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LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA: UNA
HERRAMIENTA TECNOLÓGICA PARA IDENTIFICAR LA POBREZA
GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS: A TECHNOLOGICAL
TOOL TO IDENTIFY POVERTY
Marta C. Pacoret Rodríguez
Ingeniera Civil. Postbaccalaureate in GIS. Analista GIS. Institute for Conscious Global change
(ICGC). Nueva York (Estados Unidos). E-mail: mpacoret@icgc.ngo
Recepción: 28/03/2018. Aceptación: 03/09/2018. Publicación: 28/12/2018
Citación sugerida:
Pacoret Rodríguez, M. C. (2018). Los sistemas de información geográca: una herramienta tecnológica
para identicar la pobreza 3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC, 7(4), pp.10-29. doi:http://dx.doi.
org/10.17993/3ctic.2018.62.10-29
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3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC. ISSN: 2254-3376
RESUMEN
Este artículo pretende mostrar los resultados del proyecto piloto llevado a cabo por la ONG Institute
for Conscious Global Change, y cuyo objetivo era analizar las dimensiones de la pobreza en el distrito
neoyorquino de Queens.
Para ello, usando la tecnología de un Sistema de Información Geográca (SIG), se elaboraron
una serie de mapas que permitieron identicar la localización de las comunidades afectadas por la
pobreza.
Posteriormente, mediante el Geodiseño, se propusieron qué medidas se podrían implantar en las
áreas analizadas, para mejorar las condiciones de vida.
ABSTRACT
This article aims to present the results of a pilot project conducted by the international NGO Institute for Conscious
Global Change , in which they analyzed the poverty dimensions in the New York City district of Queens.
By using Geographic Information Systems (GIS) technology, a series of maps were created to identify the location of
the communities affected by poverty.
Finally, with the Geodesign it could be proposed the services that might be necessary to improve the living conditions
in the areas previously analyzed.
PALABRAS CLAVE
Sistemas de Información Geográca (SIG), Geodiseño, Agenda 2030 ONU, datos abiertos, pobreza.
KEY WORDS
Geographic Information Systems (GIS), Geodesign, UN 2030 Agenda, open data, poverty.
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Ed. 27. Vol.7 Nº 4. Diciembre'18 - Marzo'19
DOI: http://dx.doi.org/10.17993/3ctic.2018.62.10-29
1. INTRODUCCIÓN
En el año 2016, el Institute for Conscious Global Change (ICGC), una organización internacional sin
ánimo de lucro, con base en la ciudad Nueva York, y con estatus especial consultivo del “Consejo
Económico y Social” (ECOSOC, por sus siglas en inglés) de la Organización de las Naciones
Unidas (ONU), puso en marcha un proyecto denominado “The Millenium Earth Project” (The MEP
Proposal, 2015).
El proyecto fue creado con la nalidad de ayudar a países en vías de desarrollo en la erradicación
de la pobreza -el primero de los objetivos marcados por la ONU en su Agenda de 2030- mediante
el uso de los Sistemas de Información Geográca (De Lázaro y Torres, y González González, 2005)
(SIG, o GIS por sus siglas en inglés) y el Geodiseño (Abukhater y Walker, 2010).
Desde el ICGC se observó que uno de los mayores problemas con los que cualquier gobierno se
encontraba a la hora de aplicar los programas de reducción de la pobreza, era el cómo y dónde
aplicar dichos programas. En este sentido, fue cuando se decidió apostar por la tecnología SIG -
para determinar el dónde- y el Geodiseño -para el cómo.
Dado que los SIG combinan entidades geográcas con datos, esto les permite localizar geográcamente
un determinado fenómeno, convirtiendo esta herramienta en un elemento de gran utilidad en la
identicación de la pobreza (Thongdara, Samarakoon, Shrestha y Ranamukhaarachchi,2012). Una
vez que sabemos dónde actuar, es cuando interviene el Geodiseño. Esta tecnología, de gran utilidad
en el desarrollo de las comunidades (De Oliveira Monteiro, Mourão Moura, Marques Zyngier,
Sousa Sena y Lisboa de Paula, 2018), engloba el conjunto de técnicas que se emplean para crear
o redenir los servicios necesarios en una zona determinada, con la participación de gobiernos y
ciudadanos, teniendo en cuenta la repercusión medioambiental.
