemplo, en función de la superficie o de la población total) y algunas reglas de la cartografía estadística (ver Capítulo 6).

354. Finalmente, y éste es el problema conceptual más difícil, la estadística supone la independencia de las observaciones: el valor de un individuo estadístico no puede ser calculado a partir del valor de otro individuo. En el caso contrario, se dice que existe una autocorrelación entre las observaciones. Cuanto más fuerte es la autocorrelación los parámetros estadísticos tienen menos significado. En el análisis espacial lo que se busca es todo lo contrario: cuanto más autocorrelación espacial hay existe más organización espacial, porque la autocorrelación espacial significa que la unidad x tiene características muy próximas a la unidad vecina, es decir, existe una estructura por agrupación de proximidad. Pero, ¿cómo saber si se trata de organización o de redundancia de la información? Existen múltiples métodos de verificación (principalmente los modelos de Cliff y Ord, Moran y Geary y Monte Cario, ver Haggett, Cliff et al., 1965; Cliff, Haggett et al., 1975) pero, en general, el investigador no se preocupa por la existencia de una autocorrelación; por falta de cultura estadística, se satisface con realizar una interpretación sin verificación del sentido del modelo aplicado.

5.3.3. Los métodos estadísticos específicos

36La gran ventaja del enfoque cuantitativo en el análisis espacial es la sobreabundancia de métodos de tratamiento y de publicaciones sobre este tema, la mayoría en inglés o francés. Puedo sugerir Griffith y Amrhein, 1991 y 1997, en idioma inglés; Cicéri, Marchand et al., 1977 y Chadule, 1994 en francés; y en ambos Haggett, 1965 y Haggett, Cliff et al., 1965.

Figura 36: Tratamientos estadísticos posibles según el tipo de variable

Figura 36: Tratamientos estadísticos posibles según el tipo de variable

Fuente: Cicéri et al., 1977.

37La gran variedad de métodos utilizados impide presentarlos en este pequeño libro; el lector encontrará en las obras citadas un panorama más preciso de ellos. Estos métodos comprenden las siguientes grandes clases:

  • Utilización de las estadísticas descriptivas para el tratamiento de una sola variable: dispersión en relación con la media o con un valor de referencia, métodos de discretización de las clases, razón entre dos variables, etc.

  • Utilización de la inferencia estadística para la comparación de dos variables: regresión, correlación, prueba del Khi2, índices de independencia, de asociación, etc.

  • Utilización de la estadística multivariable: análisis del componente principal, análisis de correspondencia, clasificación, etc., que se aplican a conjuntos de datos homogéneos o no.

  • Utilización de las estadísticas no-paramétricas para los datos semi-cuantitativos.

  • Uso de modelos de distribución, de interacción y de la entropía.

  • Modelos de autocorrelación espacial, correlogramo.

  • Análisis espectral de Fourier para los datos temporales.

  • Estadísticas específicas para datos de matrices, por ejemplo, el modelo de Monte Cario.

38El diagrama siguiente (Figura 37) permite ubicarse en los métodos específicos del análisis cuantitativo espacial. Presenta tres niveles (distribución estadística, distribución espacial, modelización de la estructura) en un orden que es necesario respetar en el proceso de la investigación. La investigación necesita llegar a una modelización que sea estadística o matemática, o sea conceptual o cualitativa (ver, por ejemplo, los coremas, Capítulo 2.3.1). Sin embargo, las diferentes etapas son necesarias para asegurar una buena comprensión e interpretación de los modelos construidos. Eso significa que el investigador tiene que dominar las variables utilizadas, realizar una evaluación de su precisión y validez, manejar con cuidado los métodos estadísticos utilizados y saber utilizarlos para la interpretación.

Figura 37: Esquema metodológico de realización de una investigación cuantitativa sobre espacio o territorio

Figura 37: Esquema metodológico de realización de una investigación cuantitativa sobre espacio o territorio

Fuente: Charre J., 1995.

