CLASIFICACIÓN DE UNIDADES ESPACIALES MEDIENTE INDICADORES DE PLANIFICACIÓN. TEORÍA, MÉTODO Y APLICACIÓN

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1 Buzai, G.; Baxendale, A Clasificación de unidades espaciales mediante indicadores de planificación. Teoría, método y aplicación. Anuario de la División Geografía Departamento de Ciencias Sociales, Universidad Nacional de Luján. Luján. pp CLASIFICACIÓN DE UNIDADES ESPACIALES MEDIENTE INDICADORES DE PLANIFICACIÓN. TEORÍA, MÉTODO Y APLICACIÓN Dr. Gustavo D. Buzai Lic. DPUR. Claudia A. Baxendale Programa de Estudios Geográficos - UNLu 1. INTRODUCCIÓN Una definición clásica de la Geografía que la considera una ciencia que estudia la diferenciación de áreas sobre la superficie terrestre es central al momento de utilizar las actuales tecnologías de los Sistemas de Información Geográfica en la búsqueda y definición de espacios geográficos diferenciados con fines de análisis, gestión y planificación. La posibilidad de trabajar con múltiples variables medidas en las unidades espaciales del área de estudio permite la realización de procedimientos matemáticos que llevan a la combinación de atributos en la búsqueda de valores únicos, como síntesis del resultado. El mapeo de estos valores y el análisis de sus distribuciones espaciales constituyen una herramienta de primer nivel para avanzar en una ciencia aplicada de utilidad concreta a los fines de intervención en materia territorial. El presente trabajo tiene como objetivo presentar desde un punto de vista teórico y metodológico el procedimiento de clasificación de unidades espaciales mediante indicadores de planificación con el cual, mediante el uso de puntajes estandarizados, es posible saber cuan alejadas se encuentran las unidades espaciales de los estándares definidos de justicia espacial. Los aspectos teóricos se relacionan con la importancia que adquiere el procedimiento de construcción regional en los estudios de análisis geográfico y particularmente, de que manera el uso de métodos cuantitativos proporcionan una alternativa favorable al momento de trabajar con Sistemas de Información Geográfica (Buzai, 2005) y centrar los procedimientos en los datos alfanuméricos y no en la geometría espacial. Los aspectos metodológicos parten de la matriz de datos (datos originales) como herramienta para la organización de la información espacial y las sucesivas transformaciones que llevan a la construcción de los indicadores de planificación como

2 base para la obtención de resultados. La cartografía y el análisis de la distribución espacial de cada indicador de planificación como del resultado final también son analizados en este punto. La aplicación llega a la definición del mapa social de la ciudad de Luján 2001 en un área urbana compuesta por 70 radios censales (unidades espaciales). La clasificación espacial brinda, desde un punto de vista científico, una construcción de espacios que llevan a su contrastación con los modelos establecidos para las ciudades latinoamericanas y, desde un punto de vista administrativo, a la construcción de un cuadro de situación como herramienta base de planificación. El procedimiento clasificatorio no genera un modelo único y estático, sino que pone de relieve una herramienta de gran flexibilidad al momento en que resulta necesaria la exploración de alternativas posibles. Es indudablemente el profesional que lo ponga en práctica quien deberá convertirlo en una herramienta de utilidad al tomar las decisiones más acertadas en cada etapa del procedimiento y principalmente en la interpretación del resultado final. 2. TEORÍA 2.1. Hacia la construcción regional La construcción de áreas obtenidas como resultado de procedimientos de clasificación, desde un punto de vista geográfico, encuentra dos vertientes principales de aplicación: el tratamiento de variables y el de unidades espaciales. El estudio centrado en las variables brinda la posibilidad de obtener mapas de temas específicos como resultado de una clasificación multivariada o la construcción de macrovariables. El estudio centrado en las unidades espaciales corresponde a procedimientos que finalizan con una regionalización del área de estudio. Un procedimiento tradicional de los estudios geográficos es la construcción de áreas por la superposición de mapas de un único tema (regiones sistemáticas o monotéticas) con la finalidad de que sus combinaciones brinden nuevas áreas, más pequeñas y homogéneas en la asociación espacial de categorías temáticas (regiones geográficas formales o politéticas). Este método de construcción ha sido considerado a mediados del siglo pasado como un procedimiento racional de exclusividad geográfica y se lo considera la base conceptual para el desarrollo de los Sistemas de Información Geográfica Raster basados en procedimientos del modelado cartográfico a través del álgebra de mapas. La actualidad del tratamiento digital en esta línea pueden verse en DeMers (2002) y en los avances realizados en cuento a las técnicas de evaluación multicriterio (Gómez Delgado y Barredo Cano, 2006).

