On es vota com Catalunya?

Fa un mes, en Josep Coma de l’Ajuntament de Vilafranca del Penedès, va tractar el tema dels resultats de les darreres eleccions al Parlament de Catalunya: Anàlisi dels resultats a les Eleccions al Parlament de Catalunya 2012 dels municipis membres de la xarxa del Perfil de la Ciutat. Jo tornaré a incidir sobre el mateix tema, però aprofundiré una mica des del punt de vista “geogràfic”. I què vol dir aquest aprofundiment geogràfic? Doncs res més que analitzar els resultats electorals a nivell de secció censal per a tot Catalunya. A més a més compararé els resultats de les dues darreres eleccions al Parlament de Catalunya (2010 i 2012) a nivell de secció censal. Finalment identificaré aquelles seccions censals que presenten una distribució dels resultats electorals similar a la registrada per al conjunt de Catalunya.

1. Les dades.

• El Departament de Governació i Relacions Institucionals de la Generalitat de Catalunya posa a l’abast de la població els fitxers dels resultats electorals de Catalunya a nivell de mesa electoral (enllaç). Com ja he esmentat anteriorment, l’anàlisi que realitzo és a nivell de secció censal, per tant he hagut de sumar els resultats de les diferents meses electorals que pertanyen a una mateixa secció censal.

A l’hora de computar els resultats de tot Catalunya no he tingut en compte als absents residents, ja que no puc situar en un mapa els resultats d’aquest col·lectiu de població.

• L’Idescat disposa dels mapes de les seccions censals. A través d’un fitxer shapefile, corresponent al seccionat de Catalunya del 2011 he representat els resultats electorals al Parlament de Catalunya dels anys 2010 i 2012. Atenció, cal tenir present que la divisió per seccions censals no és inamovible; ans el contrari, és relativament habitual que una secció censal es divideixi en dos, o que dues seccions censals es fusionin en una. Aquests canvis fan que el mapa de seccions censals canviï d’un any per l’altre. Així, per a les eleccions del 2010 a Catalunya hi havia 5.016 seccions censals; i a les eleccions del 2012 n’hi havia 5.046. El mapa del seccionat de Catalunya del 2011 disposa de 5.017 seccions censals.

Com ja he dit anteriorment, els mapes que es presenten en aquest post corresponen al seccionat del 2011, per tant els mapes dels resultats electorals del 2010 i 2012 no s’ajustaran exactament al seccionat que els hi hauria de correspondre –el del 2010 i el del 2012–. Malgrat aquests “problemes”, crec sincerament, que els mapes que mostraré són una imatge molt fidel a la realitat electoral de Catalunya.

2. Els càlculs.

• A les eleccions del 2010 s’hi van presentar 39 candidatures, de les quals només 7 van aconseguir representació parlamentària. A les eleccions del 2012 s’hi van presentar 18 candidatures, i novament només 7 van aconseguir entrar al Parlament; d’aquests 7 partits que han entrat al Parlament de Catalunya al 2012, 6 ja havien aconseguit representació en les eleccions del 2010. Per als dos anys he calculat, per cada secció censal, el percentatge de vots dels set partits polítics amb representació parlamentària, el percentatge de vots en blanc, el percentatge d’abstenció i el percentatge de vots de la resta de partits polítics i de vots nuls. Per cada secció censal, la suma del percentatge de les 10 variables descrites anteriorment dóna 100%.
• Per cada secció censal he calculat la diferència del percentatge de cadascuna de les 10 variables respecte a Catalunya, i aquesta diferència l’he elevat al quadrat. La suma de les 10 “diferències” elevades al quadrat en cada secció censal permet obtenir un indicador de les seccions que presenten un “perfil electoral” més similar o més diferent a la mitjana catalana.

3. Els resultats.

A continuació podeu veure els mapes del percentatge de vots respecte el cens electoral dels 6 partits polítics que han obtingut representació al Parlament en les dues darreres eleccions (la CUP i Solidaritat aconsegueix representació únicament en una de les dues escomeses electorals). També hi ha el mapa del percentatge d’abstenció.

Les imatges dels mapes que apareixen en aquest post han estat elaborats amb el SIG Geomedia 6.0, però donat que hi ha seccions de mida petita (sobretot en les grans ciutats de Catalunya), per tal de poder veure en detall qualsevol secció censal de Catalunya he incorporat a sota de cada mapa un enllaç per accedir als mapes temàtics a través de Google Fusion Tables, ja que wordpress no permet incrustar mapes provinents de Fusion Tables.

El criteri que he seguit a l’hora de definir els punts de tall dels intervals ha estat que a les eleccions del 2010, el nombre de seccions censals que aparegui en cadascun dels 6 intervals fos aproximadament el mateix (al voltant d’unes unes 800 seccions censals). Per poder veure les diferències entre eleccions, he mantingut els mateixos rangs a les eleccions del 2012.

• CIU: a les eleccions del 2012 s’observa un augment del percentatge de vots a les seccions censals del centre de Catalunya i de la banda de Girona. Però la davallada patida per CIU es centra principalment a l’àrea metropolitana de Barcelona, tal i com s’observa amb “esblanqueïment” de les seccions censals de Barcelona i del seu voltant.

CIU 2010

CIU 2012

• ERC: guany generalitzat a gairebé tot Catalunya del percentatge de vots a les eleccions del 2012. El criteri que he utilitzat en la mapificació (que hi hagi aproximadament el mateix nombre de seccions censals en cadascun dels sis estrats en les eleccions del 2010) fa que l’increment generalitzat de vot que ha rebut ERC al 2012 se situï per sobre del 6,3% en moltes seccions censals de Catalunya, i per tant el mapa de Catalunya mostra en la seva pràctica totalitat una tonalitat “verd oliva”.

ERC 2010

ERC 2012

• PSC: pèrdua generalitzada del percentatge de vots al 2012. Al 2010, la zona de ponent de la província de Lleida i la zona de les Terres de l’Ebre, aconseguien un percentatge de vot prou important; al 2012, aquestes dues zones han perdut pes –tal i com es veu amb “l’esblanqueïment” de les seccions censals–. Respecte al 2010, el percentatge de vot al PSC en el 2012 només es manté en les seccions costaneres que van de Tarragona a Barcelona, i en l’eix que va de Barcelona a Manresa.

PSC 2010

PSC 2012

• PP: a les eleccions del 2012 s’observa un augment del percentatge de vots en les seccions censals que van des de les Terres de l’Ebre fins a Lleida. També s’observa un guany en el percentatge de vot en les seccions censals costaneres.

PP 2010

PP 2012

• ICV: respecte al 2010, el percentatge de vots obtinguts per ICV a les eleccions del 2012 creix en les seccions del litoral i prelitoral català. Es destacable “l’enverdiment” que presenta el mapa corresponent a les eleccions del 2012 a les seccions censals de Barcelona i del seu entorn.

ICV 2010

ICV 2012

• Ciutadans: el mapa del 2012 presenta un “enmarroniment” generalitzat a tot Catalunya, si bé cal destacar que el major percentatge de vots s’ha aconseguit en les seccions censals del litoral català (des de Monroig del Camp fins a Tossa de Mar), i en l’àrea metropolitana de Barcelona. També a Lleida capital i el seu voltant, i a la Vall d’Aran aconsegueixen millorar el percentatge de vots aconseguits.

Ciutadans 2010

Ciutadans 2012

• Abstenció: reducció generalitzada de l’abstenció a les eleccions del 2012 respecte les del 2010.