Establecidas las herramientas principales de trabajo, el ICGC decidió evaluar la viabilidad del MEP,
para lo que puso en marcha un proyecto piloto. El objetivo de este proyecto era el de denir una
metodología de trabajo yanalizar las dicultades y limitaciones del proceso, al mismo tiempo que
mostrase las capacidades de la tecnología SIG y el Geodiseño, en el desarrollo de las comunidades.
El área geográca que se eligió para poner en práctica dicho proyecto piloto, fue el distrito de
Queens, en la ciudad de Nueva York, por ser el distrito, de los cinco que componen la ciudad, donde
se venía observando un mayor incremento de la pobreza.
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Para localizar qué zonas del distrito eran las más desfavorecidas, se creó un SIG que consistió en un
modelo en el que se combinaron datos socioeconómicos -como género, nivel educativo, franja de
edad-y entidades geográcas.
Los datos con los que se trabajaron fueron datos abiertos, proporcionados por el U.S. Census
Bureau y del NYC Opendata. En cuanto a las entidades geográcas usadas, fueron los distritos
postales, por ser estas las zonas que ambos organismos públicos utilizan para agregar los datos.
Los datos se añadieron en diferentes niveles y capas, permitieron crear, una serie de mapas, en
los que se clasicaron las zonas del distrito, en función del porcentaje de pobreza, pobreza infantil
o pobreza en la tercera edad, entre otros. Para ello, se empleó el software “ArcGIS for Desktop
(V10.3)” y ArcGIS Online, ambos de la empresa ESRI (Environmental Systems Research Institute).
Gracias a este tipo de análisis de la pobreza mediante un SIG, la identicación del fenómeno y sus
factores de riesgo fueron más fáciles de identicar.
La fase nal del proyecto consistió en la presentación de varias propuestas destinadas a actuar
frente a la pobreza, en las zonas afectadas. Para ello, se plantearon una serie de medidas que fuesen
capaces, de, por un lado, ayudar económicamente a los grupos sociales más desfavorecidos, y por
otro, intervenir en el diseño de los servicios capaces de mejorar las condiciones de vida. En este
proceso, se tuvo en cuenta en todo momento, la participación ciudadana, como pilar fundamental, al
ser estas las conocedoras, en primera persona, de los problemas que afectan a la propia comunidad.
En otras palabras, el Geodiseño jugó un papel fundamental en el cómo atajar los problemas que
generan la pobreza.
2. MARCO DE REFERENCIA
En septiembre de 2015, durante la Cumbre para el Desarrollo Sostenible celebrada en Nueva York, los
estados miembros de la Organización de las Naciones Unidas aprobaron por unanimidad la Agenda
de 2030 para el Desarrollo Sostenible,un plan de acción que incluía un conjunto de objetivos que, en
sus propias palabras tenían como meta “erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la
prosperidad para todos”, antes de los siguientes 15 años.
En total se establecieron un total de 17 objetivos, llamados los “Objetivos de Desarrollo Sostenible
(ODS)”, de entre los cuales, se encontraba, como número uno, “El n de la pobreza”.
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Utilizando estos objetivos como marco de referencia, y sobre la idea central de erradicar la pobreza y
mejorar las condiciones de vida del planeta, el Institute for Conscious Global Change adoptó los Sistemas
de Información Geográca y el Geodiseño como la tecnología que le ayudaría a desarrollar un
proyecto, que fuese capaz de analizar la pobreza desde un enfoque local, y a partir de ahí, trabajar
en el diseño del lugar en el que viven las comunidades con estos problemas.
3. THE MILLENIUM EARTH PROJECT: PROYECTO PILOTO
Dado el amplio alcance del MEP- pensado para ayudar a países enteros a alcanzar los 17 ODS- el
ICGC vio la necesidad de desarrollar previamente un proyecto piloto a menor escala, que sirviese
como una primera experiencia para evaluar su utilidad.