3 Cuando los datos de naturaleza espacial se estructuran en Sistemas de Información Geográfica Vectorial se procede a considerar la existencia de dos bases de datos vinculadas sobre un sistema de coordenadas: la base de datos alfanumérica y la base de datos gráfica. En Buzai y Baxendale (2006) analizamos esta combinación como el núcleo de la geoinformática y una de las actuales definición de los Sistemas de Información Geográfica. Desde un punto de vista operativo cada columna de la matriz correspondiente a la base de datos alfanumérica representa una variable, es decir, un tema que puede analizarse desde el punto de vista de su distribución espacial cuando se lo representa cartográficamente. En este sistema, cada columna puede ser conceptualizada como un mapa y los estudios de correspondencia espacial entre categorías de un mapa pueden ser entendidos como asociación de los datos alfanuméricos contenidos en las columnas. Los resultados se obtendrían en una columna síntesis de las relaciones como paso fundamental para la clasificación espacial La construcción regional como clasificación El sistema de clasificación enunciado en el punto anterior se refiere al espacio geográfico de una manera implícita, ya que la intención es clasificar valores de atributos que sólo cobran sentido ante su cartografía y el análisis de la distribución espacial de los resultados obtenidos. La composición del espacio geográfico mediante la consideración de áreas homogéneas se puede enunciar sintéticamente a través de los siguientes niveles: 1. Nivel de las variables - Regiones sistemáticas: Definición de espacios geográficos a partir de un único tema. Cartografía de una única variable (monotética) considerando como diferenciación solamente sus categorías internas. - Regiones geográficas formales: Definición de espacios geográficos a partir de la combinación de varios temas. Cartografía de síntesis (politética) considerando como diferenciación las categorías que surgen de la combinación. 2. Nivel de las unidades espaciales - Regionalización: Definición de espacios geográficos a partir de utilizar métodos de asociación en los cuales quedan fundidas las unidades espaciales del área de estudio en unidades mayores de acuerdo a la semejanza en la variabilidad conjunta de la totalidad de variables. Ha sido resaltado (en recuadro) el nivel que es trabajado en la aplicación realizada, en la cual, la construcción de regiones geográficas formales se lleva a cabo mediante un procedimiento de clasificación y el uso de los denominados indicadores de planificación detallados en el punto 3.3. La clasificación espacial debe contemplar ciertas definiciones lógicas: (1) El total de las clases debe cubrir la totalidad del área de estudio, es decir, que todas las unidades