Abstenció 2010

Abstenció 2012

4. Les diferències amb Catalunya.

En el següents mapes he pintat en tonalitats verdoses les seccions censals que presentaven una distribució del vot als partits polítics (i també l’abstenció) més similar al conjunt de Catalunya. En tons vermellosos hi ha les seccions censals més diferents respecte al resultat registrat al conjunt de Catalunya. Al 2012 s’observa un envermelliment a Catalunya respecte el 2010, en especial a la província de Lleida i de Girona. Les seccions censals del litoral català, entre Cambrils i Blanes, mantenen al 2012 un to verdós, el que significa que són seccions que presenten una distribució del vot molt similar a la de Catalunya.

Diferència amb Catalunya 2010

Diferència amb Catalunya 2012

En els mapes que apareixen a continuació he assenyalat les 100 seccions censals, de cadascuna de les conteses electorals, que presenten una menor diferència respecte a Catalunya. D’aquestes seccions censals, n’hi ha 32 que apareixen entre les 100 en menor diferència respecte a Catalunya tant a les eleccions del 2010 com a les del 2012.

100 seccions amb menys diferència amb Catalunya 2010	32 seccions que apareixen entre les 100 amb menor diferència amb Catalunya a les eleccions del 2010 i del 2012
100 seccions amb menys diferència amb Catalunya 2012

Les 32 seccions censals que he fet esment anteriorment, pertanyen a 23 municipis diferents de Catalunya. D’aquests 23 municipis n’hi ha 5 que pertanyen al Perfil de la Ciutat. Així trobem a Granollers i Lleida amb tres seccions censals cadascun, Vilanova i la Geltrú amb dues seccions censals, i Mataró i Mollet del Vallès amb una secció censal.

La pregunta que ens hem de fer a continuació és òbvia: perquè aquestes seccions censals presenten una distribució del vot molt similar a la de Catalunya? Bé, la resposta la deixo per algú altre…Però potser seria interessant comparar els resultats electorals obtinguts a nivell de secció censal amb l’estratificació que realitzen López i Lozares de les seccions censals de Catalunya a partir de les dades del Cens del 2001 per tal de construir la mostra per a l’Enquesta de condicions de vida i hàbits de la població de Catalunya http://www.iermb.uab.es/htm/descargaBinaria.asp?idPub=115

Gerard Reverté Calvet

Servei d’Estudis i Planificació

Ajuntament de Mataró

[1] Vull agrair a Carles Feiner Alonso de l’Ajuntament de Santa Perpètua de Mogoda haver-me cedit el mapa de les seccions censals de Catalunya.

[2] Recomano la lectura del post de Carles Boix titulat “Els resultats electorals, la millor enquesta. 25-N: qui va votar què?” publicat al Bloc de l’Any Internacional de l’Estadística 2013.

Eines d’anàlisi: R i R-Commander

Més enllà de l’habitual anàlisi comparativa dels diferents municipis que integren la xarxa del Perfil de la Ciutat, l’anàlisi de mètodes o tècniques o bé l’opinió sobre temàtiques concretes, també hi ha la voluntat, des d’aquest blog, de presentar i/o difondre eines que ajudin a una millor interpretació de la informació disponible. I si aquestes eines són lliures i de distribució gratuïta, encara millor.

Així doncs, el post d’avui el dedicaré a presentar (no és un manual!) una eina que pot resultar molt útil per a tothom que treballi amb dades i requereixi eines que vagin més enllà de l’habitual full de càlcul. Aquesta eina és l’R, un programari lliure i gratuït que es basa en el llenguatge de programació per poder fer anàlisi estadística. Us el podeu descarregar des de l‘enllaç següent:

http://www.r-project.org

De l’R ja fa temps que se’n parla, sobretot en l’àmbit universitari, ja que és una eina gratuïta, potent i lleugera. Un exemple d’això que dic el visualitzem en el següent gràfic, on queden comptabilitzats el nombre de posts que parlen d’R en el blog r-bloggers en els últims anys:

Quan dic que R és una eina potent, em refereixo a què, actualment, al repositori d’R hi ha disponibles més de 4.000 paquets diferents. Cap software estadístic comercial actual disposa d’aquesta àmplia gamma de paquets d’anàlisi, i no únicament estadístic, sinó que també permet fer anàlisis demogràfics, o de programació lineal, o càlculs financers, etc. Quan dic que R és una eina lleugera, em refereixo a que quan s’arranca un software estadístic comercial actual, el programari triga un temps (depenent de la potència de l’ordinador) en carregar tot el programa; en canvi amb R, el programa es carrega molt ràpidament, ja que no instal·la tots els paquets disponibles sinó únicament uns paquets bàsics; és l’usuari qui en funció de l’anàlisi que vulgui fer ha de carregar el paquet adient.

Tal com dic a la introducció, R és en llenguatge de programació. Això vol dir que qualsevol que vulgui utilitzar aquesta eina necessita certs coneixements previs de programació (informàtica). Per evitar que potencials usuaris “fugin” d’aquesta eina (més pel fet de no disposar d’aquests coneixements previs de programació, i no tant d’estadística), hi ha la possibilitat de poder descarregar i instal·lar (des del mateix entorn) l’R Commander. Què és l’R Commander? És una interfície tipus finestra que cobreix la major part de les anàlisis estadístiques més habituals en uns menús desplegables, als quals estem bastant acostumats els usuaris que hem treballat alguna vegada amb un paquet estadístic basat en aquest tipus d’entorn.

Així doncs, amb l’R Commander podrem realitzar una anàlisi estadística sense haver de tenir un cert domini de llenguatge de programació i en un entorn en què el seu ús ens és familiar. A més, alhora que l’utilitzem, ens podrem familiaritzar amb el llenguatge de programació, ja que el programa incorpora una pantalla on podem anar veient la majoria d’operacions que anem realitzant amb els menús. Això ens permetrà anar aprenent llenguatge de programació (sintaxi), que ens podrà ser útil per a posteriors anàlisis sense la necessitat d’haver de recórrer, de nou, a l’ús dels menús desplegables. Si voleu aprofundir una mica més sobre R i R-Commander, la Universitat de Cadis ha editat un llibre gratuït titulat Estadística bàsica con R y R-Commander.

Sense entrar en aspectes funcionals de l’eina (hi ha manuals disponibles des del mateix enllaç on et pots descarregar el programa), un aspecte que m’agradaria destacar d’aquesta eina és la seva facilitat en la importació de fitxers de dades des d’altres entorns (fulls de càlcul, bases de dades, txt), entorns, tot sigui dit, en què és habitual que hi tinguem la majoria de la informació emmagatzemada.

Per acabar, i tal com he dit des del principi, aquest post té com a objectiu presentar (que no fer de manual) una eina disponible a la xarxa que permet fer anàlisi quantitativa i estadística, en un entorn conegut, i sense la necessitat d’haver d’adquirir un programari estadístic que requereixi de llicència comercial, aspecte, aquest últim, que pot apropar “per a tots els púbics” funcionalitats que fins ara només estaven a l’abast d’una minoria.