39Recomendaciones:

  • Escoger la variable ubicación y su precisión en función del objetivo de investigación.

  • Interpretar los datos espaciales en función del nivel de la ubicación.

  • Conocer la composición de la población estadística dentro de las unidades espaciales.

  • Establecer ponderación cuando las unidades son muy diversas en tamaño y superficie.

  • Respetar las etapas de análisis-interpretación de la Figura 37.

  • Dominar la definición de las variables y los métodos utilizados.

Recuadro 30: Un ejemplo de tratamiento cuantitativo, la medida de la diversidad
El interés de la metodología cuantitativa reside en que permite la construcción de indicadores de síntesis orientados a un objetivo específico.
Una de las problemáticas más destacada es la evaluación de la diversidad o especialización de una situación. Se utiliza en geografía (especialización de un lugar), en sociología (diversificación de los comportamientos), en economía (dispersión del nivel de los ingresos), etc.
Los dos indicadores más conocidos son el
índice de Shannon, derivado de la teoría de la comunicación, que sirve muy a menudo en la evaluación de la diversidad de los paisajes o de la diversidad biológica, y el índice de Gini, derivado de la curva de Lorenz, que fue construido para medir la desigualdad en las distribuciones de los recursos económicos.
El índice de Shannon se construye según la fórmula

H es la medida de la incertidumbre o entropía del sistema; p representa la probabilidad de encontrar la modalidad i en la distribución de n situaciones.

Figura 38: Cálculo del índice de Shannon y la medida de la entropía. Tres casos de distribución de le frecuencia y el cálculo del índice de Shannon

Figura 38: Cálculo del índice de Shannon y la medida de la entropía. Tres casos de distribución de le frecuencia y el cálculo del índice de Shannon

40Si todos los individuos (unidades espaciales en nuestro caso) se encuentran en una sola modalidad (variable C de la Figura 38), toda la información se conoce y la probabilidad es 1: la incertidumbre es igual a 0; la cantidad de información o entropía que aporta el sistema es nula porque se sabe que toda la información se encuentra en una sola clase. Al contrario, si existe el mismo número de individuos en las n clases (variable A de la Figura 38), la probabilidad de encontrar un individuo es 1/n: en este caso, la cantidad de información o incertidumbre o entropía es máxima y es igual a: log (n). Se puede entender que la cantidad de información depende de la forma de la distribución y de la precisión de la distribución (número de clases).

41Esta diversidad puede ser la diversidad de un fenómeno dentro de cada unidad espacial o puede ser la diversidad de las unidades espaciales dentro de un territorio. Además, esta medida se puede utilizar para información cualitativa, distribuyendo un carácter en varias clases (en el análisis de comportamiento, por ejemplo, se puede evaluar el número de individuos o unidades que tiene tal o cual característica).

42El índice de Gini se calcula a partir de la curva de Lorenz, la que se construye de la manera siguiente:

  • se ordena la serie de datos (Xi) de manera creciente,

  • se calcula el valor acumulativo de las clases, y

  • se calcula el porcentaje con relación al total, lo que permite tener una variación de 0 a 1.

43Se construye el gráfico de %xi con relación a %ni. La particularidad de este gráfico es que es cuadrado (las coordenadas van de 0 a 1).

Figura 39: La curva de Lorenz y la medida de la especialización

Figura 39: La curva de Lorenz y la medida de la especialización

Fuente: Elaboración propia.

44El índice de Gini se calcula como la superficie entre la curva de la distribución y los ejes (superficie gris en el gráfico); su valor mínimo es 0 (máximo de especialización o concentración), su valor máximo es 0.5 (máximo de diversificación o equidad). El índice representa el grado de diversidad o equidad; el índice de concentración o especialización se calcularía como 0.5-índice de Gini. En el caso de la curva 2, la distribución es bastante igual en las diferentes modalidades, mientras en la curva 3 todo está concentrado en la última modalidad, las demás cuentan poco en la distribución.