4 espaciales deben estar adjudicadas a una clase, (2) Las clases son disjuntas, es decir, que una unidad espacial se adjudica exclusivamente a una única clase, (3) El procedimiento de clasificación se debe realizar considerando variables que lleven a una clara diferenciación de espacios, y finalmente (4) Puede tener o no contigüidad espacial, este aspecto depende del objetivo que pretenda la clasificación. En nuestro caso de aplicación, la obtención de un mapa social de la ciudad de Luján a nivel de radio censal para el año 2001, no se considera una restricción de contigüidad ya que la intención es verificar la estructura espacial de los datos con la finalidad de contrastar una hipótesis: su correspondencia con los modelos de ciudad de América Latina (Buzai, 2003). 3. MÉTODO 3.1. Matriz de datos La organización de los datos de atributos numéricos medidos en las unidades espaciales que integran el área de estudio se realiza en una matriz de datos estructurada en filas (unidades espaciales) y columnas (variables). Esta organización corresponde al formato tradicional utilizado para el tratamiento estadístico de los datos, en correspondencia con la estructura provista para el procesamiento digital a través de planillas de cálculo, programas de análisis estadístico y bases de datos relacionales en Sistemas de Información Geográfica. El abordaje de la matriz de datos presenta dos perspectivas principales. El sentido de las filas permite analizar de que manera diferentes variables se combinan en una única unidad espacial (perspectiva regional) y el sentido de las columnas permite ver la distribución espacial de una variable en la totalidad de unidades (perspectiva sistemática), lo cual a nivel gráfico puede quedar representado por un mapa temático. Cada celda de la matriz de datos se considera un hecho geográfico ya que representa un valor de la relación entre dos observables: la unidad espacial y la variable. Es el valor específico que una variable adquiere en una determinada unidad espacial. Aunque existen posibilidades en la ampliación de las perspectivas de análisis, 1 esta organización detallada presenta una excelente aptitud para el desarrollo del método de clasificación de unidades espaciales mediante indicadores de planificación ya que los procedimientos realizados se centran en una perspectiva sistémica para el tratamiento específico de las variables seleccionadas. 1 Se hace referencia a la incorporación de matrices adicionales con mediciones realizadas en diferentes momentos históricos (eje temporal de profundidad) o los procedimientos realizados a través de las transposición que lleva a la ampliación de métodos clasificatorios. Todo esto desarrollado en Buzai y Baxendale (2006).

5 3.2. Variables Cuando se organizan los datos numéricos en la matriz de datos se confecciona la llamada matriz de datos originales (MDO) de n m (filas-unidades espaciales por columnasvariables) que contiene la totalidad de los datos correspondiente a los atributos numéricos recopilados en el área de estudio. Un análisis de la MDO permite ubicar conceptualmente sus variables en cuatro grupos: 1. Variables de beneficio son aquellas que en sus máximos valores expresan una situación de máxima favorabilidad. Ejemplo: Máximo Nivel Educativo Alcanzado Secundario Completo. Cuanto mayor sea su valor mejor es la situación. 2. Variables de costo son aquellas que en sus máximos valores expresan una situación de máxima desfavorabilidad. Ejemplo: Necesidades Básicas Insatisfechas. Cuando mayor sea su valor peor es la situación. 3. Variables de objetivo son aquellas en las que se puede definir un valor óptimo como ideal a ser logrado. Ejemplo: Docentes por alumnos. Se determina un valor ideal y cuanto más cercano sean los valores específicos mejor es la situación. 4. Variables neutras son aquellas en las que no puede definirse ninguna de las situaciones anteriores. Ejemplo: Total de viviendas. Pocas o muchas viviendas, de por sí solo, no indica una peor o mejor situación Construcción de indicadores El método será realizado a través de la consideración de variables de beneficio, costo u objetivo que se extraerán de la MDO con la finalidad de llegar a la diferenciación socioespacial del área de estudio mediante la realización de la clasificación de unidades espaciales mediante indicadores de planificación.. Tomando como puntaje direccional las características de beneficio, todas ellas se transforman en puntajes comparativos. Puntaje de beneficio (PB): [ 1 ] PB = Ω 100 [ 2 ] Ω = x x x i M m x m