Observatori de l’Economia Local de Sabadell

Els sistemes d’informació a l’ull de l’huracà: la disponibilitat de la informació del sector públic mou l’economia

La disponibilitat d’informació socioeconòmica ha estat essencial per a traçar estratègies de desenvolupament, tant per a qui, des del poder local o nacional, ha de prendre les decisions públiques (en funció de l’anàlisi territorial, prospecció socioeconòmica i l’avaluació), com per qui ho ha de fer en el camp de la decisió privada, que, en els temps que corren, és tant o més important, per l’encaix de l’empresa en el territori, en el conjunt productiu i en la comunitat. Se’ns fa de nou evident, per exemple, la utilitat de la informació local per determinar el millor emplaçament per a un negoci comercial de proximitat o per a orientar el consum de les persones, o, a una altra escala, per saber on localitzar una indústria, seguint els condicionants de sòl disponible, de proveïment o de logística general. I, més encara, ha suscitat un metainterès d’empresa: els estudis de localització d’activitats humanes o el data-mining han especialitzat un segment del sector de la consultoria professional, arribant a crear un nínxol de mercat ben diferenciat, que sovint s’ha mostrat tant competitiu com concorregut a l’hora d’assistir les decisions sobre la ubicació de grans empreses o a l’hora d’acompanyar projectes estratègics de ciutat, generals o sectorials. Els plans directors de l’activitat comercial, o els de dinamització dels sectors industrials n’han estat exemples clars, on la informació no només s’ha emprat per analitzar la realitat i per substanciar les decisions, sinó també per a la publicitat tant dels negocis com del contingut i del resultat de les polítiques públiques.

Tanmateix, és en els moments de crisi quan, més que mai, es posa de relleu la necessitat de poder treballar amb informació estratègica fiable i actualitzada, d’una banda, per facilitar al màxim el coneixement a la ciutadania, així com per emprar-la en la dinamització dels diferents sectors d’activitat. Es passa gairebé a invitar les empreses a tots nivells a emprar la informació pública disponible i convertir-la en coneixement estratègic per a l’èxit dels seus negocis o en matèria primera del seu procés productiu, entenent que això ha d’ajudar a mantenir el nivell d’activitat i també a generar treball. Un cop més, la informació pública local està, doncs, a l’ull de l’huracà com un dels elements a través del qual es considera que es pot generar idees de negoci, visualitzar oportunitats, posicionar-se en el territori, diferenciar productes i extreure’n valor afegit. És també en aquests aspectes que les vies de facilitar la informació s’han hagut d’adaptar, donant als usuaris la possibilitat de poder jugar amb dades més afinades relatives a l’àmbit local, i no només respecte del què ja hi ha, sinó del què hi pot haver i del que s’hi pot fer amb les dades.

De fet, des de fa aproximadament 15 anys s’han anat succeint noves vies de difusió de dades del sector públic, en funció també d’una demanda creixent a l’entorn de l’impuls del management modern i la pujança de la governança, o, si més no, per considerar que l’accés a la informació pública és un dret dels ciutadans i a la vegada una necessitat de transparència de la realitat i dels resultats de les polítiques publiques del territori i, per tant, també, base del màrketing de les administracions, constituint també un principi de la concertació. A la publicació de les dades estadístiques a les webs corporatives en formats d’anuari, de resums del padró municipal o d’informes d’evolució de la conjuntura, s’hi ha anat afegint, paral·lelament al desenvolupament i extensió dels entorns digitals, altres formes d’oferta de la informació amb la pretensió de maximitzar-ne l’accés, la usabilitat i l’ús, mitjançant l’establiment de plataformes ideades sobre sistemes d’informació geogràfica (en base a la georeferenciació, com poden ser les plataformes SIG dedicades a la informació sobre polígons industrials o al comerç urbà, que sovint acompanyen portals especialitzats), com, en darrera instància, l’assaig de plataformes d’open-data, amb (o sense) interfícies de consulta de les diferents bases de dades relacionals i la seva combinació. Hem viscut, de fet, una acceleració dels mètodes de presentació de la informació socioeconòmica que hem de relacionat amb canvis substancials de paradigma sobre la transparència de l’acció pública, simptomàticament passant de l’estricta reserva de les dades (que només se servien prèvia sol·licitud o mitjançant la compra d’anuaris editats en paper) a la publicació de seleccions digitals tancades en documents en acrobat; per optar ara per facilitar les matrius en codi obert o en formats de consulta que han de permetre la reutilització de les estadístiques, amb la idea de contribuir a un aprofitament més gran de les seves possibilitats i a impulsar la competència i la innovació en el camp de la gestió del coneixement (vegeu la lletra del Reial decret 1495/2011, de 24 d’octubre, pel qual es desplega la Llei 37/2007, de 16 de novembre, sobre reutilització de la informació del sector públic). 

Nogensmenys, la disponibilitat de dades a través de les plataformes d’open-data s’adreça, més enllà d’un motiu de transparència, a l’oportunitat de desenvolupar negocis basats en l’anàlisi i tractament directe d’aquelles matrius d’informació que faciliten en obert les administracions públiques, que han de permetre, per tant, fer operacions avançades i ràpides de les sèries liberalitzades, interessant tant les dades quantitatives (estadístiques i de geoposicionament o georeferenciació) com qualitatives (programacions d’activitats, notícies, concursos, documentació d’arxiu, patents, catàlegs, etc). Aquesta obertura ha fet i farà créixer l’oferta de serveis o productes privats que jugaran amb la mineria de dades, el seu tractament, la seva explotació i/o la seva publicació, ja sigui gratuïta (finançament per mitjans diferits) o de pagament (com ja han vingut fent algunes empreses amb bases de dades privades). Es tracta, per tant, de donar ales a l’eclosió de nous tipus de negoci basat en l’aprofitament social de les dades.

En aquell sentit, en una recent avaluació prospectiva (impact assessment) que acompanyava la proposta de Directiva Europea sobre reutilització de la informació gestionada pel sector públic, es deia que l’impacte econòmic directe i indirecte de obertura de les fonts d’informació públiques podria generar anualment en l’àmbit de la UE a l’entorn de 140 B€ de negoci, de procedir-se a l’homogeneïtzació del mètode de presentació de les dades [aplicació d’uns estàndards europeus que permetin la interoperativitat i la possibilitat d’ús compartit, com ja succeeix per a la infraestructura de les dades geoespacials en el cas de la cartografia] i a l’obertura gradual de les bases a tots els nivells d’administració. A Espanya, el volum de negoci estimat el 2009 en activitats directes de reutilització de la informació pública se situava per damunt dels 550 M€, mentre que el total devia aproximar-se a 1,6 B€, essent comparable al volum generat per la indústria dels videojocs. Estem parlant, doncs, d’un volum de negoci gens menyspreable, especialment si es tradueix en la generació de nou teixit empresarial en el sector de les tecnologies del coneixement i, conseqüentment, en l’augment de la demanda de personal especialista [dissortadament, l'informe no concretava xifres de l'impacte en termes d'ocupació laboral]. De fet, no són poques les empreses que en els darrers temps s’han creat a l’entorn de l’explotació de les dades públiques, molt en especial en la generació de continguts útils per moure’s per la ciutat, com ara en el camp de la georeferenciació i el posicionament en el mapa de serveis i empreses, mitjançant entorns web o per a mòbil, que està desembocant en novadores utilitats de realitat augmentada, que aprofiten les plataformes d’informació existents. Es tracta d’un camp que sembla tenir un recorregut inesgotable.