45Para ilustrar este índice, el más común, ya hemos presentado el caso de los cultivos en Perú (Capítulo 5.1) y tomaremos el ejemplo de la PEA (Población Económicamente Activa) en Bolivia. La PEA se divide en 16 ramas de actividades que corresponden a 16 modalidades de una distribución. Por cada unidad espacial (los municipios en este caso) hemos calculado el índice de Gini, que se puede representar de la siguiente manera:

Figura 40: Mapa de la especialización productiva en Bolivia

Figura 40: Mapa de la especialización productiva en Bolivia

Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población y Vivienda 2001.

46Este mapa muestra en colores claros las zonas con mucha diversidad y en colores oscuros las zonas muy especializadas. Eso significa que en las zonas claras existe una proporción más o menos igual de la PEA que trabaja en los diferentes sectores; mientras que en los municipios oscuros prácticamente toda la PEA trabaja en el mismo sector.

47Se distinguen claramente las ciudades y su entorno, que tienen una fuerte diversidad dentro de la distribución de la PEA, así como prácticamente todo el departamento de Beni, de Santa Cruz y de Tarija. En esta clase se distingue también nítidamente el corredor Potosí-Uyuni-Tupiza-Argentina por su carácter comercial.

48Por el contrario, prácticamente todo el occidente (valles y altiplano) y las tierras bajas de vocación forestal son muy especializados, principalmente porque toda la población se dedica a la agricultura.

Recuadro 31: Regresión y causalidad
La regresión es otra técnica muy utilizada en los métodos cuantitativos. Permite medir la variabilidad de un indicador con relación a otro y en comparación con un modelo general. En el análisis espacial se utilizan los residuos de la regresión, es decir, la variación de una observación con respecto a la línea de regresión.

Figura 41: Gráfico de la regresión

Figura 41: Gráfico de la regresión

La Figura 41 describe estas características: la línea de regresión constituye el modelo promedio de la relación entre Y y X; los residuos miden la diferencia entre las observaciones y este modelo promedio. Los municipios que tienen un residuo positivo tienen una cantidad de Y más importante con respecto al modelo promedio, mientras los que tienen residuo negativo tiene un valor de Y más bajo de lo esperado en el modelo promedio.
Aplicamos este método a la relación entre la especialización de la PEA (ejemplo precedente) y el índice de pobreza de los municipios.
La relación es bastante buena, lo que significa que existe una correspondencia espacial entre la pobreza y la especialización del empleo. Sin embargo, no se puede establecer una relación de causalidad entre los dos, como lo hemos especificado en las partes precedentes (5.1 y 5.2), hay que considerar que, en general, el individuo es especializado; no se puede argumentar, entonces, con este tipo de relación estadística que existe una relación de causa (especialización) a efecto (pobreza). Se trata de una correspondencia espacial, con un nivel de agregación al municipio. Esta información es sumamente interesante porque permite decir que la especialización territorial corresponde a un nivel más elevado de pobreza dentro de este territorio. El método de regresión es, entonces, una herramienta muy potente para estudiar las relaciones entre criterios con una perspectiva territorial.

Figura 42: Regresión: especialización productiva versus pobreza

Figura 42: Regresión: especialización productiva versus pobreza

Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población y Vivienda 2001.

Una de las ventajas de este método es la posibilidad de cartografiar los residuos (Figura 43). Se aplican algunos principios de semiología (ver Capítulo 6) y se pone una leyenda con colores en oposición para señalar los residuos positivos y negativos.
Los residuos positivos (en rojo) significan que los municipios tienen una tasa de pobreza superior a lo que permitiría pensar el modelo; en el caso de los negativos (en azul), la tasa de pobreza es menor.
Se puede distinguir, de nuevo, las ciudades y su entorno, así como la gran zona alrededor de Santa Cruz y las zonas del Chapare y de los Yungas. Se puede observar la poca influencia de la diversificación en las tierras bajas, donde la pobreza es mayor de la esperada, por efecto de la inaccesibilidad y de las pocas oportunidades que da la diversificación para mejorar los ingresos.
Finalmente, es importante destacar que este modelo funciona también con la variación de la pobreza entre 1992 y 2001, lo que significa que la especialización productiva a escala territorial es un factor limitante para el desarrollo de este territorio, como lo han señalado varios autores.