6 donde xi es el valor de la variable en cada unidad espacial, x y x m M son respectivamente el valor mínimo y máximo de la serie de datos. Puntaje de costo (PC): [ 3 ] PC = ( 1 Ω) 100 donde Ω se encuentra definido en [ 2 ] Puntaje de objetivo (PO) [ 4 ] PO = 100 xi vo UA [ 5 ] UA = 100 vo vmd donde x i es el valor de la variable en cada unidad espacial, vo es el valor objetivo, UA es la unidad de ajuste y vmd es el valor más distante hacia el valor objetivo. En cada uno de los casos los puntajes obtenidos se distribuyen en el rango que va de 0 a 100 con las siguientes características: [ 6 ] 0 p 100 [ 7 ] Puntaje 0 (valor mínimo en VB, valor máximo en VC, más alejado en VO) [ 8 ] Puntaje 100 (valor máximo en VB, valor mínimo en VC, valor sobre VO) El puntaje 0 queda asignado al valor mínimo (peor situación) en las variables de beneficio, al valor máximo (peor situación) en las variables de costo y el valor más alejado (peor situación) al valor objetivo en las variables de objetivo. El puntaje 100 representa el valor máximo (mejor situación) en las variables de beneficio, al valor mínimo (mejor situación) en las variables de costo y el valor objetivo (mejor situación) en las variables de objetivo Obtención de resultados Una vez tenidos los puntajes para cada una de las variables seleccionadas el ranking multivariado será obtenido calculando el promedio en una nueva columna de la matriz, el cual se mantendrá también en el rango con posibilidad de obtener el mapa que presente la distribución espacial de los resultados obtenido. Cabe aclarar que frecuentemente no aparece ninguno de los valores extremos, los cuales solamente se producirán si la unidad espacial cuenta con los valores mínimos o máximos en todos los puntajes calculados durante el tratamiento de variables.

7 3.5. Cartografía de indicadores de planificación La cartografía temática corresponde a los procedimientos técnicos que tienen por objetivo la realización de mapas de cualquier tema que exceda la única representación de los rasgos del terreno, por lo tanto representa datos y genera información diferente a la que se percibe en el área de estudio analizada. En general, sus resultados intentan brindar apoyo a diversos campos científicos y son utilizados en actividades de gestión y planificación territorial, como así también para la comunicación gráfica sintética de los diferentes temas considerados destinada al público en general. Las posibilidades de representación son muy grandes ya que cualquier variable (columna de la matriz de datos) puede ser representada cartográficamente. En el caso de la metodología de la clasificación de unidades espaciales por indicadores de planificación la colección de mapas a ser obtenidos corresponden a cada uno de los puntajes obtenidos para cada variable y un mapa síntesis (cartografía de resultado) que presenta la distribución espacial del puntaje combinado asignado. De acuerdo a las diferentes posibilidades cartográficas presentadas en Buzai y Baxendale (2006) las características de los puntajes calculados son ideales para las representaciones por intervalos iguales, método que presenta una gran aptitud para el análisis comparativo y a su vez brinda una gran facilidad de interpretación. Los mapas de intervalos iguales se obtienen al dividir en n intervalos la amplitud generada a partir de los valores extremos. Surgen clases de similar amplitud en base a las diferencias en los valores de cada clase. Como la amplitud en todos los casos corresponde al rango una división en dos intervalos daría una amplitud de 50 puntos, una de tres 33,33, una de cuatro 25, una de cinco 20. Esta última correspondería a las categorías muy alto, alto, medio, bajo y muy bajo que se presenta como cartografía comparativa en el ejemplo de aplicación.

8 Figura 1 Pasos matriciales de la metodología de clasificación espacial 4. APLICACIÓN EN LA ESTRUCTURA SOCIOESPACIAL DE LA CIUDAD DE LUJÁN 4.1. Definiciones iniciales En los estudios geográficos, el punto de partida para la aplicación de procedimientos de clasificación es la definición de las unidades espaciales en que será dividida territorialmente el área de estudio y las variables (temas) que serán consideradas para lograr la diferenciación espacial en base al objetivo planteado. Para la realización del presente caso de aplicación se ha considerado la desagregación espacial a nivel de radio censal como unidad territorial que contiene información homogénea en su interior. La adopción de este recorte tiene que ver con una elección entre diferentes escalas espaciales en las que se divide oficialmente el territorio argentino. De los 70 radios censales que contienen el área urbana de la ciudad de Luján se han considerado las variables que permiten llegar a la definición del mapa social. La selección de variables representa un procedimiento de gran importancia, tanto para definir cuales serían los datos ideales a obtenerse, como para determinarse en muchas ocasiones cuales son los mejores datos posibles dentro de las posibilidades reales de disponibilidad. Nuestra matriz de datos originales, como la que fue trabajada para el censo nacional de 1991 (Buzai, 2003) intenta cubrir un amplio espectro de cuestiones socio-habitacionales, en este sentido se cuentan con aproximadamente 50 variables que cubren aspectos