Mediante este piloto, se pudieron aplicar las estrategias denidas en el MEP, analizando los problemas
que surgieran en su desarrollo y redeniendo aquellos aspectos que no funcionaran.
A través del trabajo realizado y de los resultados obtenidos, la organización tiene un marco referencia
que muestra la utilidad de su proyecto como instrumento en la implantación de la Agenda del 2030,
y que pueda mostrar su estrategia en la erradicación de la pobreza.
El proyecto piloto se desarrolló durante tres meses – de Junio a Agosto de 2016- en el distrito de
Queens, en la ciudad de Nueva York.
De los cinco distritos que conforman la ciudad de Nueva York – Manhattan, Brooklyn, Queens,
Staten Island y Bronx- Queens es el que presenta una población más diversa, en términos de perl
demográco y donde se venía observando un mayor incremento de la pobreza, de acuerdo al
informe The CEO Poverty Measure, 2005 – 2012. An Annual Report from the Office of the NYC Mayor (2014).
De ahí, que se eligiera esta zona para lleva a cabo el piloto.
En cuanto al nivel geográco considerado, los datos se analizaron en cada distrito postal (“ZIP Code
Tabulation Areas”). Este tipo de entidad geográca puede que parezca extraño como unidad de estudio,
si lo comparamos con otras – por ejemplo los barrios (neighborhoods), pero tiene una explicación
lógica: los distritos postales, a diferencia de los barrios, son áreas cuyos límites geográcos están
perfectamente denidos y delimitados. Los barrios no sólo tienen límites variables en el tiempo, sino
también dudosos.
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A partir de ahí, y teniendo en cuenta que 3 meses es un periodo muy corto de tiempo para analizar
los datos relativos a los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible, se optó por la puesta en práctica
únicamente del primero de los mismos “Fin de la Pobreza”, al considerarse el más inclusivo y de
mayor transcendencia.
Gráco 1. Distritos de la ciudad de Nueva York.
Fuente: ArcGIS online data (2016).
Elaboración: la autora con ArcGIS online [ESRI] (2016).
4. ESTUDIO DE LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN LA POBREZA
A raíz de la aprobación de la Agenda de 2030, diferentes organismos que forman parte de la
estructura de la ONU, han trabajado en diferentes guías cuya función es la de asesorar y ayudar a
los estados miembros y organizaciones civiles en la implantación de dicha agenda.
Entre estos organismos se encuentra el “Comité de Expertos sobre la Gestión Mundial de la Información
Geoespacial de las Naciones Unidas” (UN-GGIM por sus siglas en inglés), quien a través del Informe del
Grupo Interinstitucional y de Expertos sobre los Indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (p.17-18, 2016),
recomienda que para el estudio de la pobreza se analicen los siguientes indicadores:
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• Porcentaje de la población que se encuentra por debajo del umbral de la pobreza
• Porcentaje de la población que se encuentra por debajo del umbral de pobreza, por edad
y sexo.
Para el estudio de estos indicadores, comenzamos deniendo cuándo se considera que una persona
es pobre. De acuerdo con el U.S. Census Bureau -agencia encargada de obtener y procesar los datos
socioeconómicos referentes a población estadounidense- el umbral de pobreza se establece en función
de los ingresos de las familias, y de la edad y número de miembros de las mismas, como se puede
observar en el gráco 2, a continuación.
Gráco 2. Estimación del umbral de pobreza en EE.UU. en el año 2015.
Fuente: U.S. Department of Commerce. Bureau of the Census (2015). En: http://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/
income-poverty/historical-poverty-thresholds.html
Tomando como referencia estos valores y los datos de nivel de ingresos medios y composición de
las familias americanas y en la ciudad de Nueva York, se creó un mapa coroplético (Calvo Palacios
y Pueyo Campos, 2008), del distrito de Queens, que ayudase a localizar dónde se encontraban las
familias que vivían bajo el umbral de la pobreza (Gráco 3).
Los datos para la elaboración del mapa se extrajeron de las bases de datos del U.S. Census Bureau,
así como del NYC OpenData, una institución que recopila los datos abiertos de todas las agencias
de la ciudad de Nueva York.