Malgrat les possibilitats de l’obertura de la informació del sector públic i l’evident exercici de transparència de la informació, el tractament de les matrius que es posin a disposició serà operatiu només a mans d’experts. Així doncs, a la pràctica, gran part d’aquesta obertura no s’adreça al gran públic, sinó a un de força especialitzat; així per tant, a la generació d’intermediaris de l’aprofitament de la informació. Les administracions públiques, per la seva part, adopten el rol de mines de dades, a partir de les quals les empreses del sector poder capturar matèria primera per a la seva producció, de forma directa, ràpida i a un cost mínim, aparentment per contribuir, a canvi, amb innovació metodològica i nou coneixement, donant dinamisme al mercat i generant llocs de treball qualificats.

Amb tot, atès el caràcter global de l’accés a aquestes operacions, les bondats de l’impacte sobre el teixit empresarial i l’ocupació no necessàriament guardaran relació amb el territori d’on provenen les dades, i això malgrat que per a les administracions interessades hi haurà un cost mínim d’adaptació i que aquest no podrà ser finançat amb la venda de la informació. En altres paraules, els efectes beneficiosos no necessàriament hauran de redundar sobre l’economia local, si no és en forma d’accés a nou coneixement sobre la pròpia realitat, o, en els termes de les condicions de cessió, que doni la possibilitat d’emprar les mateixes plataformes obertes, també per al data-mining que l’administració local pugui fer d’altres administracions públiques o institucions o àdhuc d’empreses, si aquelles també s’apliquen el mateix principi de treball en codi obert.

Conseqüentment, la posta en marxa del nou estadi en l’entramat dinàmic de les TIC no exclou l’explotació, selecció i difusió de les dades per les pròpies administracions, ni evidentment el treball de recopilació de la informació, ni tampoc el treball de síntesi, executat fins ara pels Observatoris o d’altres serveis públics municipals, car es tracta el seu d’un treball que té per finalitat la intel·ligibilitat de la informació i la seva conversió en coneixement apte per a la seva lectura i interpretació, la generació d’opinions, el seu contrast i, en general, la seva utilització en l’administració de recursos i en presa de decisió. En aquest context, el paper dels observatoris serà tant o més necessària. Molt en especial, els serveis hauran de prodigar-se en aquella síntesi que permeti que la informació i el coneixement essencial arribi a tos els ciutadans i que es garanteixi a aquells la mateixa obertura que s’ofereix a les empreses especialitzades.

En això, revestirà especial interès respecte de l’open-data l’existència en aquelles plataformes d’interfícies de presentació i d’explotació, el màxim d’intuïtives; per exemple emprant menús conceptuals i utilitats gràfiques, que permetin visualitzar on-line la informació i la seva evolució en el temps o la seva distribució en l’espai, i accedir a aquella informació clau que afavoreixi l’actuació sobre el territori, no només administrant-lo, sinó facilitant aspectes bàsics com localitzacions de recursos a la producció, com pot ser coneixement sobre l’oferta i la demanda del sòl i el sostre d’activitat econòmica en el municipi, o sobre l’existència o no de competidors, o sobre les activitats que poden ser auxiliars o complementàries a la pròpia producció. També interessarà un altre aspecte fins al moment poc formalitzat, que és el de la participació en l’observança i els seguiment de la informació bàsica i en el feed-back sobre el contingut a cada moment les bases de dades (aspectes especialment importants si sobre l’actualització de la informació s’ha de fonamentar una anàlisi que redundi sobre el benestar de les persones i de la comunitat), que presumiblement no faran altra cosa que abundar en la corresponsabilitat ciutadana en un dels aspectes essencials de la governança, que és el coneixement puntual i la conscienciació sobre l’estat i de les tendències de la ciutat o del territori.

Xavier Muñoz i Torrent, Observatori Econòmic i Social i de la Sostenibilitat de Terrassa

L’Atles de Vulnerabilitat Urbana

Al Portal de Suelo y Políticas Urbanas del Ministerio de Fomento hi trobem l’Atlas de la Vulnerabilitat Urbana, creat a partir del cens de població i habitatge de 2001 i com s’esforcen en assenyalar, preparat per a la actualització amb les dades del cens 2011.

Es tracta d’una eina cartogràfica en línia que analitza la vulnerabilitat urbana per seccions censals de tots els municipis d’Espanya. Posa a disposició de l’usuari 96 indicadors agrupats en 4 grans grups diferenciats: indicadors de vulnerabilitat urbana, anàlisi contextual de la vulnerabilitat urbana, índex de desigualtat urbana i els índexs sintètics de vulnerabilitat urbana amb classificació multicriteri.

Aquesta eina acosta a l’usuari a la consulta interactiva en diferents nivells, des de la consulta senzilla d’un indicador concret a nivell de secció censal fins a les consultes més avançades definint relacions entre múltiples variables. La secció censal és l’àmbit bàsic d’estudi, però permet la comparativa amb l’àmbit municipal, la comunitat autònoma i la mitja estatal.

El visor cartogràfic segueix l’estructura bàsica de la majoria de visors gràfics disponibles a la xarxa. Està basat en una barra d’eines de navegació, la finestra del mapa on es representen les dades, l’apartat de selecció dels criteris per a realitzar les consultes i el mapa guia amb l’escala del zoom del mapa. L’àmbit de selecció permet l’opció d’escollir un o dos indicadors diferents, mostrant el resultat de la consulta mitjançant dues tècniques molt utilitzades en la representació de mapes temàtics: les coropletes (gama de colors) i les figures proporcionals. L’ús d’aquestes tècniques és molt encertada perquè mostra la informació de forma molt senzilla i vistosa, on ràpidament l’usuari es pot fer una idea clara de la consulta que ha seleccionat. Per els usuaris més avançats, l’eina permet la definició dels criteris del mapa temàtic de coropletes, definint l’escala de valors, l’escala de colors, el mètode i els límits de valors.

Altres funcionalitats a destacar és l’opció de ‘Càrrega de dades externes’, amb la qual es poden carregar dades de diferents orígens a partir d’una taula de dades per seccions censals i mostrar-les sobre el mapa base, o importar dades puntuals a partir de coordenades X i Y. Aquestes opcions permeten a l’usuari poder fer el seus propis mapes online i relacionar les seves dades amb les disponibles en l’aplicatiu.

A continuació es mostra un exemple de l’Atlas de Vulnerabilitat Urbana amb la consulta de dues variables seleccionades. En concret es defineix un mapa temàtic de coropletes del percentatge d’atur per secció censal i les figures proporcionals representen el nombre de població amb problemes de delinqüència en el seu entorn.

A part del visor general per seccions censals també trobem disponible el Visor dels Barris Vulnerables, on s’ha fet un anàlisi de la vulnerabilitat a partir de l’àmbit territorial de barri. En l’aplicació es mostren aquells barris que tenen un o més d’un dels indicadors que defineix la situació de vulnerabilitat (índex d’estudis, índex d’habitatges, índex d’atur), en un mapa de Google Maps on es localitzen els barris que tenen aquesta condició a la data seleccionada, en comparació amb els valors de referència.

Actualment es disposa de les dades de 1991, 2001 i l’addenda 2006 ( actualitza les dades referides a població a través del Padró d’habitants de 2006 i treball de camp i entrevistes amb tècnics dels diferents municipis). Com en el cas anterior, està també prevista l’actualització amb les dades del 2011.

A la part inferior del mapa es mostra l’opció d’obrir una fitxa informe amb el detall de les dades del que anomenen Àrea Estadística Vulnerable (AEV).