9 demográficos, de pobreza, educacionales, de habitabilidad, del régimen de tenencia de la vivienda, del tipo de vivienda y de la infraestructura de servicios Cálculos realizados Como ha quedado establecido, el inicio del procedimiento de clasificación parte de la matriz de datos originales (MDO), la cual generalmente se transforma en matriz de datos índice (MDI) a fin de relativizar cada valor obtenido en relación a una variable base, y luego definir cuales variables ingresarán en el análisis, que pueden provenir de cualquiera de las dos matrices anteriores. Aplicados los procedimientos de cálculo detallados en 3.3 se llega a la construcción de los indicadores de planificación en la matriz de indicadores de planificación (MIP), en la cual cada indicador ocupa una columna y sus puntajes varían entre Para lograr la presente aplicación hemos seleccionado las siguientes variables: - Dos variables de beneficio (vb): (1) hogares en departamentos y (2) hogares con agua por red. Ambas variables indican máximas centralidades espaciales positivas a través de la dotación de servicios. - Una variable de costo (vc): (3) Población con Necesidades Básicas Insatisfechas síntesis de varios indicadores de privacidad- 3 - Dos variables de objetivo (vo): (4) población entre 15 y 17 años que asisten a establecimientos educativos, y (5) población con máximo nivel educativo alcanzado secundario completo. Ambas variables fueron obtenidas de la matriz de datos índice (MDI) en porcentajes, por lo cual el objetivo es llegar al porcentaje de 100% en ambas. Las variables consideradas nos indican que: (1) Cuantos más hogares haya en departamentos más favorables serán las condiciones del radio censal ya que este tipo de vivienda cuenta con la más completa dotación de servicios urbanos. Resultado: Rango Puntaje 0 para la unidad espacial que tenga el valor más bajo y puntaje 100 para la que tenga el valor más alto. 2 Datos obtenidos de INDEC (2005). 3 Población que habita en hogares en los cuales está presente al menos uno de los siguientes indicadores de privación: (a) Hogares que habitan viviendas con más de tres (3) personas por cuarto (hacinamiento crítico), (b) Hogares que habitan en una vivienda de tipo inconveniente (pieza de inquilinato, vivienda precaria y otro tipo), (c) Hogares que habitan en viviendas que no tienen retrete o tienen retrete sin descarga de agua, (d) Hogares que tienen algún niño en edad escolar que no asiste a la escuela, y (e) Hogares que tienen cuatro o más personas por miembro ocupado y en los cuales el jefe tiene bajo nivel de educación (sólo asistió dos años o menos al nivel primario).