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Gráco 3. Clasicación de la población bajo el umbral de la pobreza en el distrito de Queens (Nueva York).
Fuente: NYC Open Data, U.S. Census Bureau (2016).
Elaboración: la autora.
En el mapa se dibuja, en un gradiente de colores, los distritos postales de Queens, clasicados de
acuerdo a los porcentajes de población que se encuentra por debajo del umbral de la pobreza. Para
facilitar su análisis, los colores más oscuros se asignaron a los distritos con mayor índice de población
pobre, mientras que los más claros fueron para aquellos con menor número de pobres.
Siguiendo con las recomendaciones del Comité UN-GGIM, se mapearon a continuación los datos
correspondientes a la pobreza infantil y pobreza entre la tercera edad, utilizando de nuevo los datos
del US Census Bureau y del NYC OpenData.
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Los mapas resultantes se incluyen en los Grácos 4 y 5, respectivamente. En ambos casos, se
utilizaron círculos proporcionales para el mostrar los resultados. Así, los círculos de mayor diámetro
se corresponden con las zonas donde el porcentaje de población infantil y de la tercera edad es
mayor.
Gráco 4. Clasicación de la población infantil bajo el umbral de la pobreza en el distrito de Queens (Nueva York).
Fuente: NYC Open Data, U.S. Census Bureau (2016).
Elaboración: la autora.
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Gráco 5. Clasicación de la población mayor de 65 años que se encuentra bajo el umbral de la pobreza en el distrito de Queens
(Nueva York).
Fuente: NYC Open Data, U.S. Census Bureau (2016).
Elaboración: la autora.
Finalmente, se analizó la brecha entre mujeres y hombres, en términos de pobreza, a partir de los
datos del nivel de ingresos medios por sexo, que nos proporcionó el U.S. Census Bureau y el NYC
OpenData.
El resultado se muestra en el mapa coroplético del gráco 6, donde los colores más oscuros se
emplearon para identicar los distritos postales donde la diferencia entre mujeres y hombres pobres
es mayor, disminuyendo el gradiente de color a medida que esta brecha se reduce.
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Gráco 6. Clasicación de la brecha de pobreza entre hombres y mujeres en el distrito de Queens (Nueva York).
Fuente: NYC Open Data, U.S. Census Bureau (2016).
Elaboración: la autora.
5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS
Los mapas que se elaboraron nos ayudaron a identicar con gran precisión las zonas de Queens dónde
se localizaba la pobreza en Queens, teniendo en cuenta diversos factores de tipo socioeconómico.
Pero no solo eso, sino que al combinar la información de esos mapas el análisis fue un poco más
profundo.
Así, por ejemplo, el primer mapa (gráco 3), de forma aislada, solo sirvió para localizar las áreas
donde había mayores porcentajes de población bajo el umbral de la pobreza. Pero al combinarlo
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con el mapa del Gráco 4 y 5, se pudo observar que estas mismas zonas resultaron ser también las
áreas donde se concentraba el mayor porcentaje de niños y personas de la tercera edad pobres, y
donde se daba una mayor diferencia entre el porcentaje de mujeres y hombres pobres. Es decir, en
aquellas zonas con mayor índice de pobreza, el fenómeno es transversal a cualquier de los grupos
sociales tradicionalmente más desfavorecidos (como niños, tercera edad o mujeres).
Aunque los mapas elaborados hasta ese momento, analizaban los indicadores recomendados por el
comité UN-GGIM, desde el ICGC se pensó que la pobreza era un problema más complejo, y que
este estudio no era suciente. Por ello, a partir de esta idea, se decidieron estudiar otros factores,
que a nuestro entender, estaban íntimamente relacionados, tanto con la existencia de pobreza en las
comunidades, como con otros ODS. Estos factores fueron:
• Los grupos étnicos
• El nivel de educación alcanzado
• El nivel de desempleo
• Las personas que, aun teniendo trabajo, continúan en la pobreza
• La distribución y capacidad de los centros educativos
Mediante el estudio de estos factores, que se plasmaron en nuevos mapas –que pueden ser
consultados en los informes de resultados ICGC Summer Pilot Summary y ICGC Summer Indicator Pilot,
en la web del ICGC -, pudimos irmás allá, analizando por qué ese problema ocurría ahí, y no en
otros lugares.