La capacitat de poder detectar els barris vulnerables d’un municipi en concret és molt interessant i útil per l’escala municipal, sobretot pels tècnics i polítics municipals que en molts casos utilitzen el barri com a àmbit territorial d’estudi.

En general, és una eina amb molta potencialitat pel nombre d’indicadors que es poden analitzar i la capacitat de relacionar diferents variables. Els resultats disponibles permeten l’estudi a fons d’un àmbit territorial concret, les diferències dins un àmbit d’estudi com pot ser el municipi i la comparativa amb altres àmbits territorials. És un instrument d’ajuda a la projecció de polítiques socials i plans o actuacions de renovació i rehabilitació urbana. Els indicadors mostrats permeten detectar problemes sociodemogràfics i necessitats socials de la població en un territori concret.

Exemple fitxa estadística (mapas i dades)

Tot i la gran potencialitat d’aquesta eina, les dades provenen de l’any 2001 amb una previsió d’actualitzar-se durant aquest any 2012. Concretament, en el municipi de Granollers manca una actualització de seccions censals que es va produir al 2006 amb un canvi important en els seus límits, el que variarà els resultats estadístics de les diferents variables.

Sovint es troben eines que tenen gran potencialitat tècnica, però les dades mostrades són fotos fixes d’un temps concret, sense actualitzacions periòdiques, amb el risc de perdre la visió actual del territori i quedant simplement com a dada històrica. La possibilitat de càrrega de dades externes a l’Atles de vulnerabilitat, flexibilitza la periodicitat d’actualització, sempre però en funció que l’usuari disposi de les dades a nivell de secció censal i això si, perdent la possibilitat de anàlisi contextual.

Xavier Caparrós

Responsable SIG del Servei de Sistemes d’Informació de l’Ajuntament de Granollers

Els gràfics nostres de cada dia

Pintar un quadre és fàcil, el més bàsic consisteix en llençar un pinzell contra el llenç, una altra cosa és pintar un bon quadre. Amb els gràfics dels fulls de càlcul igual, amb tres clics ja se’n pot fer un. Una altra cosa és adaptar-lo perquè l’usuari capti l’essència del que volem transmetre i ho faci gairebé d’un cop d’ull.

Mostrar informació numèrica en un gràfic és la manera visual de sintetitzar informació, que ens ha de permetre transmetre una o més idees fàcilment en front de forçar al destinatari a memoritzar una relació de dades i/o text. Si ha de suposar un esforç d’interpretació pel destinatari no és un bon gràfic, o bé no s’ha utilitzat l’idoni.

En aquest post detallem tres exemples de graficació d’informació numèrica amb el full de càlcul més estès, que és prou versàtil per a fer bona part dels gràfics dels informes socioeconòmics, estudis d’investigació social, etc.

Les icones

El “format condicional” és una eina molt útil per visualitzar informació numèrica sense haver de fer un gràfic, amb força combinacions d’icones i formats. Sovint ens podem trobar, però, que la combinació que volem no es troba entre les predeterminades o que simplement volem un disseny diferenciat. És possible a partir d’una fórmula i un format determinat mostrar amb icones un interval de valors. Un exemple és la taula de sota “Nivell acadèmic”, on les icones (triangles) es modifiquen en funció de la xifra absoluta i de la variació percentual, amb la fórmula condicional:

=SI(E9<51;” “;SI(F9>0,05;”p”;SI(F9>0,01;”r”;SI(F9>-0,01;”D”;SI(F9>-0,05;”s”;”q”)))))

El primer condicionant de la fórmula determina si ha d’aparèixer o no una icona (entre les cometes hi ha un espai), en l’exemple d’aquesta taula, per sota del valor 51 es considera que millor no aparegui. Els següents condicionants determinen quina lletra/icona apareixerà. La fórmula no accepta directament icones però s’hi poden posar lletres a les que, aplicant una altra font de lletra, es converteixen en les icones que volem (vegeu “Equivalències entre fonts Arial i Windings 3”). Un cop donem el format de color al triangle el programa els atribueix directament en les cel·les contigües.

      

Variables de diferent nivell

Sovint volem comparar l’evolució de dues variables que estan relacionades, com empreses i assalariats o renda i consum. Si tenen nivells força diferents al fer-ne un gràfic pot ser que l’ull humà no distingeixi si una variable ha augmentat o s’ha mantingut estable (vegeu variable “Empreses” al gràfic de sota, dades inventades per l’exemple). Si com a destinataris del gràfic no tenim més dades interpretarem que mentre les empreses s’han mantingut estables, el nombre de treballadors ha augmentat aproximadament un terç. L’habitual és que el gràfic vagi acompanyat d’un text explicatiu on apareguin les taxes de variació, però si el gràfic no sintetitza i millora el text o la relació de dades en una taula, no paga la pena fer-lo.

Una bona opció per visualitzar conjuntament l’evolució de dues variables de diferent nivell és l’ús d’un segon eix, “eix secundari”. Pot ser una bona opció si es té en compte un aspecte important: el quocient entre el nivell màxim i mínim dels dos eixos d’ordenades ha de ser el mateix. Dels dos gràfics de sota, el de l’esquerra no ho compleix atès que 780/540 no és igual a 55/45. El de la dreta sí, on 780/540 = 65/45.

Amb el gràfic de l’esquerra es pot interpretar que ambdues variables han evolucionat gairebé en paral·lel, que tenen pendent similar. La realitat és que el pendent dels “treballadors” és superior al d’”empreses”. L’increment en el període sencer ha estat del 28% i 13%, respectivament. La interpretació real és que el nombre d’empreses hauria crescut, i els treballadors ho han fet en més proporció (com mostra el gràfic de la dreta) amb el que ha augmentat la dimensió mitjana de les empreses. Els dos primers gràfics no mostren ben bé això.

Altres coses que poden millorar el gràfic, que guiïn al destinatari a l’hora de fer-ne una “lectura” i que li donin informació sense que hagi de pensar, són, per exemple: mostrar el valor de les variables per cada any i posar amb el mateix color tots els ítems de cada variable (nom, xifra, eix d’ordenades,..).

Distribució de respostes

És possible graficar força dades com quan volem reflectir la distribució de respostes (molt, bastant, neutre, poc, cap) per a diversos ítems d’una mateixa pregunta. Fer-ho com el següent gràfic, relatiu al grau d’influència de diversos factors en la marxa d’una empresa, segons una enquesta a autònoms, implica un esforç de lectura.

Per ajudar al lector es poden fer les següents millores:

-      Barres en lloc de columnes, que en aquest cas ajuden a la lectura atès que estem acostumats a llegir d’esquerra a dreta.

-      Millor barres acumulades donat que es tracta d’una distribució percentual de respostes.

-      Atribució de les xifres a cadascuna de les respostes.

-      Atribució de colors estil “semàfor”.

-      Ordenar els ítems segons respostes de més a menys influència (per això ponderar el nombre de respostes atribuint un valor a cadascuna (cap=1, poc=2, …, molt=5).

-      Si a més utilitzem cercles o fletxes podem fer que l’usuari es centri en la informació més rellevant o diferenciadora.

Així del gràfic se’n desprèn més fàcilment que el factor relativament més influent amb diferència entre els exposats és la situació del mercat. El segueixen dos factors que tenen similar grau de resposta entre cap-poca i bastant-molta influència, la productivitat i l’estratègia. Finalment els tres factors relativament menys influents serien els recursos humans i la relació tant amb les empreses clients com les empreses proveïdores.