10 (2) Cuantos más hogares cuenten con servicio de agua por red más favorables serán las condiciones del radio censal. Resultado: Rango Puntaje 0 para la unidad espacial que tenga el valor más bajo y puntaje 100 para la que tenga el valor más alto. (2) Cuanto mayor sea la cantidad de población con Necesidades Básicas Insatisfechas más desfavorables serán las condiciones del radio censal, ya que en estos hogares se encuentra presente alguna situación de privacidad de las mencionadas en la nota a pie de página 3. Resultado: Rango Puntaje 0 para la unidad espacial que tenga el valor más alto y puntaje 100 para la que tenga el valor más bajo. (3) Cuanto mayor sea la población de 15 a 17 años asiste a establecimientos educativos más favorables serán las condiciones del radio censal. Como variable de objetivo el objetivo fijado es tener un 100% de cobertura, es decir, que la totalidad de población de 15 a 17 años asista a establecimientos educativos. Resultado: Rango Puntaje 0 para la unidad espacial que tenga el valor más alejado del valor objetivo y puntaje 100 para la que tenga el valor objetivo. (4) Cuanto mayor sea la población mayor a 17 años de edad con máximo nivel educativo alcanzado secundario completo más favorables serán las condiciones del radio censal. Como variable de objetivo el objetivo fijado es tener un 100% de cobertura, es decir, que la totalidad de población llegue a completar el nivel secundario de enseñanza. Resultado: Rango Puntaje 0 para la unidad espacial que tenga el valor más alejado del valor objetivo y puntaje 100 para la que tenga el valor objetivo. A continuación se presentan los datos correspondientes a las variables seleccionadas tanto en la matriz de variables seleccionadas (Tabla 1) como los resultados obtenidos del proceso de cálculo en la matriz de indicadores de planificación (Tabla 2). Tabla 1 - MVS RADIOS Hog_Depto(o) Hog_red(o) Pob_NBI(o) Asis_1517(i) Sec_Com(i)

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12 MAXIMO MINIMO Tabla 2 - MIP RADIOS IP_Depto IP_Red IP_NBI IP_Asis1517 IP_Sec_com PCE

13 MAXIMO MINIMO

14 Con la finalidad de verificar visualmente el total de relaciones entre las variables seleccionadas se presenta la Figura 2, en la cual, a modo de matriz de correlaciones pueden verse los gráficos de dispersión y las líneas de tendencia en cada uno de los vínculos. Es de destacarse que la diagonal presenta la máxima correlación en una linealidad perfecta y que la variable correspondiente a la Población con Necesidades Básicas Insatisfechas (Pob_NBI) muestra una tendencia inversa con cada una de las variables seleccionadas. Figura 2 El proceso de evaluación que lleva a la formación de la matriz de indicadores de planificación transforma los datos (originales e índice) en puntajes con similar orientación. Se consiguen relaciones directas tomando como base las variables de beneficio. Estos vínculos pueden verse en la Figura 3, en la cual todas las líneas de tendencia son positivas. El indicador de planificación de Población con Necesidades Básicas Insatisfechas muestra relaciones de similar sentido con todas los demás indicadores y esto significa que se ha transformado su orientación a una tendencia inversa.

15 A partir de estas transformaciones se obtiene la base para la realización de cartografía parcial de cada indicador de planificación y cartografía de resultado para los puntajes de clasificación espacial y las áreas prioritarias de planificación en base a la situación de desfavorabilidad Cartografía El primer procedimiento de clasificación corresponde a la realización de cartografía de los indicadores de planificación, es decir, la realización de un mapa para cada una de las primeras cinco columnas de la MIP presentada en la tabla 2. Los mapas se presentan a continuación:

16 Figura 4 Cartografía de IP-Hogares en Departamentos Figura 5 Cartografía de IP-Hogares con agua por red

17 Figura 6 Cartografía de IP-Hogares con Necesidades Básicas Insatisfechas Figura 7 Cartografía de IP-Población entre 15 y 17 años que asiste a establecimientos educativos

18 Figura 8 Cartografía de IP-Población mayor a 17 años con máximo nivel educativo alcanzado secundario completo Las diferentes distribuciones espaciales de los indicadores de planificación presentados muestran las siguientes características: (1) Hogares en Departamentos y Hogares con agua por red muestran de manera directa la favorabilidad de las unidades espaciales centrales y la desfavorabilidad de la periferia, (2) Población con Necesidades Básicas Insatisfechas presenta la misma situación, aunque gráficamente lo hace de forma inversa ya que los datos han sido llevados al mismo sentido de las dos primeras, y (3) Población de 15 a 17 años que asiste a establecimientos educativos y Población mayor a 17 años con máximo nivel educativo alcanzado secundario completo también tiene el sentido de las variables de beneficio, mostrando un similar patrón espacial Cartografía de resultado: cartografía de puntajes de clasificación espacial y de áreas prioritarias de planificación El resultado final del procedimiento metodológico corresponde a la cartografía de los puntajes de clasificación espacial. El mapa de estos puntajes, realizado en el mismo sentido de los indicadores de planificación, brinda el mapa social con disminución de favorabilidad del centro a la periferia, mientras que el mapeo en sentido inverso modifica el concepto y que se destacan las áreas prioritarias de intervención, desde la prioridad 1 (principal) en la periferia más alejada.

