DOCTORADO EN ESTUDIOS TERRITORIALES

SEMINARIOESTADÍSTICA TEMPORAL Y ESPACIAL

Profesor:

Dr. CARLOS REYNOSO

GEO ESTADÍSTICA Y ESTUDIOS TERRITORIALES

Estudiantes:ANDREA MILENA BURBANO ARROYO

PEDRO MARTIN MARTÍNEZ TORO

MANUEL ENRIQUE PÉREZ MARTÍNEZ

HEBERTO RINCÓN RODRÍGUEZ

UNIVERSIDAD DE CALDASVICERRECTORÍA DE INVESTIGACIONES Y POSGRADOS

INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS

FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y HUMANAS

FACULTAD DE ARTES Y HUMANIDADES

Manizales, Marzo 14 de 2013.

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CONTENIDO

INTRODUCCIÓN, Manuel Enrique Pérez Martínez, Pag.1.

1. GEO ESTADÍSTICA: origen, proceso y relación de información, Heberto Rincón Rodríguez,Pag.3.

2. SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRAFICA (SIG): Obtención y Gestión de InformaciónEspacial, Heberto Rincón Rodríguez, Pag.5.

3. LOS APORTES DE SHAW Y WHEELER sobre técnicas estadísticas de análisis geográfico,Pag.9.

3.1. Análisis de correlación, Pedro Martin Martínez Toro, Pag.9.

3.1.1. Problemas de las técnicas de correlación en el análisis geográfico, Pag.9.

3.2. Regresión lineal simple, Pedro Martin Martínez Toro, Pag.10.

3.3. Regresión no Lineal, Andrea Milena Burbano Arroyo, Pag.11.

3.4. Regresión Múltiple y Correlación, Andrea Milena Burbano Arroyo, Pag.12.

4. SUPUESTOS Y LIMITACIONES EPISTEMOLÓGICAS EN TORNO A LAIMPREVISIBILIDAD EN LA COMPROBACIÓN DE LA HIPÓTESIS NULA, Manuel EnriquePérez Martínez, Pag.14.

4.1. Supuestos que contribuyen a la validez de la Hipótesis Nula como argumentoexplicativo, Pag.15.

5. INCORPORACIÓN BÁSICA DE LA GEO ESTADÍSTICA EN LOS ESTUDIOSTERRITORIALES. Pag.19.

5.1. La Geo estadística en SISTEMAS COMPLEJOS ADAPTATIVOS RURALES, ManuelEnrique Pérez Martínez, Pag.19.

5.2. La Geo estadística en LOS ESTUDIOS DE GEOGRAFÍA URBANA, Pedro MartinMartínez Toro, Pag.24.

5.3. La Geo estadística en LA INTERPRETACIÓN DE RELACIONES ENTRE TERRITORIO– DINÁMICAS SOCIALES Y MUJER, Andrea Milena Burbano Arroyo, Pag.29.

5.4. La Geo estadística en LA RECONFIGURACIÓN DEL TERRITORIO EN COLOMBIA APARTIR DE LA EXPRESIÓN CULTURAL DEL PODER EN EL CONFLICTO ARMADODESDE EL CINE, 1990-2010, Heberto Rincón Rodríguez, Pag.31.

6. CONCLUSIONES,Andrea Milena Burbano Arroyo, Pedro Martin Martínez Toro, Manuel Enrique Pérez Martínez,Heberto Rincón Rodríguez, Pag.36.

BIBLIOGRAFIA, Pag.38.

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INTRODUCCIÓNManuel Enrique Pérez Martínez

El presente documento pretende ofrecer un panorama de reflexión, análisis, debate ypropuesta, respecto al desarrollo de las ciencias geográficas y del llamado modelamientoestadístico en su aplicación a los estudios territoriales.

El marco general desde el que se ofrece este texto, parte de los aportes del CursoEstadística Temporal y Espacial, que se impartió en el Doctorado en Estudios Territoriales(DET) de la Universidad de Caldas- Colombia -, del 26 de febrero al 2 de marzo del 2013.

El centro de la argumentación versa sobre los contextos, avances y significancias de lageo estadística, promulgada no desde el campo predictivo, sino desde su utilidad para eldiagnóstico y el modelado temporal y espacial. Asunto que pasa inexorablemente por al dilemade la prueba estadística de hipótesis, lo cual implica descifrar los lenguajes inherentes a losmodelos de correlación de caja negra, para de allí trascender hacia nuevos escenarios decomplejidad auto organizada, distribuciones de ley de potencia y fenómenos emergentes.

En este orden de ideas el grupo de estudiantes del DET asumió de la tarea de elaborarun texto de referencia en el cual se integran los siguientes temas: una primera parte de temasintroductorios referidos el origen, proceso y relación de información del campo de análisis de lageo estadística y en específico de los Sistema de información Geográfica. En una segundaparte se integran los aportes de Shaw y Wheeler sobre Técnicas Estadísticas de AnálisisGeográfico, campo de estudio que basa su postulación a partir de las tendencias del sustratoestadístico convencional, en ello se profundiza sobre las lógicas de regresión no lineal,regresión múltiple y correlación, que luego vienen a sustentar las técnicas estadísticas deanálisis geográfico y sus problemas de correlación en la regresión lineal simple.

Conocido estos dos campos de referencia, el escrito expone los principales supuestos ylimitaciones epistemológicas en torno a la imprevisibilidad en la comprobación de la HipótesisNula, aportes que se toman del trabajo de Reynoso (2012) en el que se debaten los dilemasexistentes en los modelos de aleatoriedad, linealidad y los supuestos de normalidad en lasciencias sociales. Con ello se llega a la conclusión respecto a la necesidad de incorporar eneste debate las evidencias del “Procronismo Batesiano”, con el cual se rompe la idea denormalidad, reconociendo que dentro del sistema, sus partes aportan el equilibrio necesariopara dar probabilidad a la subsistencia de todos sus componentes, aquí, solo posibles poracuerdos y reglas de los actores locales implicados. Denotando un principio de subjetividad,que riñe con la lógica estadística que espera otorgar veracidad al supuesto, solo, si existe dichaprueba normalidad. Con lo cual se argumenta la posibilita de utilización de nuevasherramientas, para ciertas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo y permitir revisaresas estimaciones, en función de la evidencia empírica. Con ellos se abre una nueva forma deproducir conocimiento, puesto que vincula la comprensión de la probabilidad de aspectoscausales dados por efectos observados espacialmente.

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Producto de este debate, se inserta en el texto un espacio en el cual se describen cuatropropuestas de investigación, que desde el Doctorado en Estudios Territoriales, procuranincorporar los conceptos básicos de la Geo Estadística como herramienta de análisis einterpretación de las problemáticas territoriales contemporáneas en: sistemas complejosadaptativos rurales, los estudios de geografía urbana, la interpretación de relaciones entreterritorio – dinámicas sociales y mujer, la reconfiguración del territorio en Colombia a partir de laexpresión cultural del poder en el conflicto armado desde el cine.

Se cierra el documento con un apartado de conclusiones que pretenden valorar laimportancia de esta temática en el campo de las ciencias y de los estudios territoriales enparticular.

Destacamos que la elaboración de este material sugiere un trabajo de colaboración,cooperación en el que se construyen argumentos que se entretejen para dar forma alcumplimiento de su objetivo y evidencias de la asimilación de aprendizajes compartidos quearrojo el curso, para beneficios colectivos e individuales de investigación de los estudiantes.

1. GEO ESTADÍSTICA: origen, proceso y relación de información

Heberto Rincón Rodríguez

La Geo estadística se fundamenta en la estadística y se desarrolló inicialmente paragestionar y predecir las distribuciones posibles para el hallazgo de minerales, actualmente conel análisis de datos distribuidos espacial y temporalmente su uso se ha extendido a diferentesdisciplinas como la Geología del petróleo, Hidrogeología, Hidrología, Meteorología,Oceanografía, Geoquímica, Geo metalurgia, Geografía, forestal, Control ambiental, paisaje,Ecología, Edafología, Agricultura y Agricultura de precisión, ha tomado mucha importanciacomo herramienta para realizar análisis de epidemiologia, comercio, logística militar y eldesarrollo de redes espaciales. No debe confundirse con la geografía estadística, en sudesarrollo la Geo estadística incorpora algoritmos para el proceso y análisis de la información,estos sirven de insumo que se incorpora parcial o totalmente en aplicaciones computacionales,software de sistemas de información geográfica (SIG) y lenguaje de programación R.(Wikipedia, 2013).

Como conceptos necesarios de estadística básica que permiten procesar y decidir con lageo estadística acerca de las estimaciones y o simulaciones mencionadas se relacionan:

Cálculos estadísticos o estadística descriptiva: estos permiten determinar si la distribuciónde los datos es normal, log-normal, o si no se ajustan a una distribución estadística, lo cualimplica tener conocimiento de: Número de casos, Rango de la distribución, Media, Moda,Mediana, Varianza, Desviación estándar, Coeficiente de asimetría, Curtosis, Error estándar,Coeficiente de variación, Prueba Chi-Cuadrado, Prueba t-Student.

Construcción de gráficos estadísticos: estos gráficos permiten mostrar y entender lasdistribuciones de los datos, identificar datos errados, valores extremos, los mismosincluyen: Mapa base, sección cruzada y vista en perspectiva, Histogramas, Frecuenciaacumulativa.

La Geo estadística se reconoce como una rama de la estadística, que parte de elenunciado: la variabilidad o continuidad espacial de las variables distribuidas en el espaciotienen una estructura particular (Journel y Huijbregts, 1978; Curran y Atkinson, 1998), está muy

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relacionada con los métodos de interpolación complejos, pero va mas allá, sus técnicasdependen del modelo estadístico que se basa en la teoría de la función o variable aleatoria,elegida al azar para luego a partir de la estimación espacial, lograr modelar la incertidumbre conuna simulación que da cuenta de un fenómeno estudiado en lugares desconocidos donde no seha medido, pero de los cuales se tiene cierta información propia ó cercana. Una variablealeatoria es una variable que puede tomar ciertos valores de acuerdo a cierta distribución deprobabilidades, al realizar los procesos mediante múltiples enfoques, métodos y técnicas sepuede lograr mediante su aplicación la generación o actualización de un modelo espacial en undominio de datos, sin embargo se reconoce que cada ejercicio de análisis se considera comoun escenario de lo que puede ser la variable real. Una de las técnicas más utilizadas es elkriging o krigeado, famosa contribución de Danie G. Krige, se usa para interpolar el valor de unavariable azar en función de la ubicación geográfica en una zona sin mediciones pero convalores medidos en sitios cercanos, actualmente se ha avanzado en el método de múltipleindicador de kriging (MIK) para estimar con mayor precisión la concentración del objeto enestudio. La estimación mediante el krigeaje, se hace buscando y usando las características decontinuidad espacial del problema estudiado, características que constituyen la contribuciónprincipal de la geo estadística mediante las diferentes variantes de interpolación que propone.