Observatori econòmic i social. Fundació Barberà Promoció

Ajuntament de Barberà del Vallès

Durada de l’atur segons nivell formatiu i gènere

A més formació reglada més probabilitat d’ocupar-se, o dit d’altra manera, a menys nivell acadèmic major risc d’atur i/o més temps a l’atur.

L’afirmació anterior, en diverses versions, és un mantra que apareix en molts estudis. És un mantra en el sentit que es repeteix indefinidament per tal d’aportar-nos assossec i tranquil·litat que ens permet justificar les polítiques educatives, que a llarg termini són la millor política social. En els estudis esmentats es fa sovint referència a l’Enquesta de Població Activa (EPA), per exemple, on s’observa que la taxa d’atur entre els menys formats duplica a la dels universitaris.

L’objectiu d’aquest article no és pas rebatre l’afirmació, sinó confirmar-la, si és al cas, amb dades locals. El cert és que a nivell municipal tenim menys alternatives per mostrar la relació entre nivell acadèmic i ocupabilitat, si més no amb dades recents, periòdiques i de fàcil accés.

Un indicador alternatiu es pot realitzar a partir de la “durada de l’atur segons nivell formatiu i gènere”. Són dades que estan fàcilment a l’abast des de fa dos anys, fins a un nivell de detall municipal, a les Taules de dades (atur registrat) de l’Observatori de Treball del Departament d’Empresa i Ocupació de la Generalitat de Catalunya. En aquest article analitzem la relació entre nivell acadèmic i durada de l’atur al conjunt de municipis de la Xarxa Perfil de Ciutat.

A partir de la distribució de la durada de l’atur en trams de mesos es pot fer una estimació de la durada mitjana del conjunt d’aturats que hi ha en un mes determinat. La població aturada registrada actualment en el conjunt de municipis del Perfil de Ciutat  porta una mitjana de 12 mesos a l’atur en el cas de les dones i 10 en el cas dels homes. Cal remarcar que es tracta d’estimacions i que aquests valors mitjans amaguen segurament diferents dispersions. En tot cas es pot afirmar clarament que és major la durada de la situació de l’atur entre les dones respecte els homes.

També es pot afirmar en ambdós casos que la durada mitjana de l’atur és més gran entre els grups amb menys nivell acadèmic. Així, en el cas de les dones la durada mitjana amb estudis fins a primaris seria de 13-15 mesos, 13 per l’educació general, 10-11 per la formació professional (mitjana i superior) i 8 pels estudis universitaris.

De la mateixa manera en el cas dels homes les durades aproximades serien 11-12 mesos fins a estudis primaris, 10 a l’educació general, 9 mesos a la formació professional, i 8-9 amb estudis universitaris.

L’efecte del nivell formatiu és major entre les dones, és a dir, hi ha més diferències de durada a l’atur entre dones amb diferent nivell acadèmic  que les diferències entre homes de diferent nivell acadèmic. El mercat de treball i en general tot l’àmbit social, doncs, “penalitza” relativament més el fet de ser dona i tenir nivell acadèmic baix.

Finalment per a cada nivell d’estudis es confirma que la durada mitjana a l’atur és major entre les dones respecte els homes, excepte pels estudis universitaris, on l’indicador és força similar, fins i tot amb durades superiors en el cas del homes.

Observatori econòmic i social

Fundació Barberà Promoció. Ajuntament de Barberà del Vallès

Pla Base per a la planificació de ciutats mitjanes de la Càtedra UNESCO de la UdL

La premsa local de Lleida es va fer ressò ahir (25/07/2011) del desenvolupament per part de la Càtedra UNESCO en Ciutats Intermèdies, Urbanisme i Desenvolupament de la Universitat de Lleida (UdL), d’un software lliure, denominat “Pla Base”, pensat per a facilitar la planificació urbanística de ciutats mitjanes que es troben en vies de desenvolupament. La Càtedra UNESCO lleidatana ja ha testat el programari en 50 ciutats i n’ha perfeccionat la metodologia.

El pla consisteix, segons s’explica en la web de la UdL, en l’aplicació de tecnologia GIS, la recreació en un sol plànol del municipi tots els elements físics i estratègics de les seves àrees urbanes, permetent detectar les principals necessitats a 10 anys vista. El programari és de fàcil utilizació i està pensat per a facilitar la planificació urbanística de les ciutats intermèdies.

Segons ha explicat a La Mañana l’arquitecte Josep M. Llop, director de la Càtedra, “la metodologia del treball es basa en estàndards d’urbanisme comuns… Independentement del país en el que vivim, tots necessitem unes àrees per a viure, un lloc per a moure’ns i desplaçar-nos, uns llocs comuns per als equipaments i espais per expandir la ciutat”. Llop ha ressaltat el fet que la metodologia serveix per a qualsevol ciutat de qualsevol punt del planeta.

El test s’ha desenvolupat en les ciutats participants en el projecte i ara l’Agència Hàbitat de les Nacions Unides ha acceptat adoptar aquest programa per a facilitar la seva difusió internacional, allà on es precisi, segons s’acordà en la reunió que Llop va mantenir amb el director d’UN Hàbitat, Joan Clos.

Pla Base per a la Ciutat de Nouakchott (Mauritània), desenvolupat per GestCívic Cooperativa, dins el projecte de la Càtedra UNESCO de la UdL

Les principals beneficiàries han de ser principalment  les ciutats mitjanes (de menys d’un milió d’habitants), en vies de desenvolupament. Llop ha apuntat que el programari té un gran potencial, car hi ha 150.000 ciutats d’uns 10.000 habitants i 9.000 d’uns 50.000, que podrien precisar-lo.

El Pla Base s’estructura en sis fases: la delimitació de les àrees urbanes, els espais lliures i les àrees verdes, la connectivitat (vials, transports, etc), els equipaments i els serveis bàsics, la compacitat (concentració de la població en determinats punts i interconnexió entre ells) i la zonificació (que diagnostica els punts on calen transformacions urbanes). A partir d’aquestes dades, es fixen els projectes prioritaris a 10 anys vista, base de planificacions estratègiques posteriors.

Els resultats dels primers tests es van posar de manifest durant un seminari celebrat a mitjans del mes de juliol, a Lleida, amb la participació entre d’altres de representants de les ciutats de Tànger, (Marroc), Nouakchott (Mauritània), Oran (Algèria), Banepa (Nepal) i Haifa (Israel) que van exposar les seves experiències emprant la metodologia del Pla Base. Les conclusions extretes del seminari s’incorporaran al projecte, com ara la necessitat de millora de la delimitació de les àrees d’eixample o els aspectes gràfics del plànol central.

+ Info:

• Nota de premsa UdL
• Notícia a La Mañana
• Notícia a Segre
• GestCívic Cooperativa (Pla Base per a Nouakchott)
• Vídeo a Segre/Lleida TV

La visualització de la informació geogràfica. Progressos en la distància real i la distància en temps

El passat més d’abril, en el post Possibilitats analítiques amb SIG (Sistemes d’Informació Geogràfica), es va posar sobre la taula l’existència d’una necessitat creixent per part dels tècnics i tècniques que es dediquen a l’anàlisi socioeconòmic local: la mapificació d’informació a nivell inframunicipal. Com acertament es deia en aquest post “Si una imatge val més que mil paraules, en l’anàlisi de les ciutats i els territoris un mapa pot valer més que mil taules”. Com exemple de la utilitat del SIG, en aquest post es va presentar un mapa temàtic de la distribució territorial de la població de Rubí.