Así pues, se descubrió que en las zonas de mayor pobreza, se concentran grandes bolsas de población
de origen latino y afroamericano, y que es a ellos a quién más afecta este problema.
Con respecto a los niveles de desempleo, los mapas revelaron que en algunas de estas zonas, los
niveles de desempleo, curiosamente, no eran de los más elevados en Queens. Sin embargo, en estas
zonas lo que dominaban eran empleos de baja cualicación con salarios precarios, lo que hacía que
la población empleada, continuara bajo el umbral de la pobreza.
Finalmente, se analizó el nivel educativo de la población. Como era de esperar, se concluyó que a
mayor nivel educativo alcanzado, menor porcentaje de pobreza. Pero, al cruzar estos datos con la
localización y capacidad de los centros educativos, se averiguó que la distribución de los centros
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educativos es acorde al nivel de pobreza y de nivel de estudios. En otras palabras, en algunas de las
zonas de mayor pobreza no había ningún centro educativo -a pesar incluso de contar con una alta
densidad de población infantil- lo cual hacía lógico relacionar ambos factores. Este es el caso del
distrito de Corona, donde tal y como puede observarse en el mapa del gráco 7, no existe ninguna
escuela, a pesar de que se trata de una de las zonas de Queens donde la densidad de población
infantil se encuentra entre las más elevadas.
Gráco 7. Densidad de población infantil y mapa de escuelas primarias en el distrito de Queens (Nueva York).
Fuente: NYC Open Data, U.S. Census Bureau (2016).
Elaboración: la autora.
Como actuación adicional, se realizó una visita a la zona en donde exploramos el área in situ y nos
entrevistamos con líderes políticos y representantes de las comunidades. Estas visitas sirvieron para
contrastar la información que nos habían revelado los mapas (alta presencia de población infantil y
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de minorías étnicas, falta de centros de trabajo con empleos de mayor cualicación), pero además
nos dieron una idea de cómo estaban conformados físicamente los barrios. En las zonas de mayor
pobreza, había un alto número de viviendas sociales, y la red de metro (que en NYC goza de una
buena reputación, comparativamente con otras ciudades del país) no solo era insuciente para la
alta densidad de población de la zona, sino que además de peor calidad que en otras zonas de la
ciudad: a medida que nos alejábamos de Manhattan y de la parte Oeste de Queens, la velocidad
de los trenes disminuía y la frecuencia era mucho menor. Asimismo, la red carecía de líneas que
comunicaban el Norte y Sur de Queens, es decir, que la comunicación hacia otros distritos era
buena, pero no entre el propio distrito.
Otro de los aspectos que nos llamaron la atención fue la escasez de zonas verdes y espacios de ocio
en estas zonas.
6. MEDIDAS CORRECTORAS. RECOMENDACIONES PARA ALCANZAR
LOS ODS DE LA AGENDA DE 2030 DE LA ONU
Una vez concluido el estudio, y basándonos en los principios fundamentales de la organización, se
propuso como primera medida la involucración de las comunidades en los procesos participativos
que afectan a su propio entorno.
Para ello, comenzamos celebrando reuniones con el Departamento de Relaciones Internacionales
del Ayuntamiento de Nueva York - ocina encargada de la implementación de la Agenda de 2030
en la ciudad-, con la ocina del Presidente del distrito de Queens, con la ocina del Senador del
estado Nueva York por Queens y con la Ocina del Comité de GGIM de la ONU. Durante estos
encuentros, además de exponerse los resultados del estudio realizado, se solicitó la colaboración
de las instituciones para trabajar conjuntamente con las comunidades de ciudadanos, y hacerlas
partícipes del propio proyecto.
Desde esta perspectiva, el ICGC organizó talleres en los centros comunitarios y escuelas de verano
de la zona, con varios objetivos:
• Dar a conocer la Agenda 2030 de la ONU y los ODS.