Lograr una simulación de la realidad aceptable o buena no es tarea fácil, se requiere untrabajo riguroso con la información para lograr construir los datos y a alimentar el algoritmomediante la aplicación computacional mas apropiada, en este proceso se puede requeriragregar, desagregar datos, analizar vectores, probabilidades, ajustar y reiniciar. Lasherramientas que resultan implícitas y familiares se refieren a la teoría de la variableregionalizada, la función de covarianza, Semi-varianza, Variograma, Kriging, Rango, Sill,Nugget effect (efecto de pepita), e imagen de entrenamiento.

El ajuste de modelos de semivariogramas se puede realizar también de formaautomática, cuando el semivariograma calculado en diferentes direcciones (norte-sur, este-oeste, y en direcciones intermedias de 45º o de 22.5º, con tolerancia de 22.5o), muestra similarcomportamiento, se dice que el fenómeno es Isotrópico, cuando muestran diferentescomportamientos es Anisotrópico (Krajewski y Gibbs, 1993). Los tipos de anisotropías máscomunes son la Geométrica y la Zonal. (Krajewski y Gibbs, 1993; Journel y Huijbregts, 1978;Armstrong y Carignan, 1997). (Cuador, 2006).

En el proceso de lograr una Estimación, los conceptos mencionados extendidos a másde una variable, se denominan Geoestadística Multivariada (Wackernagel, 1995). Es posibleencontrar casos de variables de interés que están insuficientemente muestreadas, pero que seconoce su correlación con otras variables en la zona de interés. Utilizando esta correlación esposible estimar una variable de interés a partir de la información de la propia variable ademásde las correlacionadas con ellas. En este proceso, se pueden distinguir las siguientessituaciones (Wackernagel, 1995 y 1998): Isotopía: Se produce cuando todas las variablesposeen valores medidos en todas las localizaciones. Heterotopía total: Cuando las variablesposeen valores medidos en localizaciones diferentes. Heterotopía parcial: Esta situación seproduce cuando algunas (la mayor parte) de las localizaciones muestreadas poseen valoresmedidos de todas las variables. (Cuador, 2006).

La Geo estadística se está usando en diferentes objetos de estudio científico: losrecursos naturales, los recursos de agua, la geo ciencia matemática, la aplicacióncomputacional en las geo ciencias, la geología, la geotecnia, geo demografía, edafometria,medición del medio ambiente, sensores remotos del medio ambiente, investigación ambiental yevaluación de riesgos.

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2. SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA (SIG): Obtención y Gestión deInformación Espacial

Heberto Rincón Rodríguez

SIG es un acrónimo de Sistema de información Geográfica, en ingles es GIS, es undesarrollo ó aplicación que integra la informática con los datos geográficos, tiene la capacidadde capturar, almacenar, editar, manipular, analizar, compartir, consultar y desplegar diferentestipos de información espacial geográficamente referenciada a un sistema de coordenadas,mediante el uso de esta herramienta es posible representar, estimar, modelar ó simular unaparte de la realidad espacial.

Un SIG funciona relacionando la información de localización cartográfica en los mapascon la información alfanumérica disponible, estas se encuentran allí asociadas medianteatributos e identificadores que relacionan toda la información con una base de datos, de estamanera el sistema gestiona la información espacial discriminando los temas específicos,asignando a cada tema gráficamente una capa independiente, así se crea la topología deobjetos que estructurada, facilita las relaciones, consulta y el análisis espacial.

Información en capas temáticas para realizar análisis multi criterio complejos, Fuente: Wikipedia.

Las principales cuestiones que puede resolver un SIG, ordenadas de menor a mayorcomplejidad, son:

1. Localización: preguntar por las características de un lugar concreto.2. Condición: el cumplimiento o no de unas condiciones impuestas al sistema.3. Tendencia: comparación entre situaciones temporales o espaciales distintas dealguna característica.4. Rutas: cálculo de rutas óptimas entre dos o más puntos.5. Pautas: detección de pautas espaciales.6. Modelos: generación de modelos a partir de fenómenos o actuaciones simuladas.

Podemos encontrar en la historia humana dos elementos asociados: una imagen y suatributo de información, cuando se utilizan mapas y se les relaciona dependientemente coninformación no cartográfica, los análisis pueden arrojar importantes resultados acerca de larealidad, esto ha sido muy importante entre muchos más temas, para: las rutas, migraciones,ciencia, salud pública, guerra, el catastro, el control, la seguridad y el gobierno.

En el siglo XX, En los años 1960 el estudio de la forma y dimensiones de la Tierraestuvo sujeto a constantes cambios científicos y tecnológicos a nivel internacional, por otro ladoel problema de la superposición de distintas capas de información en un mismo territorio y suinterrelación era un problema que enfrentaba una serie de situaciones difíciles de resolver, elcientífico topógrafo y fotogrametrista francés Bernard Dubuisson propone por primera vez a la"Geomática", como el término que integraba un mecanismo sistémico permitiendo conjuntarlas ciencias para medir y localizar espacios en la Tierra.

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Los SIG inicialmente se desarrollaron mucho mas desde 1962 con el avance de loscomputadores impulsado por la investigación en armamento, seguidamente los sectores degobierno los aplicaron para la administración y gestión de recursos naturales y económicos. Enlos 80 emergieron los proveedores comerciales de SIG, entre ellos ESRI originalmente con susoftware ARC/INFO, actualmente ArcGIS. En 1982 el Cuerpo de Ingenieros del Laboratorio deInvestigación de Ingeniería de la Construcción del Ejército de los Estados Unidos desarrolla unsistema básico SIG llamado GRASS, actualmente software libre, para la supervisión y gestiónmedioambiental de los territorios administrados por el Departamento de Defensa. En 1990comienza la difusión del uso de SIG para profesionales y usuarios domésticos, en el siglo XXIse ha exportado la visualización a Internet requiriendo estandarización de formatos de datos yde normas de transferencia, también se ha expandido el SIG con código libre y opciones másamplias de sistemas operativos.

Fuente: La Geomática al servicio de los Administradores. Québec: Min. Rec. Naturales de Canada. 2001.

La creación de datos en SIG se realiza con información digital mediante varios métodos,para trabajar los mapas se usa el Diseño Asistido por Ordenador con su acrónimo DAO enespañol ó CAD en ingles y para la información alfanumérica se usan las bases de datos con larelación y dirección de la localización de cada dato alfabético, numérico, alfanumérico, imagen ografico relacionado con la cartografía geo referenciada. La representación de los datos puedeser de objetos discretos como un inmueble o continuos como un efecto medio ambiental,existen dos formas de almacenar datos para lograr una cartografía, tipo vector y tipo raster.

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Imágenes tipo, izquierda: raster y derecha: vector, en el SIG GRASS, Fuente: Wikipedia.

El tipo vector determina el trabajo con puntos, líneas, polígonos y vectores escalablescon características geométricas sobre un plano con mayor precisión, el tipo raster trabaja conceldas regulares tipo pixel, resultantes de la división con filas y columnas de la imagen quebrindan cada una información única sobre las propiedades del espacio con su localización sinuna alta precisión, entre mas alto sea el tamaño de división (resolución) de las celdas, menorserá el detalle logrado. Los datos tipo raster son procesados actualmente con la comparaciónde colores RGB (rojo, verde, azul) mediante aplicaciones informáticas que realizan la labor deanálisis, calculo y digitalización para su correlación con los datos tipo vector. Ambos tipos vectory raster tienen ventajas y desventajas, su adecuada aplicación depende de las necesidades delestudio y el criterio de los profesionales ó usuarios del SIG.

Los análisis de la información espacial con los SIG, pueden crear nuevos conjuntos dedatos al ingresar diferentes tipos de información y o correlacionar diferentes conjuntos de datoscon distinto origen o aplicación, de allí pueden resultar superposiciones, intersecciones ynuevas relaciones. Existen procesos automatizados o semiautomatizados que facilitan elproceso de la información para analizar con la geo estadística los patrones espaciales hacia ellogro de una predicción o lectura de un comportamiento de la problemática en estudio, esto serealiza en segundo lugar luego de la creación, gestión y análisis de la información geográfica enel SIG. Las técnicas, la medición de los datos y su captura son determinantes en el beneficiodel análisis posterior, ya que el mismo proceso de cálculo, modelización, estimación ysimulación espacial tiene implícita la diferencia con la realidad planteando un grado deinexactitud en relación con la escala y la distribución de los datos recogidos o construidos.

En el escenario de la gestión de datos mediante el uso de herramientas de hardware ysoftware, la Geomática fundamenta la propuesta tecnológica para representar datos del espaciofísico objetivo con información en imágenes, gráficos y datos estadísticos. Está relacionada conel estudio territorial como parte de la representación del espacio percibido y facilita larepresentación de los territorios. La Geomática es un campo de actividades, que a partir deprocesos sistémicos, integra los diferentes recursos tecnológicos, esto lleva a plantear que estacompuesta por todas aquellas tecnologías de avanzada o de punta, que inherentes a lainformación física de la tierra, se integran con un objetivo: recopilar, manejar, analizar,interpretar y utilizar los datos geográficos, a partir de todas las herramientas de avanzadadisponibles. Aquí, el concepto de información espacial se puede definir como el conjunto dedatos espaciales utilizados en entornos virtuales, los SIG se encuentran allí incluidos.

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Fuente: La Geomática al servicio de los Administradores. Québec: Min. Rec. Naturales de Canada. 2001.

Actualmente los SIG han tenido mucho desarrollo por los menores costos de latecnología GPS que ha sido integrada en los dispositivos móviles personales con laincorporación de los Servicios basados en la localización LBS relacionados con las aplicacionesde acceso a mapas en la web, para ello ha sido muy importante el avance de los estándaresque facilitan el intercambio y operación de datos. Otra área en la que se ha avanzado y siguesiendo un reto es la de las geometrías 3D para la representación con modelos inteligentes adiferentes escalas, en estos propósitos la inteligencia artificial posibilita algunos niveles deautomatización y la creación de metadatos para distintas capas de información espacial.