Centre de Coneixement Urbà

En aquesta línia, des de l’any 2004, a Mataró s’està desenvolupant el projecte Centre de Coneixement Urbà (CCU), un projecte compartit entre l’Escola Universitària Politècnica de Mataró –actualment dins de TecnoCampus Mataró-Maresme– i el Servei d’Estudis i Planificació de l’Ajuntament de Mataró. El projecte es basa en la visualització en mapes d’informació prèviament analitzada. A partir de l’obtenció de dades georeferenciades sobre qualsevol àmbit urbà, el projecte possibilita la seva transformació en un model d’informació que, de forma interactiva amb l’usuari, i interpretat en un mapa de la ciutat, facilita el coneixement necessari per a una millor presa de decisions.

El projecte CCU es planteja com a objectiu general donar suport i millorar la fiabilitat de la presa de decisions en l’àmbit territorial a partir dels següents objectius específics:

• Millorar la difusió del coneixement de ciutat: la visualització d’informació socioeconòmica prèviament analitzada vinculada amb la distribució i desplegament de polítiques locals permet, justament per la seva representació en mapes, la seva fàcil comprensió.
• Facilitar l’anàlisi d’impacte en la presa de decisions: utilitzant models de simulació i predicció es poden visualitzar els potencials efectes de la implantació d’una determinada decisió de política local en l’àmbit territorial.
• Accessibilitat: l’eina, mitjançant el desenvolupament de diferents mòduls, facilita l’aprofitament de les seves possibilitats en un entorn amigable, senzill i interactiu que garanteix a l’usuari la seva autonomia en l’extracció de resultats. 

Fins el moment, el projecte, a banda de la ja coneguda representació temàtica de qualsevol variable o àmbit d’informació geogràfica, també ofereix la possibilitat de representar la “distància radial” o cobertura d’equipaments o serveis de la ciutat, en relació a la població segons àrees de proximitat.

Així, per exemple, en el següent mapa es mostra la cobertura de les escoles bressol i les llars d’infants que hi ha a Mataró en relació a la seva capacitat i la densitat de població, en aquest cas de 0 a 2 anys, al voltant de la seva ubicació.

Àrea d'influència radial de les llars d'infants i les escoles bressol de Mataró

Un altre exemple de les possibilitats que ofereix el CCU consisteix a relacionar una determinada activitat econòmica i la concentració de població més allunyada. El següent exemple fa referència a les farmàcies i parafarmàcies, assenyalant-se en un punt on estan ubicades aquestes activitats. En aquest mapa també es representen les illes d’habitatges, representades en gradient segons el nombre d’habitants, on hi ha població que es troba a més de 200 metres en línia recta –distància radial– d’una farmàcia o parafarmàcia. Per tant aquestes illes d’habitatges pintades segons un gradient ens indicarien les zones de la ciutat on pot haver-hi mancança d’una determinada activitat.

 

Població de Mataró que resta descoberta a 200 metres o més d'una farmàcia o parafarmacia

Un aproximació més real a la distància

En el darrer any, l’equip d’investigació de l’Escola Universitària Politècnica (EUPMT) ha desenvolupat la possibilitat d’oferir aquests mapes de cobertura partint d’una aproximació més real a la distància, ja sigui en metres seguint el tramat del carrer, o el cost estimat en temps tenint en compte tant la distància com el pendent o desnivell que s’ha de vèncer durant el trajecte.

En el següent mapa es mostra quina seria la cobertura dels Centres d’Atenció Primària (CAP) fixant com a criteri limitador, un temps màxim de desplaçament de 5 minuts caminant.

Zona de cobertura dels CAP a través dels carrers de Mataró per un recorregut de 5 minuts a peu

L’aplicatiu també aporta la informació que, segons aquest criteri, un 42% de la població de Mataró està a 5 minuts o menys a peu del CAP més proper.

Un anàlisi similar es pot fer per activitats econòmiques. Així a partir de la ubicació d’una determinada activitat econòmica (en el següent exemple floristeries i botigues de plantes), el CCU ens assenyala la cobertura de les floristeries i botigues de plantes a través dels carrers de Mataró en un recorregut a peu de 3 minuts com a màxim. Però el mapa també ens mostra quines són les illes d’habitatges que es troben a més de 3 minuts de distància caminant des de les floristeries. En aquest exemple, a més, aquestes illes d’habitatges que estan més allunyades de les floristeries, es presenten pintades segons un gradient que indica la grandària en quant al nombre d’habitants d’aquestes illes. És a dir, amb aquest mapa podem veure quines zones de la ciutat estan descobertes d’un determinat tipus de comerç –floristeries en l’exemple–, i també podem veure quines zones tenen un major nombre de població descoberta –potencials compradors per al comerç de proximitat–. Així mateix, les activitats econòmiques que apareixen en el mapa s’assenyalen amb punts, els quals tenen una mida proporcional a la seva superfície.

Ubicació de les floristeries de Mataró i les zones que resten descobertes per un recorregut de 3 minuts a peu

Carl dir que tota aquesta informació que genera el CCU és fàcilment exportable a un fitxer del tipus *.kml. Aquest fitxer potser visualitzat a través de la plataforma Google Earth, tal i com es pot veure a la imatge de sota. Però res millor que un mateix pugui provar-ho, si teniu instal·lat Google Earth us podeu descarregar el fitxer CCU_PERFILDELACIUTAT.kml al vostre ordinador fent clic en aquest enllaç. Un cop descarregat només cal que feu doble clic al fitxer i automàticament se us obrirà Google Earth i anireu directament a Mataró, on visualitzareu perfectament la consulta que s’ha generat amb el CCU.

Ubicació de les floristeries de Mataró i les zones que resten descobertes per un recorregut de 3 minuts a peu. Consulta visualitzada a través de Google Earth

El projecte CCU en els diferents mòduls desenvolupats, pot ser aplicat a altres àmbits territorials per als quals es disposi d’informació georeferenciada.

Per a més informació podeu contactar amb: estudis@ajmataro.cat

Servei d’Estudis i Planificació

Ajuntament de Mataró

DGT: Autopistes de dades (II)

Mapa temàtic de la matriculació mitjana anual de turismes i tot terrenys de gamma alta per part de persones físiques. Ràtio per cada 1000 habitants. 2004-2006

Mapa temàtic de la matriculació mitjana anual de turismes i tot terrenys de gamma alta per part de persones físiques. Ràtio per cada 1000 habitants. 2009-2010

Els dos mapes amb els quals comença aquest post, és un exemple del resultats que es poden extreure de la base de dades de matriculació de turismes a la qual dóna accés la Dirección Generalde Tráfico (DGT). Són dos mapes temàtics de tots els municipis espanyols, corresponents a la ràtio de turismes i tot terrenys matriculats per persones físiques per cada 1.000 habitants; el primer mapa és del període 2004-2006 –anys de important creixement econòmic–, i el segon és del període 2009-2010 –els anys més durs de la crisi econòmica–.

Possiblement, el fet de poder accedir registre a registre, cada dia de l’any, a la matriculació de tots els vehicles de tots els municipis de l’Estat espanyol, és el més destacat de tot el que proporciona –a nivell estadístic– la DGT. Val a dir, però, que tal i com deixa constància la DGT a través del seu web, aquestes xifres de matriculació són provisionals (enllaç). Això, però, no treu que la informació que proporciona doni una visió molt aproximada a les que puguin donar les xifres definitives.