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• Mostrar en qué consiste la tecnología GIS y el Geodiseño, y cómo ambas pueden ayudar en
el desarrollo de las comunidades y la erradicación de la pobreza.
• Enseñar a la población a interpretar los mapas de datos, mostrando su utilidad a la hora de
conocer los problemas de cada comunidad.
• Denir qué datos son importantes para analizar la situación real de cada comunidad, en
términos de pobreza.
• Involucrar a la población directamente en el proceso de re-diseño del espacio en que viven.
Paralelamente, se presentó, ante el Presidente del distrito, una batería de acciones a llevar a cabo
en las zonas más afectadas por la pobreza, que fueron las siguientes:
• Cualquier medida que se llevase a cabo debía serimplementada, en primer lugar, en las
zonas de mayor pobreza, empezando por Jamaica, Rockaway y Corona, y seguidas de Long
Island City, Arverne y Flushing.
• Con respecto a las zonas en donde la pobreza afectaba especialmente a las mujeres y minorías
étnicas, se propuso que las empresas que contratasen mujeres y personas de grupos étnicos
desfavorecidos, tuvieran una reducción en el pago de tasas para fomentar su participación en
el mercado laboral. Asimismo, en el caso de las mujeres, se propuso que el distrito en conjunto
con el estado, pagasen las bajas maternales a las mujeres durante un periodo de al menos
2 meses y medio (en el estado de Nueva York las bajas maternales no están remuneradas).
• Para reducir la pobreza infantil y en la tercera edad, se pensó en distribuir cupones de
comida entre las familias que se encontrasen en esta situación, además de ayudas para el
pago de medicinas, y asistencia sanitaria.
• Considerando que en algunas zonas la población con trabajo, continua en la pobreza debido
a que su falta de formación no les permite acceder a trabajos más cualicados, se propuso
llevar a cabo programas gratuitos de formación para la población adulta en nuevas tecnologías
y profesiones acordes al mercado laboral actual.
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• En el caso de la zona de Corona, se propuso la construcción de dos centros educativos de
enseñanza primaria, dado que la densidad de población infantil entre 3 y 12 años en esa
zona se encuentra entre las mayores de la ciudad, pero sorprendentemente no existe ningún
colegio en la zona.
Tal y como revela el informe “How much could policy changes reduce poverty in New York City?” (Giannarelli,
Wheaton y Morton, 2016), algunas de estas medidas, como los cupones de comida o las ayudas
económicas para la asistencia sanitaria de niños, ya estaban siendo llevadas a cabo en la ciudad
de Nueva York, con bastante éxito. Según este informe, lo que realmente conseguía reducir la
pobreza, no era la aplicación de estas medidas en sí, sino la combinación de varias de ellas, entre
las que guraban, además de las anteriores, ayudas para el pago del alquiler, la garantía de una
renta mínima, exenciones scales para personas mayores o con discapacidad, entre otras. Pero, la
utilidad fundamental de nuestro estudio, fue que pudo revelar con mayor nivel de detalle, cuales
eran las zonas del distrito de Queens donde era prioritario la implantación de las medidas, dónde
se encontraban las comunidades que necesitaban con mayor urgencia la ayuda gubernamental.
Asimismo, también se observó que todas las medidas aplicadas, hasta el momento, con objeto de
mitigar la pobreza en la ciudad de Nueva York, iban encaminadas a ayudas económicas - tales como
ayuda al alquiler, descuentos scales, salarios mínimos- pero ninguna hacía referencia a programas
educativos, o de formación para el empleo, por ejemplo. Y por supuesto, nunca hasta el momento,
se había propuesto la participación ciudadana como una medida a considerar en la identicación y
reducción de la pobreza, y en la mejora de los espacios habitados por las comunidades.