El trabajo para relacionar las tres dimensiones espaciales X, Y, Z, con el tiempo noslleva a pensar en una representación 4D que brinda mejor simulación de la realidad de lasproblemáticas del territorio al posibilitar la modelización de diferentes secuencias en un periodoespecifico, esto es posible mediante el trabajo del investigador científico acoplando otrasherramientas, análisis y conocimiento, esta labor e integración es aún un reto para los SIG.

CARTOGRAFIA

GEODESIA

TOPOMETRIA

GEOMATICA

TELEDETECCION FOTOGRAMETRIA

AGRIMENSURA

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3. LOS APORTES DE SHAW Y WHEELER sobre técnicas estadísticas de análisisgeográfico1

En primer lugar se hace una breve descripción de las técnicas Estadísticas de AnálisisGeográfico denominadas “análisis de correlación” y “regresión lineal simple” junto a un análisisde las posibilidades y limitaciones de estas técnicas en los estudios espaciales.

3.1. Análisis de correlaciónPedro Martín Martínez Toro

La correlación expresa el grado de asociación entre dos variables, según el sentido de larelación de estas en términos de aumento o disminución. Una gran cantidad de análisisgeográfico implica el estudio de las relaciones entre dos o más variables, ya sea en el tiempo oen diferentes lugares. Estas técnicas estadísticas permiten medir y determinar la fuerza de unarelación entre dos variables. Se clasifican en:

Lineal o curvilínea, según la nube de puntos se condense en torno a una línea recta o auna curva.

Positiva o directa cuando al aumentar una variable aumenta la otra y viceversa. Negativa o inversa cuando al crecer una variable, la otra decrece y viceversa. Nula cuando no existe ninguna relación y la nube de puntos están distribuidas al azar.

Se dice que no están correlacionadas. Funcional si existe una función tal que todos los valores de la nube de puntos la

satisfacen.

3.1.1. Problemas de las técnicas de correlación en el análisis geográfico

Desde la postguerra mundial (década de 1950) el uso de técnicas de correlación en elanálisis geográfico ha sido bastante generalizada, tanto como herramienta descriptiva y comouna estadística inferencial para evaluar la importancia de las relaciones entre variables. Asícomo los supuestos estadísticos que subyacen a la utilización de diversas pruebas decorrelación, su aplicación a los problemas geográficos está además condicionada por el tamañode las unidades espaciales en el que gran parte de nuestros datos están basados.

Los coeficientes de correlación miden la relación entre variables relativas a la escala delas unidades espaciales a partir de las observaciones que se han extraído. El problema es quela mayoría de las unidades espaciales son modificables, y que en muchas áreas de estudio elgeógrafo puede tener una opción de tales unidades. Se ha encontrado que cuando los datos semidieron en un coeficiente de correlación a nivel de condado fueron menores que cuando losmismos datos se correlacionaron a la mayor escala del estado. De hecho, ahora sabemos queel coeficiente de correlación entre dos variables varía en la mayoría de los casos cuando losdatos se agrupan en grandes unidades territoriales. El ejemplo que citan Shaw y Wheeler(1985) es el estudio detallado de dos estadísticos, Yule y Kendal (1950), de la relación entre eltrigo y los rendimientos de papa para los condados ingleses en 1936 encontró que, cuando loscondados fueron agrupados en grandes unidades regionales, el coeficiente de correlación sehacía mayor.

1 Statistical Techniques in Geographical Analysis. Chichester (1985)

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Tales variaciones no son, sin embargo, totalmente relacionadas con la cuestión de laescala espacial, como Duncan et al, (1961) han demostrado que también se ven afectados porel problema de contigüidad espacial. Esto se refiere al concepto de unidades de áreasadyacentes donde es probable que se parecen entre sí más estrechamente que las unidadesen otras áreas. Uno de los primeros geógrafos para tratar de resolver los problemas asociadoscon las unidades espaciales modificables fue Robinson (1956), quien sugirió que los cálculospara el coeficiente de correlación se ponderaran de acuerdo al tamaño de las unidadesimplicadas. Sin embargo, más adelante el trabajo de Thomas y Anderson (1965) demostró quetales ponderaciones en general no proporcionan soluciones adecuadas al problema deunidades de tamaños diferentes y sólo son relevantes en algunas circunstancias específicas. Elprimer caso es donde la densidad de valores de X y Y para la inicial y las unidades espacialesagregadas tienen exactamente la misma distribución total; mientras que el segundo caso es unamodificación de la fuerza de los primeros, con los valores en proporción exacta a uno con elotro. Este tipo de eventos es considerado como ocurrencias de oportunidad, y por esta razón laponderación debe considerarse como una solución para estos casos especiales. Una soluciónmás sugerida por Robinson (1961) fue modificar ellos mismos las unidades areales yconvertirlos en hexágonos de tamaños regulares, iguales, en lugar de utilizar la unidad regularen geografía humana y física.

3.2. Regresión lineal simplePedro Martín Martínez Toro

El análisis de regresión es una de las técnicas estadísticas más ampliamente utilizadasen geografía. Se ha utilizado principalmente en tres maneras: primero para establecer unmodelo predictivo basado en la ecuación de regresión, segundo para poner a prueba a unmodelo o hipótesis, y tercero para describir las relaciones entre las variables.

Los problemas parecen surgir cuando la variable independiente está sujeta a errores demedición. En la mayoría de los usos de regresión se relaja esta condición y se suele asumir quetodo error inexplicable o "residual" se atribuye a la variable dependiente (y), y que la variableindependiente (x) está libre de errores. Mark y Peucker (1978) argumentan que este no es elcaso en muchos estudios geográficos y que, en estas circunstancias, la técnica de análisisalternativo "funcional" o "estructural" es la que se debería utilizar.

Un problema importante se refiere a la identificación de las variables dependientes eindependientes en el análisis de regresión. Hasta ahora se ha supuesto que existe pocadificultad en la identificación de la variable que es dependiente de la otra. Sin embargo, enalgunas situaciones este llamado proceso-respuesta no es del todo claro, sobre todo si estamossimplemente utilizando regresión para explorar las relaciones entre las variables. En talescircunstancias, podemos terminar el trazado de dos líneas de regresión de Y sobre X y X sobreY. Sin embargo, más importante es el hecho de que la dependencia estadística no implicanecesariamente que sea geográficamente válido, la relación física entre dos variables. Porejemplo, un alto coeficiente de correlación, o una línea estrecha de regresión ajustada, o bienpuede indicar que existe una relación entre dos o variables que las dos variables estánrespondiendo de forma dependientes de un tercer factor. Si este es el caso de nuestro análisistiene que tener en cuenta esta variable; por lo general esto se puede hacer mediante el uso detécnicas de análisis multivariable. De hecho, muchos problemas geográficos son de naturalezamultifactorial y sólo pueden ser analizados mediante el uso de técnicas más complejas.

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3.3. Regresión no LinealAndrea Milena Burbano Arroyo

Aunque la literatura científica muestra que los modelos lineales cuentan con muchasvirtudes, dado que son altamente aplicables y cuentan con propiedades estadísticas quecontribuyen a lograr una precisión y fiabilidad en los análisis de correlación y regresión, tambiénse debe tener en cuenta que, al no comportarse todas las variables de manera lineal, se hacenecesario para algunos estudios valerse de la técnica de regresión no lineal. Sin embargo, sepresentan situaciones que hay que considerar, como por ejemplo: 1.) aunque una línea rectasiempre tiene la misma "forma", existen muchos tipos de curva. Surge en este particular laimportancia de considerar en los modelos no lineales las posibilidades que ofrecen los enfoquesdeductivos y empíricos. Cabe mencionar que ante las dificultades que puede presentar el usode estos modelos por considerarse poco prácticos, se han encontrado maneras de superarlos,aunque el investigador puede continuar enfrentándose con el problema de la estimación de loscoeficientes de mínimos cuadrados. Para quienes ya han incursionado en el uso de estastécnicas, es importante tener en cuenta, que en gran medida, las posibles dificultadesdependen de la naturaleza de la curva. Sin embargo, como lo anotan autores como Shaw &Wheeler (1985), una buena aproximación lineal a una dispersión de puntos, de hecho a unaccidente geográfico, es una ayuda inestimable para los geógrafos, lo que ayuda a aislar lospuntos fuertes y las tendencias de las relaciones y formas. Otro tipo de dificultades que sepresentan se relacionan con la nulidad de las técnicas de prueba de significación, aunque lascomparaciones directas de sumas de cuadrados residuales logren indicar la mejor aproximaciónpara cualquier elección de las curvas.

Las relaciones no lineales están lejos de ser poco comunes en los estudios geográficos.Aunque es importante reconocer las dificultades que se pueden presentar con el trabajo en estaárea, también es necesario tener alternativas para manejarlas y lograr que tales obstáculospuedan funcionar de manera favorable.

Con el propósito de hacer una mayor ilustración respecto a la regresión no lineal, acontinuación se presenta una síntesis de su significado a partir de la fuente que ofreceWikipedia:

LA REGRESIÓN NO LINEALEn estadística, la regresión no lineal es un problema de inferencia para un modelo tipo:

basado en datos multidimensionales , , donde es alguna función no lineal respecto a algunosparámetros desconocidos θ. Como mínimo, se pretende obtener los valores de los parámetros asociados conla mejor curva de ajuste (habitualmente, con el método de los mínimos cuadrados). Con el fin de determinarsi el modelo es adecuado, puede ser necesario utilizar conceptos de inferencia estadística tales comointervalos de confianza para los parámetros así como pruebas de bondad de ajuste.El objetivo de la regresión no lineal se puede clarificar al considerar el caso de la regresión polinomial, la cual

es mejor no tratar como un caso de regresión no lineal. Cuando la función toma la forma:

la función es no lineal en función de pero lineal en función de los parámetros desconocidos , , y .Este es el sentido del término "lineal" en el contexto de la regresión estadística. Los procedimientoscomputacionales para la regresión polinomial son procedimientos de regresión lineal (múltiple), en este caso

con dos variables predictoras y . Sin embargo, en ocasiones se sugiere que la regresión no lineal esnecesaria para ajustar polinomios. Las consecuencias prácticas de esta mala interpretación conducen a queun procedimiento de optimización no lineal sea usado cuando en realidad hay una solución disponible entérminos de regresión lineal. Paquetes (software) estadísticos consideran, por lo general, más alternativas deregresión lineal que de regresión no lineal en sus procedimientos.