19 El procedimiento de clasificación que corresponde a la realización de cartografía de los puntajes de clasificación espacial (PCE) (Figura 9) es una síntesis de los resultados individuales para cada puntaje de planificación. Figura 9 Cartografía de Puntajes de Clasificación Espacial El mapa de áreas prioritarias (Figura 10) resalta con colores más oscuros las unidades espaciales que cuentan con puntajes de clasificación espacial más bajos, es decir, los que cuentan con mayor desfaborabilidad en la combinación de variables seleccionadas. Este mapa surge a partir de los mismos puntajes de clasificación espacial, aunque destacada de manera inversa. Se cambia el sentido de la rampa de colores y se etiquetan las prioridades desde los puntajes más bajos (mayores prioridades) hasta los puntajes más altos (mayores prioridades). Desde el punto de vista de la planificación territorial, es en base a estas prioridades a partir de las cuales podrá verse más claramente de que manera las diferentes unidades espaciales del área de estudio se apartan de los objetivos planteados. Apelando a la semiología gráfica, cuanto más oscuro el grafismo más alejado al objetivo.

20 Figura 10 Cartografía de áreas prioritarias de planificación territorial 5. CONSIDERACIONES FINALES A lo largo de este trabajo ha sido presentado, en cuanto a su teoría, metodología y aplicación, el procedimiento de clasificación espacial mediante la utilización de indicadores de planificación. Los procedimientos técnicos realizados llegan a la conformación de un modelo espacial que presenta la diferenciación de espacios en el área de estudio como herramienta de utilidad para la planificación territorial al presentar como resultado final las áreas de prioridad para la intervención. El papel de la clasificación ha sido muy discutida en Geografía, principalmente al considerar que el encasillamiento rígido podría constituir un obstáculo para el avance si se pretende abordar la dinámica socio-espacial actual. Aportando a esta línea de discusión, el presente trabajo muestra claramente de que manera las técnicas estadísticas ligadas a los Sistemas de Información Geográfica permiten avanzar en la obtención de clasificaciones flexibles como modelos que pueden acompañar los cambios en la problemática abordada. De esta manera, la diferenciación de áreas sobre la superficie terrestre genera una descripción y avanza como herramienta para apoyar acciones que tiendan a una mejora

21 en la justicia espacial en el área de estudio. Las actuales tecnologías a disposición de los estudios geográficos permiten avanzar decididamente en esta línea. Bibliografía Buzai, G.D Mapas Sociales Urbanos. Lugar Editorial. Buenos Aires. Buzai, G.D Geografía Cuantitativa Revista de Geografía (Instituto de Geografía Aplicada, UNSJ). 7(9):5-18. Buzai, G.D.; Baxendale, C.A Análisis Socioespacial con Sistemas de Información Geográfica. Lugar Editorial. Buenos Aires. DeMers, M.N GIS Modeling in Raster. John Wiley & Sons. New York. Gómez Delgado, M.; Barredo Cano, J.I Sistemas de Información Geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Alfaomega-RaMa. México. Hall, B.; Bowerman, R EduPlan. University of Waterloo. Ontario. INDEC Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas Sistema Redatam-SP (CD). Instituto Nacional de Estadísticas y Censos de la República Argentina (INDEC), Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía (CELADE) de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) de las Naciones Unidas. Buenos Aires.