Como resultado de estos procesos participativos, y a través de programas de visualización en 3D, se
propuso el rediseño de la zona este del barrio de Flushing. Esta zona fue tomada como muestra, por
sus altos porcentajes de pobreza, y por el deterioro de sus infraestructuras, a pesar de ser el cuarto
mayor centro económico de la ciudad de Nueva York. En este proceso de modelización del barrio,
fueron las comunidades, los propios habitantes de la zona, los que manifestaron sus ideas acerca
de cómo les gustaría que fuese su barrio, qué décits – según ellos- tenían o qué puntos positivos
destacaban. En concreto, a través de esta modelización en 3D se propuso la construcción de nuevos
centros educativos, una biblioteca, más áreas verdes y de ocio, además de la peatonalización de las
zonas anexas a un centro comercial existente en la zona.
Finalmente, y como última medida, se incidió en la importancia de denir con qué periodicidad se
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iban a revisar las medidas que se implantasen, así como su ecacia a lo largo del tiempo.
7. CONCLUSIONES
El desarrollo de un proyecto piloto permitió a la organización tener una primera experiencia previa
a la puesta en marcha del Millenium Earth Project. El trabajo realizado y los resultados obtenidos,
servirán para mostrar el gran potencial del proyecto en la implementación de la Agenda para el
2030 de la ONU. Los diferentes gobiernos a los que se presente podrán conocer la utilidad del MEP
en la mejora y desarrollo de sus comunidades.
Teniendo en cuenta que el proyecto está pensado para su puesta en marcha en cualquier lugar
del planeta (ya sea un país al completo, regiones más pequeñas, o tan solo una comunidad), éste
contempla como primer paso una evaluación inicial de la situación del lugar en donde se vaya a
desarrollar. En este aspecto se considerará:
• Cómo está el país implementando la Agenda de 2030
• Cuáles son los ODS prioritarios para el país
• Cuál es la capacidad técnica, material y económica de los organismos y agencias de Información
Geoespacial con los que cuenta el país
• Cuáles son los datos disponibles con los que se cuentan
En referencia a este último aspecto, y teniendo en cuenta que son los países en vías de desarrollo los
mayores beneciarios de un plan de estas características, el ICGC está trabajando en el desarrollo
de una base de datos propia que pueda ser usada para la recogida de datos “in situ”, dado que en
muchas ocasiones no existen sucientes datos disponibles. Es en este punto, donde las comunidades
jugarán un papel esencial, al ser ellas las que dirigidas por equipos de técnicos realicen la recogida
de datos que, posteriormente se procesarán y utilizarán en el análisis de la zona a estudiar.
Actualmente, el ICGC se encuentra en conversaciones con los gobiernos de Nigeria y Haití para
poner en marcha el proyecto en estos países.
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8. REFERENCIAS
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The Millenium Earth Project Proposal.
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[Archivo de Datos]. Recuperado de: https://data.cityofnewyork.us/City-Government/Demographic-Statistics-
By-Zip-Code/kku6-nxdu
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Annual Report from the Ofce of the NYC Mayor.
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Thongdara, R., Samarakoon, L., Shrestha, R. y Ranamukhaarachchi, S. (2012). Using GIS and
Spatial Statistics to Target Poverty and Improve Poverty Alleviation Programs: A Case Study in
Northeast Thailand.
Applied Spatial Analysis and Policy,
5. doi:10.1007/s12061-011-9066-8
ANEXO 1.RESUMEN DE LAS FUENTES USADAS PARA LA CREACIÓN DE
MAPAS
Gráco 1. NYC Boroughs. ESRI (2016). ArcGIS online [Software online]. Disponible en: http://
www.esri.com/software/arcgis/arcgisonline
Gráco 3. Poverty Status in the Past 12 Months: 2010-2014 American Community Survey 5-Year
Estimates. TableS1701
Gráco 4. Poverty Rates by Age: 2015 American Community Survey 1-Year Estimate. Table S1711
Gráco 5. Poverty Rates by Age: 2015 American Community Survey 1-Year Estimate. Table S1711
Gráco 6. Poverty Rates by Sex: 2015 American Community Survey 1-Year Estimate. Table S1709
Gráco 7. Poverty Rates by Age: 2015 American Community Survey 1-Year Estimate. Table S1711;
Population by Age: 2015 American Community Survey 1-Year Estimate. Table B01001; Education
Facilities: NYC Government Data. Building Fields