Fuente: Wikipedia

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3.4. Regresión Múltiple y Correlación

Andrea Milena Burbano Arroyo

Dada la complejidad de las variables que son consideradas en los estudios con enfoquegeográfico, se considera apropiado valerse de métodos estadísticos que permitan la regresión ycorrelación de dichas variables. Es importante tener en cuenta que, valerse de un método enparticular, depende en buena parte de la naturaleza del fenómeno que se desea explorar, asícomo de los propósitos que se persigan y del tipo de datos que se busque capturar. En estadirección, el valerse de algunas técnicas multidimensionales, permite en los estudios explorarlas relaciones entre variables y la comprobación de hipótesis.

Aunque se considere necesario el uso de técnicas multivariadas, también es cierto que,se debe tener en cuenta las limitaciones que se presentan en el momento de aplicarlas en undeterminado estudio, que bien puede ser de carácter geográfico. Estas dificultades suelenrelacionarse con el análisis de regresión y también con el uso de programas para computadorespara el análisis de datos cuantitativos de orden estadístico. Algunas limitaciones se relacionancon la validez de los datos que se derivan del uso de estas técnicas, particularmente en losmodelos de regresión. De igual manera, estas limitaciones se asocian con el apoyoincondicional que se debe tener en los paquetes informáticos para realizar este tipo de análisis.Otro tipo de limitaciones se derivan de la necesidad de normalizar y transformar los datos, loque puede conllevar posteriormente a dificultades de la interpretación (Shaw & Wheeler, 1985).

Una de las aristas que se deriva al analizar del empleo de las técnicas estadísticas enlos estudios que tengan que ver con dimensiones espaciales, de manera particular con elenfoque geográfico, radica en que con estas no siempre se logra dar respuesta al fenómenoque se busca explorar, teniendo en cuenta el contexto donde ocurre dicho fenómeno, dado elpapel importante que cumple para lograr estudiar el fenómeno en su complejidad. En estadirección se considera que, las observaciones espacialmente adyacentes al objeto de estudio,es probable que tengan magnitudes similares y por lo tanto lo que esté ocurriendo no seaconcedido al azar. Se puede hablar, entonces, de una dicotomía para el geógrafo en la medidaen que, aunque puede buscar cumplir con las condiciones que le ofrecen los métodosestadísticos, de otra parte, considere que para una mejor ilustración del fenómeno de estudio,sea necesario valerse de la auto correlación espacial. Es importante tener en cuenta que sepueden presentar, en algunos casos, inconsistencias en los resultados de los datos al valersede distintos paquetes de análisis. Una cuestión a destacar que resulta problemática en estoscasos se refiere al redondeo de los resultados de los datos obtenidos mediante el uso de estospaquetes estadísticos, lo que ha conllevado en varios casos, a dar lugar a resultados yconclusiones contradictorias.

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Por último, con el propósito de hacer una mayor ilustración respecto a la regresiónmúltiple, a continuación se presenta una síntesis de su definición, a partir de la fuente queofrece Wikipedia:

REGRESIÓN MÚLTIPLE

La regresión lineal nos permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, así tambiénse puede comprender la relación de dos o más variables y nos permitirá relacionar medianteecuaciones, una variable en relación a otras variables llamándose Regresión múltiple.Constantemente en la práctica de la investigación estadística, se encuentran variables que dealguna manera están relacionados entre si, por lo que es posible que una de las variables puedanrelacionarse matemáticamente en función de otra u otras variables.

Maneja varias variables independientes. Cuenta con varios parámetros. Se expresan de la forma:6

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donde es el error asociado a la medición del valor y siguen los supuestos de modo

que (media cero, varianza constante e igual a un y con ).

Fuente: Wikipedia

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4. SUPUESTOS Y LIMITACIONES EPISTEMOLÓGICAS EN TORNO A LAIMPREVISIBILIDAD EN LA COMPROBACIÓN DE LA HIPÓTESIS NULA

Manuel Enrique Pérez Martínez

En el siguiente apartado se presenta los principales debates que expone Reynoso, C.(2012), en torno a las disputas de comprobación de la Hipótesis Nula en el campo de análisisde los estudios territoriales.

El texto se ordena en clave de critica, lo que hemos denominado discutir los supuestos ylimitaciones que se revelan en el marco de las comprobaciones de validez de hipótesis nula -regresión múltiple y de no linealidad, regresión lineal simple y análisis de correlación -, paraluego obtener un campo de argumentación en el cual se proponen cuatro (4) ensamblesalternativos desde los cuales se valida la utilización de la geo estadística como campo deinterpretación estratégico de las múltiples y complejas relaciones socio espaciales inherentes alos estudios territoriales.

El recorrido pretende ubicar el debate en el marco de un profundo dilemaepistemológico, en el que entran en tensión los principios de comprobación, propios de lasciencias naturales y de interpretación para comprender y actuar, propio de las ciencias sociales.Asunto que hoy se manifiesta en un campo de nueva racionalidad que materializa, en términosde Bateson, un mundo social y natural que se interrelaciona a partir de principios tales comoaleatoriedad, entropía, filogenia, homología, ontogenia y procronismo.

Sobre estos últimos aspectos volveremos más adelante, ya que estos postuladoscontribuyen a repensar los usos y validaciones de la estadística clásica en el campo de losestudios territoriales, especialmente cuando hoy, como lo menciona Reynoso (2012), lasestructuras en red de la World Wide Web y la Internet han demostrado en forma dramática quelas diversas distribuciones estadísticas que les eran propias no respondían al modelo de lasdistribuciones normales sino que se ajustaban a leyes de potencia (Barabási 2002; Reynoso2011).

Asunto que nos lleva drásticamente a tratar aquí, los supuestos y limitaciones queexisten aun cuando se mantenga en las ciencias humanas y en el análisis de redes sociales, laidea de obviar el nuevo estado de cosas que se surten de la revolución cuantitativa y sociotécnica contemporánea, expresado en los avances de programas de ordenador y los flujos deinformación en el ciberespacio.

Esto nos lleva a asumir, como lo reitera Reynoso (2012), un cambio en los diseñosinvestigativos y en las herramientas de software para procesar información, y con ello, avanzaren la superación de las distribuciones normales de la estadística clásica.

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4.1. Supuestos que contribuyen a la validez de la Hipótesis Nula como argumentoexplicativo

Asumimos la idea de Hipótesis Nula (HN) como un sistema axiomático que nos permite,trabajar del modelo inductivo al modelo deductivo. En otras palabras, nos brinda la probabilidadde aceptar valores extremos o menores que se expresan en rangos numéricos, dentro de loscuales, se estaría comprobando la validez hipotética de una formulación predictiva. Con ello laestadística infiere los llamados “supuestos de normalidad”, en los cuales, en el rango, porejemplo, -1 --- 0 --- 1 o la clásica representación: –P > 0.03%, estarían las comprobaciones deaceptación o rechazo de correlación entre las variables que integran la HN.

En este orden de ideas cualquier dato que se aleje de aquel rango se le considera unerror, o medida no robusta, es decir, se rige aquí el “principio de inferencia”.

Por lo tanto, el interés que nos resta en este apartado, es del sistematizar los supuestosy limitaciones de dicha polémica, sobre el hecho de asumir con Reynoso (2012), la fragilidad delmétodo, en tanto resultados que obedecen a operaciones aritméticas de linealidad,sumatividad, homogeneidad, distribución y normal. Por lo tanto, nos enfrentamos a un sistemaaparentemente irrefutable en el que incluso, se hace valido la correlación de sucesos por azar,solo si esta dentro del rango preestablecido.

Superar dicha restricción implica reconocer sus propios limites hipotéticos (supuestos),en seguida ilustramos los destacados por el trabajo de Reynoso (2012). En ellos hemosidentificado seis (6) postulados que demuestran las desmentidas bifurcaciones y cambios derumbo que el método ha ido incorporando, para enardecer su vigencia como paradigmacientífico:

1. En su último libro, Statistical methods and scientific inference, Fisher ridiculizó la idea deNeyman-Pearson de que el nivel de significancia debía fijarse a priori en un 5%, diciendoque era “absurdamente académica, pues de hecho ningún trabajador científico se atienea un nivel de significancia fijo según el cual año tras año y en todas las circunstancias serechazan las hipótesis; más bien abre su mente a cada caso particular a la luz de laevidencia y de sus ideas” (Fisher 1956: 42).

2. El valor de p constituía evidencia inductiva contra la Ho: cuanto más pequeño el valor,más fuerte la evidencia, aunque no sea eso lo que p mide primordialmente.

3. Fisher pensaba que la estadística podía jugar un papel fundamental en la consolidaciónde la inferencia inductiva, o sea, en el desarrollo de la inferencia “a partir de losresultados de la experimentación”, sosteniendo que “es posible argumentar desde lasconsecuencias a las causas, de las observaciones a las hipótesis; como lo diría unestadístico, desde una muestra a la población de la cual la muestra fue tomada, o, comolo diría un lógico, de lo particular a lo general” (Fisher 1971: 3). De esta manera el valorde p asumía un rol epistemológico central (Hubbard y otros 2003: 172).

4. No existe ninguna noción de potencia de la prueba ni se dice nada sobre aceptar (o no)una hipótesis alternativa. A la inversa, la prueba de Neyman-Pearson identifica hipótesiscomplementarias θA y θB tal que el rechazo de una involucra la aceptación de la otra,rechazo que se basa en un nivel α determinado a priori.

5. Las recomendaciones de importantes publicaciones periódicas contemporáneas,empero, encarecen “nunca utilizar la infortunada expresión ‘aceptar la hipótesis nula’”(Wilkinson 1999: 599): en ninguna esfera de la actividad científica, del pensamiento o dela práctica –argumentan– no poder negar algo equivale a afirmarlo.

6. Que no se haya podido encontrar significancia en una prueba estadística particular –sesigue de ello– no implica que la HN sea verdad (Sprent y Smeeton 2001: 1.3.1).