Figura 43: Mapa de la regresión: especialización productiva versus pobreza

Figura 43: Mapa de la regresión: especialización productiva versus pobreza

Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población y Vivienda 2001.

5.3.4. Los métodos geométricos

49La geometría jugó un papel importante en la modelización de los espacios y territorios porque permitió incluir métodos específicos relacionados con el tratamiento de la variable ubicación: cálculo de distancia, de agrupación o dispersión, de autocorrelación espacial, de matrices de flujos, etc. Como instrumentación matemática del análisis espacial, se puede profundizar:

  • Las propiedades espaciales: espacio métrico, espacio afín, espacio vectorial, espacio vectorial estándar, espacio topológico, convexidad, etc.

  • El modelo de gravedad (ver Recuadro 11).

  • La geometría de los espacios abstractos de Fréchet.

  • La topología y la morfología.

  • La geometría de los fractales.

  • La teoría de los grafos.

  • La teoría de los conjuntos inciertos.

  • La métrica no euclidiana.

  • Etc.

50Toda una escuela de la geografía intenta poner los modelos y los conceptos en fórmulas matemáticas. Fujita, Krugman et al. (1999) han mostrado, con elegancia, la formalización matemática de modelos como el de Von Thünen, la red urbana, las áreas potenciales de mercado, centro-periferia, comportamientos frente a los mercados, la especialización social y espacial del trabajo, la localización y la concentración de la industria, etc. La riqueza del análisis espacial permite al investigador escoger varios métodos adaptados a su problemática, pero se necesita de una buena cultura matemática para interpretar de manera correcta los resultados.

5.4. El enfoque cualitativo

51Los enfoques cuantitativo y cualitativo no solamente son complementarios sino que ambos deben ser parte de una metodología de estudio que combine análisis de datos, modelización, trabajo de campo, análisis bibliográfico, análisis de discurso, entrevistas, etc. Muchos campos del estudio del espacio o territorio tienen que ver más con lo cualitativo que con lo cuantitativo, porque la naturaleza del espacio y del territorio es social. Se ven demasiados estudios estadísticos, por ejemplo, sin ningún fundamento de interpretación basado en el trabajo de campo o la bibliografía. La realidad estadística es importante para ver y entender estructuras y procesos “desde arriba” (es decir, con una visión de lejos), pero se necesita interpretar con una lógica “a partir de abajo” para saber lo que significa el indicador estadístico.

52La antropología, la sociología, la arqueología, etc. utilizan enfoques cualitativos de estudio de la percepción y de la representación de los territorios. Cada una de estas disciplinas tiene métodos específicos; el lector puede referirse a Barragán (2003) o Yapu (Coord., 2006).

53¿Cuál es la especificidad de los métodos cualitativos en el análisis espacial?

54Estas especificidades tienen que ver, como en el caso de lo cuantitativo, con la asociación información cualitativa-ubicación de la información.

5.4.1. El tratamiento de la información geográfica cualitativa

55Esta información se compone de tres grandes clases: la toponimia, los mapas históricos y los resultados de entrevistas.