Evidentment, no cal perdre de vista que es tracta d’un registre administratiu, i per tant no tots els camps estan omplerts. Així, per exemple, un terç dels turismes i tot terrenys matriculats durant el 2010 a Espanya tenien omplert al camp del codi ITV amb el codi SINCODIG, és a dir, sense codi, fet que impedeix saber les característiques del turisme o tot terreny matriculat, com per exemple, la marca, el model, la potència, etcètera. Un altre exemple és el camp d’emissió de CO₂: al 2010, el 39,2% dels turismes i tot terrenys matriculats no disposaven de la xifra d’emissió de grams de CO₂ per quilòmetre. Malgrat tot ens sembla adient presentar els següents dos mapes corresponents a la xifra mitjana d’emissió de CO₂ dels turismes i tot terrenys matriculats per municipi per als anys 2006 i 2010, respectivament.

Mapa temàtic de la mitjana de CO2 que emeten els turismes i tot terrenys matriculats al 2006

Mapa temàtic de la mitjana de CO2 que emeten els turismes i tot terrenys matriculats al 2010

Els mapes mostren com en quatre anys el nombre de municipis que matriculen turismes i tot terrenys que emeten més de 150 g/km han passat de ser majoritaris (4.895 municipis al 2006) a ser minoritaris (758 al 2010). Això, segurament, és conseqüència tant dels ajuts dels governs –central i autonòmic– en la compra dels turismes menys contaminants, com per l’impuls dels fabricants per construir vehicles cada cop menys contaminants, com, perquè no dir-ho, una major conscienciació ciutadana per millorar el medi ambient.

Però a banda de la matriculació de vehicles, la DGT posa a disposició del ciutadà un portal estadístic (http://apl.dgt.es/IEST2/), on es pot accedir a tota una sèrie de dades relacionades amb els vehicles i també amb els conductors. Algunes d’aquestes dades estan disponibles a nivell municipal, com per exemple, l’evolució mensual des cens de conductors per sexe dels municipis de tot l’Estat espanyol (enllaç); o l’evolució mensual del parc de vehicles, segons tipus de vehicle i carburant per a tots els municipis espanyols (enllaç).

A Catalunya, l’homòleg de la DGT és el Servei Català del Trànsit (SCT). Aquest servei també ofereix dades estadístiques a nivell municipal, en aquest cas, sobre accidents de trànsit (enllaç). Val a dir, però, que no tots els indicadors sobre el que es poden fer estadístiques estan disponibles a nivell municipal. En aquest sentit, no es poden consultar les xifres de ferits greus ni de morts en accidents de trànsit a nivell municipal, però si que es poden consultar el nombre d’accidents o d’accidents mortals que han hagut al municipi.

Per tant els municipis (i per extensió altres àrees territorial supramunicipals com les comarques) disposem d’una font estadística molt important que permet fer comparacions entre municipis (i comarques). Si bé les dades que ofereix la DGT –també l’SCT– són millorables, no es pot negar l’importantíssim pas endavant que s’ha donat perquè la ciutadania tingui accés, cada cop, a més i millors dades estadístiques.

Servei d’Estudis i Planificació

Ajuntament de Mataró

Possibilitats analítiques amb SIG (Sistemes d’Informació Geogràfica)

Durant aquests darrers sis mesos, a l’Observatori de Rubí hem tingut la possibilitat d’explotar, treballar i, com a mínim, obrir noves línies de treball per al tractament de les bases estadístiques de les que disposem a l’ajuntament des d’una perspectiva més geogràfica. Així doncs, la incorporació del SIG com a eina de l’Observatori ens ha permès tenir una visió acurada de la distribució microterritorial dels fenòmens demogràfics, socials, urbans i econòmics al llarg i ample de la ciutat.

Tot i que en aquest mateix blog també podem trobar referències, en un post anterior, a l’ús del SIG en el desenvolupament de projectes municipals, encara no s’ha parlat gaire de les possibilitats analítiques que aquesta eina de treball. Un software SIG pot arribar a simplificar les pesades taules d’estadístiques que treballem més habitualment i fer la informació estadística més propera i entenedora tant als ciutadans i investigadors com als tècnics i responsables municipals que són usuaris de les dades, estadístiques i anàlisis que elaborem als observatoris. Si una imatge val mes que mil paraules, en l’anàlisi de les ciutats i els territoris un mapa pot valer més que mil taules.

En aquest sentit, el primer pas del projecte que hem desenvolupat a Rubí consistia en experimentar amb els padrons fiscals i les bases de dades   municipals (padró continu, cadastre, IBI, llicències d’activitat, etc.) per veure quins camps d’aquestes ens podrien servir per a mapar dades de manera que es poguessin combinar amb les capes cartogràfiques que els companys dels serveis de informàtica de base, planejament i urbanisme del nostre ajuntament ens varen subministrar. D’aquesta manera, la capa de cartografia del cadastre agregada a nivell de illa cadastral es convertiria en la nostra base més detallada per a començar a treballar les dades que disposàvem del padró municipal, d’habitants o bé del cens d’activitat, ja que totes aquestes les trobàvem agregades fins al nivell d’illa cadastral.

El procediment en la majoria dels casos és relativament senzill: fer un enllaç, des del software GIS[1],  entre els camps comuns de la taula que conté les dades que volem mapar i la taula de la base cartogràfica:

Join (unió) entre una base cartogràfica i una base de dades alfanumèrica

A l’exemple veiem el camp Codi d’illa cadastral de la base cartogràfica al qual li enllacem la taula que conté les dades agregades segons el mateix camp, en el cas de l’exemple són dades sobre recomptes de població i immigració. Ara bé, ficada aquesta informació dintre de les illes cadastrals podem procedir a fer mapes temàtics segons un d’aquests camp li hem afegit:

Mapa temàtic de padró continu sobre base cartogràfica del cadastre

Com aquest exemple, podem aconseguir passar grans quantitats de dades estadístiques per treballar amb el SIG i fer-les servir segons diferents tipus de nivells territorial (illes cadastrals, parcel·les cadastrals, seccions censals, districtes administratius, etc.) segons el tipus d’informació o escala que volem representar.

En definitiva, el valor afegit del SIG és el fet de poder treballar de manera conjunta el què, el on i el quan. Així podem arribar a fer consultes sobre la informació que poden ser més o menys complexes segons els criteris de la recerca. És a dir, podem fer una consulta condicionada, seguint l’exemple de la segona imatge, que el programa ens faci una selecció de les illes cadastrals (on) que tenen més de 30 habitants però menys de 80 (què) i a quin tall del padró correspon aquesta dada (quan).

Aleshores, podem dir que gairebé tota la informació amb la que tractem als Observatoris és susceptible de ser cartografiada i, per tant, afegir aquesta visió geogràfica i molt més gràfica que ens atorguen les mapes a l’hora de comprendre la estadística. A més a més, aquesta manera de treballar ens permet tenir un format dinàmic i fàcil de modificar per a generar futura informació, les dades són fàcil manipulació i anàlisi, tenint en compte també que podem escollir què i com volem representar la nostra informació sobre el territori.

[1] Per aquest projecte hem utilitzat un soft molt potent, i molt extès a les administracions i universitats catalanes, desenvolupat a Catalunya: Miramón.

Alejandro A. Martín Barraza, Geògraf expert en GIS.

(Col·laborador a l’Observatori de la Ciutat de l’Ajuntament de Rubí)