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Estos postulados, han llevado a reconocer limitaciones del método estadístico, porcuanto infiere de ello las siguientes falacias:

LAS FALACIAS LOS DILEMAS

La falacia de Hoyle:

La probabilidad de que la vida celular evolucionara esde alrededor de 1 en 1040000.

La probabilidad de que formas de vida superiorpudieran haber emergido de esta manera escomparable a la probabilidad de que un tornadopasando sobre un montón de chatarra arme un Boeing747 en base a los materiales encontrados allí.

¿Cómo pudieron las fuerzas ciegas del océanoprimordial arreglárselas para combinar los elementosquímicos correctos para construir enzimas?

Se cometen los siguientes errores:

Calculan la probabilidad de formación de unaproteína "moderna", o hasta de una bacteriacompleta con todas las proteínas "modernas",mediante eventos al azar. Esto no es lo que lateoría de la abiogénesis afirma en lo absoluto.

Asumen que hay un número fijo de proteínas,con secuencias fijas por cada proteína, que sonnecesarias para la vida.

Calculan la probabilidad de intentossecuenciales, en lugar de intentos simultáneos.

No comprenden lo que significa el cálculo deprobabilidades.

Subestiman el número de enzimasfuncionales/ribozimas que están presentes enun grupo de secuencias al azar.

La falacia del jugador :

Se cree erróneamente que los sucesos pasadosafectan a los futuros en lo relativo a actividadesaleatorias, como en muchos juegos de azar. Puedecomprender las siguientes ideas equivocadas:

• Un suceso aleatorio tiene más probabilidad deocurrir porque no ha ocurrido durante cierto período• Un suceso aleatorio tiene menosprobabilidad de ocurrir porque no ha ocurrido durantecierto período• Un suceso aleatorio tiene más probabilidad deocurrir si ocurrió recientemente• Un suceso aleatorio tiene menos probabilidadde ocurrir si ocurrió recientemente.

Las anteriores son ideas equivocadas que surgencotidianamente en razonamientos sobreprobabilidades, muchos de los cuales se han estudiadocon gran profundidad. Mucha gente pierde dineroapostando debido a su creencia errónea en estafalacia.

Sencillamente, las probabilidades de que algo sucedala próxima vez no están necesariamente relacionadascon lo que ya sucedió, especialmente en muchosjuegos de azar.

La falacia ecológica:

Errónea interpretación de datos estadísticos, en el quese infiere la naturaleza de los individuos a partir de lasestadísticas agregadas del grupo al que dichosindividuos pertenecen.

Dar supuesto que todos los miembros de un grupomuestran las mismas características del grupo. Losestereotipos son un tipo de falacia ecológica muyextendida: por el hecho de pertenecer a un grupo, seaplican falazmente a un individuo alguna de lascaracterísticas "típicas" del grupo en general (comoconsiderar que cualquier persona, por ser alemán esextremadamente racional o por ser catalán seráahorrador en extremo).

Fuente: elaboración propia a partir de http://es.wikipedia.org

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Dichos supuestos y limitaciones del método estadístico, contribuyen a suponer que loscriterios de comprobación de la HN, desestiman radicalmente la existencia de conjeturasalternativas de comprobación, caer en el radicalismo de suponer que no se puede considerarnada mas allá de la HN, es desechar la probabilidad de la incidencia de otras variables desecuencialidad, como las que se plantean por Neyman-Pearson; quienes introducen, entérminos de Reynoso (2012) “(…) dos clases de errores basados en consideraciones relativasal criterio de decisión, al tamaño de la muestra y al tamaño del efecto [effect size]. Esos erroresson el falso rechazo (error de Tipo I) y la falsa aceptación (error de Tipo II) de la hipótesis nula.La probabilidad del primero se denomina α, la del segundo β”.

Tal situación ha llevado a una revisión profunda de la génesis de dichos conceptos yprocedimientos, partiendo de varios supuestos que toman fuerza, por ejemplo, siguiendo aReynoso (2012):

El modelo de Neyman quien le asigna valor a los “significados conductuales” incorpora elmodelo estadístico las decisiones interpretativas.

Los modelos de prueba de hipótesis que pertenecen a la “teoría de la decisión” sobre cursos deacción. Según Reynoso (2012), “(…) la teoría de la decisión posee también objetivos quedifieren formalmente de los de la inferencia estadística, existiendo conflictos matemáticoscomplicados pero bien conocidos en los principios relevantes de cada una (Tukey 1960a;Wilkinson 1977: 119); aquélla puede proporcionar orientaciones muy elaboradas pero no alpunto de constituir una axiomática (…)”.

Los modelos de transiciones de fase, la coloración de grafos y sus generalizaciones, la teoría deRamsey, las cajas de Dirichlet, el principio de los pigeonholes, los grafos de intersección, deintervalo y de tolerancia, los grafos pesados, los árboles abarcadores mínimos, la tratabilidad, lapercolación, la escala, la no-linealidad, las alternativas a la ley del semicírculo, la teoría extremade grafos, la optimización combinatoria, el análisis espectral, las matrices laplacianas, la nociónmisma de vectores o de valores propios) no se tratan en absoluto o se despachan a la ligera.

Estos aspectos que estarían en discusión de ser incorporados por el nuevo paradigmade la geo estadística, tienen una correlación de fuerza y dinamismo con los principiosBatesonianos2 de:

Aleatoriedad, reconocido como el principio de conjuntos o escalas limitadas. Véase el clásicoejemplo de la secuencia numérica que no posee patrones reconocibles o regularidades;secuencias como el resultado de una tirada de dados.

Entropía, deducida como relaciones entre los elementos componentes de cualquier agregado deellos están mezcladas, indiscernidas e indiferenciadas, y son impredicibles y aleatorias.

Homología, comprendida como la semejanza formal entre dos organismos, tal que las relacionesentre ciertas partes de A son similares a las relaciones entre las correspondientes partes de B.Se considera que dicha semejanza formal es evidencia de una relación evolutiva.

Ontogenia, asumida como un proceso de desarrollo del individuo; la embriología más todos loscambios que puedan imponer el ambiente y el hábito.

Procronismo, reconocido como una verdad general de que los organismos portan, en susformas, evidencias de su crecimiento anterior.

Estos nuevos campos de interpretación, incorporan al debate de la comprobación de laHN, su nulidad como supuesto absoluto, parte de asumir los problemas del mundo social ynatural, como “complejos e inversos” y que con ello, en términos de Reynoso (2012) sereconocería la urgente necesidad de superar el dilema la “inferencia inductiva”, esto es, “(…) elsalto desde las propiedades cuantitativas de una muestra a los valores de verdad de hipótesisreferidas a una población (…) controversia científica mayor que no ha podido hasta hoyimplementarse mecánicamente ni validarse con el rigor requerido.

2 Ver: Bateson, G. (1993) Espiritu y Naturaleza. Amorrortu.

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En este escenario, aparece la necesidad de construir un “patrón de razonamiento”consistente, capaz de diferir de la ejecución de la prueba estadística, asunto que se muestracomo recursos de aproximación en la interpretación de las interrelaciones socioespaciales,propias de los estudios territoriales.

Por lo tanto, consideramos que el uso de la herramienta estadística, debe propender porla construcción de parámetros adaptativos, desde lo cual las linealidades y temporalidadespropias del modelo Fisheriano, se encuadren en el campo de la probabilidad condicional dealeatoriedad. Es decir, habrán espacio en términos Bayesianos a considerar: “A dado B entérminos de la distribución de probabilidad condicional del evento B dado A y la distribución deprobabilidad marginal de sólo A”. (Ver: http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes)

En este modelo, se asumiría por ejemplo, que sabiendo la probabilidad de tener unadisparidad económica territorial, dado que se materializan desventajas competitivas por accesoa mercados, se podría conocer -si se tiene algún dato más-, por ejemplo, usos y beneficios degrupos humanos en la adecuación de aguas para cultivos tradicionales, este principiohomologaría al sistema un dato de entropía positiva, desde el cual el modelo territorial (A), notendría desventajas. Mas aparecerían oportunidades de reforzamiento para equilibrar elsistema, no necesariamente desde una distribución económica marginal por inclusión amercados, sino por ventajas de conocimiento local, aplicadas a la conservación y uso de lahuella hídrica.

Aspecto que da evidencia del “Procronismo Batesiano”, ya que dentro del sistema, suspartes aportan el equilibrio necesario para dar probabilidad a la subsistencia de todos suscomponentes, aquí, solo posibles por acuerdos y reglas de los actores locales implicados. Rigeun principio de subjetividad, el cual riñe con la lógica estadística que espera otorgar veracidadal supuesto, solo, si existe prueba normalidad.

Este enfoque contribuye, no obstante al dilema entre normalidad y subjetividad, a indicarcómo debemos modificar nuestras probabilidades subjetivas cuando recibimos informaciónadicional de una condición de desequilibrio territorial.

En este orden de ideas, mas allá de los supuestos y limitaciones en la comprobación dela HN, la estadística bayesiana, como lo confirma Reynoso (2012), se ha arriesgado a “(…)imaginar procedimientos alternativos (información de Kullback-Leibler, intervalos de confianza,intervalos fiduciales, potencia estadística, análisis del tamaño del efecto, estimación deparámetros, meta- análisis, model-fitting, procedimientos PPE, métodos gráficos y replicaciónexperimental) aunque tampoco hay acuerdo en lo que a su eficacia concierne (Denis 2003;Fidler y otros 2006). Pero ni aun la suma de todas las alternativas llega a reunir la masa críticaque se requiere para sustituir la prueba de hipótesis, sin que subsista la impresión de que algoimportante se ha perdido”.

Lo anterior da cabida y posibilita a utilizar nuevas herramientas, para ciertasestimaciones basadas en el conocimiento subjetivo a priori y el hecho de permitir revisar esasestimaciones, en función de la evidencia empírica. Ello está abriendo nuevas formas deproducir conocimiento, puesto que vincula la comprensión de la probabilidad de aspectoscausales dados efectos observados espacialmente.

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5. INCORPORACIÓN BÁSICA DE LA GEO ESTADÍSTICA EN LOS ESTUDIOSTERRITORIALES.

El interés de este apartado, es el de proponer cuatro trabajos de investigación,procurando incorporar los aportes básicos de la geo estadística como herramienta de análisis einterpretación de las problemáticas territoriales contemporáneas. Para ello cada uno de losautores de este texto, presentará su tema de investigación, un debate acerca de su futuroensamble entre los estudios territoriales y la geo estadística.