56En antropología, arqueología o historia, el análisis de los nombres de los lugares, la toponimia, es una fuente importante de información para elaborar un análisis espacial. Esta información puede alimentar un análisis cuantitativo con el posicionamiento de cada nombre en un mapa actual y con la aplicación de criterios o variables en el mapa (por ejemplo, el número de eventos históricos en un lugar o la composición étnica en cada lugar citado). Se puede utilizar también, en una perspectiva histórica, para elaborar un análisis dinámico de algunos fenómenos (por ejemplo, la expansión de una civilización a partir del estudio de las cerámicas o de las características de la vivienda). Este tipo de análisis se puede realizar también con los nombres de los habitantes, comparando la distribución geográfica de los nombres actuales con la distribución de los nombres antiguos (recogidos a través de entrevistas, en los registros o en los cementerios).

Recuadro 32: Las fuentes de documentación
No escritas:
• Objetos y marcas en el campo, a condición de que tengan una ubicación.
• La iconografía (fotografía, cuadros, dibujos, videos, etc.).
• Las fuentes orales (entrevistas, encuestas, etc.).
• El sonido (geografía de la música, por ejemplo).
Escritas:
• Documentos oficiales (en particular los archivos).
• Fuentes no oficiales: prensa, revistas, libros, revistas científicas, tesis, etc.
• Fuentes estadísticas: censos, análisis, estudios específicos, etc.
• Bases de datos bibliográficas e Internet.
Cartográficas:
Mapas antiguos.
• Atlas y mapas nacionales (topográficos, ordenamiento territorial, climático, geológico, etc.).
• Fotografías aéreas, imágenes satelitales.

57La información geográfica cualitativa también se compone del análisis de mapas antiguos y actuales con el fin de extraer una información que puede ser cuantitativa (por ejemplo, el crecimiento urbano en número de viviendas o manzanas), o cualitativa cuando se trata de analizar un territorio en sus formas históricas.

58Finalmente, el análisis de discurso o de entrevistas permite obtener información espacial sobre la organización territorial, los actores implicados, las formas de tenencia de la tierra, etc. Esta información, a pesar de ser posible, a veces, cartografiarla o realizar un análisis complejo, sirve para la descripción del espacio y del territorio, a partir del análisis de las funciones (Capítulo 3.1), de los actores (Capítulo 3.2) o de los signos de apropiación (Capítulo 3.3). En este enfoque, el análisis debe centrarse en el estudio de los actores y de sus estrategias frente a la cuestión territorial. El estudio de los movimientos sociales, por ejemplo, tiene que ser realizado a partir de un análisis de los actores, de sus estrategias y de la incompatibilidad de estas estrategias, lo que genera conflictos. El problema del análisis de contenido o de discurso es la “aplicación objetiva y sistemática de reglas de categorización [para generar] datos que se pueden resumir y comparar” (Paisley, 1969). Retos espaciales, simbólico-espaciales y sociales, relación de identidad, imagen geográfica, percepción mental, etc. son algunos temas importantes en el análisis cualitativo basado en el estudio de entrevistas, discursos, obras literarias, poéticas, etc.

  • 6 Se puede ver el sitio http://cormas.cirad.fr/en el que hay varias fuentes de explicación del uso de (...)

59Hay que citar también varias metodologías en la interfaz entre lo cualitativo y lo cuantitativo (la teoría de los juegos, por ejemplo, Morgenstern y Von Neumann, 1953; Gibbons, 1993 o los Sistemas multi agentes, Wooldridge, 2002), que son muy nuevas y poco consolidadas, pero que permiten una formalización del discurso para determinar la estrategia de los actores dentro de un territorio.6

Recuadro 33: El ayllu y el análisis territorial
En varias publicaciones que tratan del tema de las comunidades o del ayllu (Yampara, 2001; Quispe, Aguilar et al., 2002; Ríos, Keremba et al., 2002; Nicolas, Zegarra et al., 2005) el tema territorial es subyacente, pero la perspectiva histórica supera siempre un buen análisis de la formación y dinámica de los territorios.
Todas las dimensiones cualitativas están presentes en estos documentos; podrían reorientar la redacción de un documento con un enfoque más espacial:

• una dimensión histórica
que habría que rescatar con un análisis de la dinámica de los límites o de la concepción misma del territorio: ayllu, encomienda, reducción, parroquia, municipio, TCO, etc. (acompañada de un mapa de esta evolución, por ejemplo);
• una dimensión de “actores” a nivel de su clasificación (mallku, kurakas, llunku, jilakata, central sindical, Estado, etc.) de la cual falta un análisis de sus estrategias frente a la cuestión territorial;
• una dimensión propiamente territorial con las definiciones de las funciones territoriales: función de producción (uso de pisos ecológicos, mita, etc.), función de apropiación (estrategia colonial, representación simbólica, formas tradicionales de administración, etc.), función de intercambio (la relación entre ayllus o las alianzas matrimoniales, el urjin que “se aplica tanto a un pedazo de territorio como al segmento de linaje que le corresponde”).
El análisis cualitativo no lleva siempre a la representación en un mapa, ni tampoco a la descripción de los límites o de los recursos naturales disponibles, sino representa un análisis de los diferentes componentes del territorio, organizando la información cualitativa según una perspectiva territorial.

5.4.2. La cartografía participativa

60Con el desarrollo de los métodos participativos se construyeron varios métodos específicos para el estudio de la percepción del espacio o del territorio: los mapas mentales o mapas parlantes. También se desarrollaron formas de aprendizaje específicas para este tipo de enfoque.

61Los métodos utilizados son muy diversos: métodos verbales (escucha activa, cuestionarios, cartas, etc.), no verbales (dibujo, esquema, incluso la reacción frente a un mapa complejo, una representación en tres dimensiones o una maqueta) o la asociación de los dos (juego, fotografía, etc.). La elaboración participativa de mapas aprovecha el efecto de sinergia y asociación que puede existir en un grupo; es un acto de comunicación social que permite confrontar las diferentes visiones del territorio y llegar a una “visión colectiva y consensuada”. Por eso, la cartografía participativa es un instrumento de diálogo, de diagnóstico y de aprendizaje.

  • 7 Ver http://www.cde.unibe.ch/Tools/pdf/wsbolivial999.pdf http://www.green.go.jp/gyoumu/kaigai/manual (...)

62No existen realmente metodologías de realización de los mapas participativos, pero algunas etapas son más o menos comunes a todas (ver IGAC y IPGH, 1979; IGAC, 2003):7

  • La representación debe tener un objetivo claramente definido para evitar la dispersión de la discusión e impedir falsas interpretaciones. Este objetivo se plantea al principio del trabajo, así como la metodología que se utilizará, definiendo los elementos estratégicos que se necesita analizar.

  • Se puede partir de un documento ya existente (mapa topográfico, imagen satelital, esquema general del territorio) o construir el mapa a partir de un discurso orientado o de un recorrido en el campo. Se inicia, en general, con puntos de referencia (casa, escuelas, puentes, ríos, etc.), elementos físicos que no admiten discusión.

  • A esta primera representación se añaden todos los elementos necesarios para la comprensión del mapa (escala, título, indicación del Norte, etc.; ver Capítulo 6) de manera que el documento tenga la misma significación para todos.

  • Se introducen nociones espaciales, como dispersión y concentración, lejano y próximo, homogéneo y heterogéneo, diverso y uniforme, etc.

  • Estas representaciones iniciales pueden servir de punto de inicio para un diagnóstico más profundo, en particular resaltando los conflictos, los problemas, las lagunas de conocimiento, las fortalezas, etc. (ver Capítulo 4.3). Al moderador le sirven también para ajustar su metodología y encontrar los elementos útiles para su investigación. Se puede introducir varios temas: visión, caracterización de los recursos naturales y culturales, visión productiva, características socio-demográficas, análisis de amenazas, problemas y potencialidades del área, componentes y grandes líneas de gestión, zonificación.