5.1. La Geo estadística en SISTEMAS COMPLEJOS ADAPTATIVOS RURALES

Manuel Enrique Pérez Martínez

El proyecto de investigación doctoral tiene como interés interpretar los sistemas deadaptación de espacios y pobladores rurales que desde prácticas y representaciones, propiasde las comunidades campesinas, estarían erigiendo, mediante su praxis, la instauración,consolidación y protección de nuevas territorialidades. Entendidas con Santos M, (2006), comoaquellos espacios en los que se recrean cambios simbólicos que multiplican, diversifican yrenuevan el espacio geográfico, dada las fuerzas económicas, culturales y políticas, o por elsimple hecho de “estar y actuar colectivamente en un lugar”.

Lo anterior requiere ser profundizado, mediante la disquisición de las estrategias dereproducción social en las que las poblaciones campesinas habitúan y sedimentan prácticas, apartir de las cuales se auto-regulan y auto- organizan, a fin de recrear sus intereses en elreconocimiento político, económico, cultural y ecológico de los espacios que habitan.Reafirmándose con esta forma de representación, la materialización de paisajes, donde elespacio físico y mundo social constituyen el territorio.

Con Monnet (1999, 111) asumimos aquí que: No existe ningún territorio en sí, sólo existeun territorio para alguien, que puede ser un actor social tanto individual como colectivo (desdela familia hasta el Estado y la organización supranacional) Entender las condiciones del manejoterritorial supone entonces entender que es el territorio según varios tipos de actoresgeográficos”. Lo da lugar a “construcciones selectivas” que permiten la creación de un “sistemasocial figurativo” (imagen). En otros términos, la idea de lo que veo y se presenta ante mí. Aquí,la representación contiene un esquema en el cual se materializa-localiza el mundo social y conello determino de él mi pertenencia. Otorgándole sentido mediante el lenguaje (mediacióncomunicativa) en la que el mundo que se materializa-localiza se "naturaliza”. Por lo tanto,afirmamos que la construcción de representaciones sociales del lugar-materializado expresauna infinita red de significaciones mediante las cuales, cada individuo, se emplaza en el espaciode las relaciones sociales.

Explicitar este asunto, en un modelo territorial que ejemplifique la cognición yreproducción social de aquellas dinámicas de adaptación, implica el asumir la lógica de redesperiféricas que estarían bajo mecanismos de negociación permanente, abriéndose espacios derepresentación en el medio urbano. Este aspecto determina la condición de definir unaherramienta de interpretación que supere las connotaciones censales de lo “rural”, lo cual sueleusarse para definir la población rural y sus características asociadas, como pobreza rural,educación rural, empleo rural, juventud rural, mujeres rurales, entre otras.

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En la actualidad las zonas rurales han tenido cambios drásticos que las ubican dentro deámbitos de interpretación de mayor complejidad, tales como nueva ruralidad, áreasperiurbanas y “rururbanas”, desperfilamiento de los límites entre lo rural y lo urbano, aumentode los flujos de personas y bienes entre las áreas rurales y urbanas y también en el otrosentido, aumento de las interrelaciones sociales entre ambas áreas.

Un ejemplo de estas dinámicas puede ilustrarse en un modelo gráfico causal sobreimpactos ambientales de la ocupación y uso del suelo, en zonas de periferia urbanas (El casode Bogotá):

Impactos ambientales de la ocupación y uso del suelo.Periferia Sur de la Ciudad de Bogotá

Fuente: Pérez, M. (2011) Pobladores y Espacios rurales en la ciudad de Bogotá. La voz de los loas actores locales.Pontificia Universidad Javeriana.

El punto central es la percepción de riesgo medio ambiental de los campesinos, la cualgenera dos efectos importantes: el uso intensivo de la tierra y la expansión de la fronteraagrícola. El uso intensivo de la tierra genera por un lado el incremento de agroquímicos,aumentando los costos de producción y por tanto disminuyendo la rentabilidad de la actividadagrícola; por el otro lado el uso intensivo manifestado como siembras más frecuentes y menortiempo de descanso de la tierra genera una disminución importante en la fertilidad del suelo ypor tanto de la producción agrícola. Cuando se disminuye la producción agrícola (en cantidad ocalidad) y la rentabilidad disminuye, la percepción de riesgo del campesino aumenta por temora la pérdida en los siguientes ciclos de producción.

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Este primer bosquejo, implica asumir con Reynoso enhttp://carlosreynoso.com.ar/downloads/ la representación cognitiva de un entorno (Lynch 1960),“como un proceso por el cual un individuo adquiere, codifica, almacena, recupera y decodificainformación sobre ubicaciones relativas y atributos de fenómenos en su ambiente espacial[cotidiano]” (Downs y Stea 1973), lo cual implica una revisión de los aportes que desde laPsicología Ambiental viene realizando Evans, Golledge, Stokols & al, así como de la GeografíaCognitiva de Edward Hall y de la Antropología Cognitiva y la Antropología Urbana (Lynch).Sobre este esquema de interpretación, en la búsqueda de definir modelos cognitivos de gruposde población rural sobre espacios geográficos periféricos, requiere, pensando en fusión deaplicaciones geo estadísticas, el desarrollo de supuestos tales como:

¿Son las dinámicas de ocupación de espacios geográficos periféricos, mecanismosunidireccionales de usos del suelo que por su alto nivel de explotación sobre pasan elcontrol para su preservación?

¿Las diversas demarcaciones (enclosing), corredores (streetscape), nodos o hitos, delas poblaciones rurales sobre un espacio determinado, estarían configurandoterritorialidades que se adaptan temporalmente, en beneficio y utilidad de quieneslogran afirmarse en él, bajo condiciones de riesgo dando morfología a paisajes que semantienen por su alto grado de vulnerabilidad?

¿Mediante procesos intensivos de configuración territorial adaptativa, se estaríacreando un orden socio espacial, desde el cual se expresarían estructuras proyectivasde vecindad, apertura o alianza de estas poblaciones, desde las cuales se estaríandefiniendo estructuras métricas desde lo cual se materializarían dimensiones dereferencia que encuadran la existencia de lugares adaptativos complejos?

Un ejemplo grafico de éstos supuestos, pueden estar expresados en cartografíasociales, que bajo una lógica de representación unidimensional, se aproximan a la existenciade lo que hemos denominado aquí lugares adaptativos complejos:

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Fuente: Pérez, M. (2011) Pobladores y Espacios rurales en la ciudad de Bogotá. La voz de los actores locales.Pontificia Universidad Javeriana

En este orden de ideas la aplicación del uso de mapas (cognitivos) permitirá comprenderla reestructuración de una sociedad que cambia permanentemente. Sin embargo, no essuficiente tal detalle ya que su expresión no estima las dimensiones de orden espacial, lascuales pueden estar mayormente vinculadas, si en ello se rastrean las configuraciones en redde las relaciones sociales como de la organización espacial que subyace en ella. Con lo cual sepodrá integrar al estudio el análisis geo estadístico, los aportes de Reynosohttp://www.slideshare.net/carlosreynoso/etnicidad-y-redes-territoriales-perspectivas-de-la-complejidad, con preguntas tales como:

– ¿Qué distribuciones estadísticas caracterizan a las redes locales/regionales yterritoriales con la configuración de lugares adaptativos complejos?

– ¿Cuáles son sus mecanismos de agregación y el modelo sociofísico que lescorresponde?

– ¿Cómo es que las sociedades tradicionales construyen y calibran sus estrategias decomplejidad?

– ¿Cómo se vulnera, sostiene o recompone una red territorialmente dispersa en cuyonodo existen lugares complejos adaptativos?

Este reto interpretativo, en cual se pretende vincular, representación, cognición yconfiguración territorial en la reproducción de lo que denominamos lugares adaptativoscomplejos, a partir de prácticas de ocupación de pobladores rurales en periferias urbanas,requiere del uso de al menos tres modelos: Sintaxis espacial – La escala territorial; Modelos deredes dinámicas y Modelos de redes sociales en el espacio.

Lo anterior representa un lugar diferenciado por la producción agrícola familiar, compartiendo un bordeamplio de expansión, en el que no se delinean caminos de acceso, pero si se concentra una formaunificada de explotación del suelo, referida a la extracción de materiales para el procesamiento degrava, arena y rocas. La percepción 50 años después, en el lugar en el cual existían fabricas deproducción de materiales, ahora se concentran sendas relacionadas con la movilidad – Transmilenio -,servicios comerciales - Makro, Carrefour, expendios de carne - cementerios, así como trazos encuadricula que simbolizan áreas destinadas a instalaciones de torres eléctricas y de comunicaciones.Desaparecen por completo las unidades de producción agrícola, las viviendas unifamiliaressimétricamente localizadas, ahora este lugar se sustituye por mojones que han convertido el territorioen un escenario de asentamiento concentrado, en el cual, la unidad amplia del paisaje valorada 50años atrás, esta hoy circunscrita a una centralidad integrada de pliegues horizontales y verticales,perfilados en color café con el cual se representa, en palabras de un habitante de la zona:

“(…)un espacio transformado, eso ahora son solo bodegas, casas de tres y hasta cuatropisos, donde viven hasta cuatro familias, construidas sobre los antiguos humedales quebordeaban al río Bogotá. Eso se fue poblando a consecuencia de la demanda de suelopara vivienda, por la llegada de tanto migrante, ahí vino a aparecer el interés por rellenaresos sitios, con los materiales de la fabricas extractoras de materiales para laconstrucción. Eso se fue rellenando, le fueron comprando a los cultivadores del otro ladodel río y así se fue poblando esto. Con el tiempo es que uno mira el cambio tan fuerte enel uso del suelo, carcomido ahora por la urbanización, pero allí ubicadas estas casas enzonas de alto riesgo por las inundaciones y la remoción de masa, ya que estasconstrucciones están sobre suelos pantanosos y muy frágiles. Pero ahí han construido”(Testimonio. habitante del sector Noviembre de 2006)

Hoy el proceso de ocupación ha sido marcado por la urbanización marginal y concentrada tanto en lalocalidad de Bosa como de Ciudad Bolívar. Para describir el proceso pueden observarse lassiguientes imágenes en las que se ilustra, fotografía 1, la expansión urbana de la ciudad de Bogotá enla cual se observan los barrios de Ciudad Bolívar, hacia los límites con el sector de Altos de Cazucá,en el municipio de Soacha; y la fotografía 2, una fase de ocupación de familias provenientes delcampo en situación de desplazamiento julio de 2002, al fondo el municipio de Soacha.

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Para lo cual, se hace prioritario el uso de GRASS GIS (Geographic Resources AnalysisSupport System), y con ello lograr el modelamiento de datos e imágenes como las que seilustran a continuación:

Fuente : http://epi.whoi.edu/esr/sintetic_workflow.png

En síntesis, el esfuerzo de éste estudio territorial reconoce en el avance técnico para elprocesamiento de información geo espacial la posibilidad de integrar saberes y prácticaslocales, al modelamiento de sistemas complejos adaptativos, desde lo cual se subvierte elorden la organización espacial en de arriba hacia abajo, por una lógica de abajo hacia arriba, oen otros términos de local a lo global. Además ubica bajo un carácter estratégico elconocimiento de los actores social, como campo de categorías interpretativas espacializadas yno como una mera nomenclatura matemática lineal.

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5.2. La Geo estadística en LOS ESTUDIOS DE GEOGRAFÍA URBANA

Pedro Martin Martínez Toro

Aplicaciones de Software para sistemas de información geográfica han avanzado enprecisión y en la incorporación de variables más complejas para el análisis y la prospectivaterritorial. Grass Gis visto en el curso del profesor Reynoso es uno de ellos, que supone unaaplicación más apropiada a los estudios territoriales, incluso considerado superior a los líderesdel mercado como ArcGis y ArcView. Grass Gis puede soportar información tanto raster comovectorial y posee herramientas de procesado digital de imágenes.

Para el caso de mi investigación puede ser extremadamente útil en la descripción demuchas variables como fisiográficas, infraestructuras, asentamientos, etc, como tambiénalgunas más dinámicas como los flujos cotidianos entre lugares de residencia y de trabajo,permitiendo identificar factores correlacionables como la ubicación de grandes superficiescomerciales y la apertura de nuevos espacios suburbanos para la expansión de la ciudad difusay dispersa. Entre muchas posibilidades, es útil también en la realización de coropletas –unidades homogéneas a partir de una variable, por ejemplo densidad poblacional- a partir de laestructura política-administrativa de los municipios involucrados. Ver imagen N° 1.

Izquierda: Imagen N° 1. Grass Gis en aplicación a análisis por unidades homogéneas. Derecha: Imagen N° 2.Descripción de patrones urbanos (manzaneo, loteo, edificación y canales de vínculo.

También importante en el análisis de patrones de crecimiento urbano en los suburbios.El patrón no es más que un valor que se repite en tiempo y espacio. Ver Imagen N° 2.

En el desarrollo de mi proyecto de investigación doctoral, donde intento evidenciarrelaciones de causalidad entre el fenómeno de globalización y los procesos de metropolización,aparecen las posibilidades de aplicación de técnicas de geo estadística y particularmente de lossistemas de información geográfica para dar cuenta de las relaciones entre variables. Como lomencionan Bosque et al (1983) la geografía a sufrido una revolución desde su aproximación –inicialmente en el mundo anglosajón y recientemente en España y América- a una perspectivacuantitativista.

La producción del territorio metropolitano de Cali es afectada por factores asociados a laglobalización. Los actores y agentes sociales de acuerdo a sus intereses y capitales culturales,económicos y políticos agencian o padecen procesos productivos que pueden ser relacionadostanto con las inercias espaciales como con los influjos del proceso de globalización, a través,según Cuervo (1999) de la motivación del capital externo para ubicarse en estas ciudades esmuy particular, lo mismo que sus consecuencias sobre el medio local. La motivación, para el

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capital foráneo de la ubicación en estas ciudades es de particular importancia porque lespermite el acceso a la totalidad del mercado interno y les facilita la integración con los socioscomerciales andinos de Colombia, es decir Venezuela y Ecuador. Las estrategias y acciones deagentes de la globalización pasan usualmente por influir o cooptar del poder público (ademástambién de asociarse con capitales locales o nacionales) la iniciativa en la planificación ygestión metropolitanas, introduciendo conflictos sociales y políticos.

Las metrópolis se han consolidado como “centros neurálgicos” (De Mattos - 2001) entorno a los que se ha ido articulando la dinámica de acumulación, crecimiento y modernizaciónde los distintos componentes de una economía en un acelerado proceso de globalización. Enello ha incidido decisivamente el hecho de que bajo el impulso de las políticas de liberalizacióneconómica y de desregulación, la penetración de las nuevas tecnologías de la informacióncontribuyó a afirmar y generalizar una nueva arquitectura productiva estructurada en base aempresas configuradas en red, cuya cristalización territorial incidió en la conformación de lo queSaskia Sassen (1991) ha caracterizado como la ciudad global –en sus diversas jerarquías- ycomplementariamente Borja y Castells (1997) como una gran red global de ciudades quefuncionan como sitios estratégicos para las operaciones económicas globales. Siguiendo a DeMattos (2001) independientemente de su nivel de desarrollo, diversas ciudades pasaron adesempeñar un número creciente de funciones globales, por lo que pasaron a ser ciudades envías de globalización, aun cuando no todas ellas puedan ser calificadas estrictamente comociudades globales.

El fenómeno se expresa localmente –la ciudad de Cali como caso de estudio esexpresiva de las características morfológicas y funcionales de la metropolización en sucrecimiento urbano allende sus límites administrativos en una amplia subregión que incluyepartes de dos departamentos distintos; el Valle del Cauca y el Cauca.

En el diagnóstico de esta realidad se han tomado, por ejemplo, datos estadísticos sobrelocalización del empleo y de la residencia en el espacio metropolitano que permitan mostrar lamovilidad de los actores metropolitanos y que más adelante en la investigación permitanobservar posibles relaciones entre la nueva localización de empresas transnacionales, elcrecimiento urbano y la “pendularidad” o viajes cotidianos residencia – trabajo.

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El mapa N° 1 muestra la descripción del crecimiento urbano en el espacio metropolitanoalrededor de la ciudad de Cali (seis municipios incluido Cali; Yumbo, Jamundí, Palmira,Candelaria, Puerto Tejada y Cali) entre los años 1984 y 2003 a partir del análisis de fotografíasaéreas de la zona de las que se seleccionaron áreas particulares con ciertos indicadores dedensidad de ocupación y contigüidad, las que se sumaron como hectáreas construidas y de lasque se extrajeron índices de incremento, en una clara muestra de relación de hechosespaciales traducidos por la geo estadística.

Mapa N° 1. Descripción del crecimiento urbano en el espacio metropolitano alrededor de la ciudad de Cali. FuenteElaboración propia.

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El Mapa N° 2 muestra la relación entre la ubicación de puestos de trabajo por municipiosy el origen de trabajadores que se desplazan a otros municipios a trabajar, encontrandorelaciones espaciales en la movilidad laboral a partir del Censo Nacional DANE.

Mapa N° 2. Movilidad metropolitana por trabajo en el área metropolitana del Valle del Cauca y Cauca.

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Finalmente a manera de síntesis, el Mapa N° 3, da evidencias empíricas a partir de losdatos oficiales del INVIAS, de los flujos vehiculares metropolitanos, producto de lapendularidad, en donde la movilidad residencia – trabajo aporta un volumen importante.

Mapa N° 3. Tráfico diario en el área metropolitana. Fuente: Elaboración propia con base en INVIAS.

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5.3. Geo estadística en LA INTERPRETACIÓN DE RELACIONESENTRE TERRITORIO – DINÁMICAS SOCIALES Y MUJER

Andrea Milena Burbano Arroyo

La revisión de la literatura científica sobre los estudios territoriales que se relaciona conla aplicación de técnicas geo estadísticas da evidencia de la existencia de trabajos quecomplementan el estado del arte en los que se abordan aspectos que, a nivel general, tienenque ver con:

La predicción de la distribución de contaminantes en atmósfera, suelos, acuíferos, ycuerpos de agua.

La evaluación de sitios contaminados. Estudios de riesgo e impacto ambiental.

Sin embargo, desde una perspectiva más relacionada con la ciudad y el territorio, seencuentran investigaciones que se preocupan por abordar la geo estadística en asuntos detrasporte, como se puede observar en la publicación editada por la Secretaría deComunicaciones y Transporte y el Instituto Mexicano del Transporte, realizada en el año 2002,que tiene por título: El Sistema de Información Geo estadística para el Transporte. Métodos,organización y descripción operativa.

En la misma dirección se encuentra un estudio geo estadístico llevado a cabo sobre lacarrera 7a de la calle 26 a la calle 100, en la ciudad de Bogotá. Como lo anotan los autores deesta investigación, Gonzalo & Villamizar, su interés radicó en establecer el costo/Km/vía paratransporte colectivo, Transmilenio y Metro, teniendo en cuenta aspectos como el uso del suelo,la población y condicionantes que la afectan, así como el área de influencia predial,características sociales, condiciones socioeconómicas, equipamientos, organizacionescomunales, entre otros, que tienen injerencia en las localidades ubicadas a lo largo del corredoren estudio. Se suma a esta revisión una publicación dirigida por parte de Conesa García &Martínez Guevara, en el año 2004, que tiene por nombre Territorio y Medio Ambiente. En estase presenta una investigación realizada desde la Universidad de Murcia y el Departamento deGeografía surge como producto de un evento de carácter científico en el que analizaron ydiscutieron temas relacionados con el desarrollo actual de aplicaciones de métodoscuantitativos, modelos espaciales, SIG y Teledetección, todos enfocados en asuntosambientales y de territorio. Es de interés reconocer la existencia de esta publicación en razón aque pone de relieve la visión multidisciplinar que presiden los estudios sobre territorio y medioambiente desde una perspectiva del uso de métodos cuantitativos y la aplicación de técnicas deinformación geográfica.

En este marco general de aproximaciones hacia estudios territoriales de aplicación alenfoque geo estadístico, existe el interés de orientar un estudio sobre la relación entre territorio– dinámicas sociales y mujer, asunto que explora: ¿Qué elementos conceptuales dentro de lateoría del territorio podrían hacer parte de un modelo que oriente la exploración de lasdinámicas sociales que experimenta la mujer en el espacio público de una ciudadmetropolitana?