  • Las representaciones sirven, después, para iniciar un debate sobre las perspectivas que se pueden aplicar a este territorio, desde el punto de vista de la conservación, de la explotación o de la dinámica percibida y deseada.

  • Uno de los aspectos importantes es el reconocimiento de la viabilidad de la representación. Esto necesita un debate particular para estimar el nivel de “realismo” de los mapas elaborados, su precisión, su validación y su utilidad, tanto para los participantes como para el moderador o investigador.

Figura 44: La realización de un mapa parlante es una construcción social útil tanto para el diagnóstico como para el aprendizaje

Figura 44: La realización de un mapa parlante es una construcción social útil tanto para el diagnóstico como para el aprendizaje

Notes

6 Se puede ver el sitio http://cormas.cirad.fr/en el que hay varias fuentes de explicación del uso de estas metodologías para el análisis del territorio y para la planificación participativa.

7 Ver http://www.cde.unibe.ch/Tools/pdf/wsbolivial999.pdf http://www.green.go.jp/gyoumu/kaigai/manual/bolivia/02technical_guide/spanish/06guia05.pdf

Table des illustrations

Titre Figura 30: Proceso de generalización y de agregación de la información con el cambio de escala o de nivel de estudio.
Légende Fuente: Elaboración propia.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 228k
Titre Figura 31: Histograma del índice de pobreza en función del nivel de agregación
Légende Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo 2001.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 220k
Titre Figura 32: Proceso de agregación desde la comunidad hasta el municipio, el caso de las comunidades de Pando
Légende Fuente: Censo Nacional de Población 2001 y datos propios.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 172k
Titre Figura 33: La diversidad de los cultivos a nivel municipal en Perú
Légende Fuente: Elaboración de INEI-ORSTOM, sobre la base del Censo Nacional Agropecuario, 1994. INEI - MA.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 436k
Titre Figura 34: Dos mapas complementarios: sincrónico y diacrónico
Légende Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población 2001.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 348k
Titre Figura 35: La relación dinámica espacial y la dinámica de la población
Légende Fuente: Elaboración propia.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 180k
Titre Figura 36: Tratamientos estadísticos posibles según el tipo de variable
Légende Fuente: Cicéri et al., 1977.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-7.jpg
Fichier image/jpeg, 452k
Titre Figura 37: Esquema metodológico de realización de una investigación cuantitativa sobre espacio o territorio
Légende Fuente: Charre J., 1995.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-8.jpg
Fichier image/jpeg, 308k
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-9.jpg
Fichier image/jpeg, 20k
Titre Figura 38: Cálculo del índice de Shannon y la medida de la entropía. Tres casos de distribución de le frecuencia y el cálculo del índice de Shannon
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-10.jpg
Fichier image/jpeg, 144k
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-11.jpg
Fichier image/jpeg, 152k
Titre Figura 39: La curva de Lorenz y la medida de la especialización
Légende Fuente: Elaboración propia.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-12.jpg
Fichier image/jpeg, 272k
Titre Figura 40: Mapa de la especialización productiva en Bolivia
Légende Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población y Vivienda 2001.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-13.jpg
Fichier image/jpeg, 604k
Titre Figura 41: Gráfico de la regresión
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-14.jpg
Fichier image/jpeg, 184k
Titre Figura 42: Regresión: especialización productiva versus pobreza
Légende Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población y Vivienda 2001.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-15.jpg
Fichier image/jpeg, 132k
Titre Figura 43: Mapa de la regresión: especialización productiva versus pobreza
Légende Fuente: Elaboración propia sobre la base del Censo de Población y Vivienda 2001.
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-16.jpg
Fichier image/jpeg, 444k
Titre Figura 44: La realización de un mapa parlante es una construcción social útil tanto para el diagnóstico como para el aprendizaje
URL http://books.openedition.org/irdeditions/docannexe/image/17849/img-17.jpg
Fichier image/jpeg, 415k

© IRD Éditions, 2009

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