En esta dirección, el interrogante da la posibilidad de incorporar aspectos teóricos parasu análisis, provenientes de las reflexiones del curso sobre “Estadística Temporal y Espacial”,entre los que se encuentra el tema de la complejidad en sus vertientes de complejidaddesorganizada y complejidad organizada, y como aspectos metodológicos, permite

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posibilidades del uso de modelos estadísticos: Inferencia sintética, inductiva, probabilística,cuantificación; el asunto de la correlación (variables de género y espacio); así como los modeloscomplejos o sistémicos: Inferencia holística, descriptiva, determinista, cuantificación universal; yla descripción estructural.

Ante este nuevo panorama que se abre, es posible continuar investigando sobre larelación entre territorio – dinámicas sociales y mujer, en el entendido que, a partir de valerse deuna geo referenciación, se puede entrar a estimar o predecir el valor de variables en contextosque no han sido muy explorados y lograr sobre el particular, identificar las variables quepermitan predecir un fenómeno, como por ejemplo, el de la ocupación de las mujeres y susdinámicas sociales en los espacios públicos de una ciudad. Hasta el momento lasinvestigaciones dan cuenta de las maneras en que las mujeres han sido segregadas delespacio público y han sido víctimas de las desigualdades de género, sin embargo, en susanálisis no se han incorporado los geo espaciales.

Por ello el reto de investigación pretenderá, ensamblar los siguientes campos deconfiguración de datos y aspectos teóricos propios de los modelos complejos de relaciónsistémica, dentro de lo cual se ahondará en el modelo estadístico de inferencia sintética,inductiva y probabilística; la correlación (variables de género y espacio), para espacializar dichainformación mediante la denominada inferencia holística. Todo ello a fin de explicitar: ¿Quéelementos conceptuales dentro de la teoría del territorio podrían hacer parte de un modelo queoriente la exploración de las dinámicas sociales que experimenta la mujer en el espacio públicode una ciudad metropolitana?

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5.4. La Geo estadística en LA RECONFIGURACIÓN DEL TERRITORIO EN COLOMBIA APARTIR DE LA EXPRESIÓN CULTURAL DEL PODER EN EL CONFLICTO ARMADODESDE EL CINE, 1990-2010.

Heberto Rincón Rodríguez

Esta investigación tratará el estudio de la reconfiguración del territorio en Colombia, porefecto del conflicto armado, la cual se observará a partir de su representación en el cine. Eltema podría formar parte de los estudios territoriales que vincularían los temas de territorialidadcon los del poder en el escenario del conflicto armado colombiano; interesaría visionar el cinecolombiano reciente en cuyas películas sea posible destacar imágenes territoriales vinculadasal conflicto que servirían como medio para preguntarnos si el cine, además de representar elterritorio mediante imágenes, sería capaz de generar significaciones sociales y culturales sobreél, vale decir, construir sentidos e identidades territoriales. Surgirían, previsiblemente, de estetema dos vías diferenciadas de trabajo: la primera, más sustantiva que la segunda, estaríareferida a la necesidad de investigar el alcance de las representaciones cinematográficas sobreel territorio en relación con la vida cotidiana de las personas; y, la segunda, más formal,investigaría la relación entre cine y territorio ya que el cine –en tanto forma de representación-podría movilizar significaciones territoriales desconocidas en detalle como consecuencia delconflicto armado. No se trata de hacer un compendio de películas colombianas, aunque talcompendio se ofrecería como resultado añadido, sino de indagar las relaciones de poder que seponen en marcha cuando dos o más representaciones sobre el espacio se enfrentan y tratan deimponer su poder en la cotidianidad de la gente y su efecto en una reconfiguración territorial enel conflicto armado.

El conflicto armado conlleva la violencia en su relación de fuerza (Bourdieu, 2000, 125),los respectivos debates contemporáneos acerca de su génesis tienen argumentos comunes enla política y el poder representados en la práctica y el acto como Territorialización de parte deactores, víctimas y habitantes del territorio, en este escenario ante un poder dominante seestablece el contrapoder causando resistencia, violencia, migración, desplazamiento y otrasconsecuencias, es en este aspecto donde nos interesa la expresión cultural del poder, en lavivencia y acciones de las personas. Acerca de la territorialidad de los sujetos en esa vivenciaresulta valiosa una mirada desde el cine como recurso que socializa una aproximación a larealidad para construir una interpretación de la reconfiguración del territorio.

La expresión cultural se refiere a un proceso y un producto, y el cine lo es, antes delograr una película la expresión posible de ella no existe, sólo la produce la película cuando laaudiencia la ve y se logra entonces recrear la expresión. Existe una dialéctica entre cine yrealidad que promueve una significación evidenciando el interés en lo que el cine estimula,desata ó hace emerger como una realidad no unificada, no objetiva, mediada por lo simbólicodando lugar a la mirada sobre la población territorializada, más allá de lo que puede ser unespejo.

32Mapa N° 4. Películas de cine relacionadas con la zona de estudio.

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5.4.1. Las fuentes de información y la aplicación de técnicas geo estadísticas en elestudio territorial de la expresión cultural del poder en el conflicto armado de Colombia.

Al Investigar sobre aplicaciones y desarrollos realizados con la Geo estadística espacialy temporal para estudiar el territorio respecto al conflicto armado en Colombia, se hallaronabundantes referencias a los datos numéricos y las estadísticas del conflicto armado, muchasde ellas están construidas en relación con su localización cartográfica, en el medio académicose han consolidado bases de datos sobre conflicto armado que representan esfuerzos porcomprender su comportamiento y dimensión espacial. Los trabajos de Camilo Echandía(1999, 2006), Fernando Cubides (1998), Francisco Gutiérrez (2006), María T. Uribe (2000),Teófilo Vázquez (2001), Jorge Restrepo (2005) y su equipo en el Centro de Recursos para elAnálisis de Conflictos (Cerac) (Aponte, Granada, Sánchez, 2009) dan cuenta de las distintasdinámicas del conflicto a partir de fuentes estadísticas.

Las aproximaciones de tipo geográfico sobre el conflicto armado colombiano cuentancon una asentada tradición analítica, no solo por las reflexiones territoriales en torno a laviolencia de autores y autoras que se han apoyado en mapas derivados de sus trabajos decampo, sino también porque desde mediados de los 90, como lo reseñan Gouëset y Pissoat,“las bases de datos que incorporan el espacio y la cartomántica, han prestado una contribuciónvaliosa”. (Espinosa & Valderrama, 2011).

El panorama se amplía en la medida en que organizaciones internacionales de atenciónhumanitaria, como la Oficina para la Coordinación de Asuntos Humanitarios de la Organizaciónde Naciones Unidas (ONU), Oficina para la Coordinación de Asuntos Humanitarios (OCHA),Colombia, disponen de plataformas electrónicas para la consulta en línea de mapas e informessobre impactos del conflicto armado en regiones del país; en tanto que organizaciones nogubernamentales (ONG), como la Fundación Ideas para la Paz, ofrecen regularmente informessobre el conflicto. Una de estas organizaciones, la Corporación Nuevo Arcoíris, sobresale enmedios de comunicación con informes anuales y de seguimiento del conflicto, algunos deimportancia fundamental para el desarrollo de debates académicos y políticos sobre lainfluencia de los paramilitares en la política nacional (Romero, 2007) y sobre la actualidad delconflicto armado en el país. Estos estudios, a pesar de sus problemas metodológicos, suponenun insumo accesible sobre el devenir del conflicto armado (Cf. Corporación Nuevo Arcoíris,2010). (Espinosa et al, 2011)

En el medio colombiano existen varias bases de datos que sistematizan, bajoparámetros propios de rigurosidad metodológica, información sobre el conflicto armado en elámbito nacional. Dos de ellas son de carácter público y abierto: El Banco de Datos Nochey Niebla de Cinep, de naturaleza no gubernamental, y el Observatorio de DD. HH. de laVicepresidencia de la República, de naturaleza gubernamental. Una base de carácter privado,de naturaleza no gubernamental, a la cual tuvimos acceso es el Sistema de Análisis y Registrode Acciones de Conflicto (Sarac) que procesa el Centro de Recursos para el Análisis deConflictos (Cerac)

No se hallo específicamente un trabajo con desarrollo SIG y geo estadístico relacionadodirectamente con el tema de esta investigación, de estos autores y fuentes es posible tomarinformación, perspectivas y construir estrategias para usar la herramienta SIG con un desarrollode la geo estadística que permita dar cuenta de la reconfiguración territorial de acuerdo a laexpresión cultural del poder en el cine seleccionado, esto permitirá identificar continuidades yrupturas generadas en la territorialidad.

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5.4.2. Objetivos metodológicos

Acudir a dimensiones cartográficas, para resolver inquietudes territoriales y lograr unaaproximación que de cuenta de la reconfiguración territorial respecto a las expresionesculturales del poder de la población en el conflicto armado.

A partir de la aplicación de elementos propios de la estadística descriptiva y de lacartografía temática, analizar con la geo estadística el comportamiento representado dela reconfiguración territorial.

Dar cuenta de las distintas expresiones del conflicto armado a partir de la representacióncartográfica y el procesamiento estadístico como estrategia, mostrando lasterritorialidades, continuidades y rupturas que ha generado.

Definir las fuentes de información cuantitativa más apropiadas para dar cuenta de laexpresión cultural del poder en el conflicto armado y cuáles son los procesos másprecisos y rigurosos para lograr una cartografía con los datos. Se requiere definir loselementos metodológicos del estudio en desarrollo que exploten las posibilidades derepresentación cartográfica que ofrecen los SIG.

Definir aquellas variables que permiten identificar la mayor o menor intensidad de laexpresión cartográfica que permita ordenar cardinalmente los espacios y momentos deacuerdo con las acciones que se representan dentro de las variables de la expresióncultural del poder en el conflicto armado.

A partir de un SIG, se propone relacionar los datos construidos a partir de lo expuesto enel cine y sus series en interacciones que permitan identificar la evolución ycomportamiento espacial y temporal de la representación de la reconfiguración territorialde la expresión cultural del poder en el conflicto armado, es decir, sus dinámicas. Alprocesar la información, se realizara un análisis cuantitativo, estadístico y espacial de ladinámica reciente precisando las curvas de intensidad de las Expresiones culturales delpoder observando los periodos de tiempo o tendencias con comportamientos ydinámicas particulares.

Conocer la relación con los índices de concentración del poder que permitirán medir ycomparar expresiones de la intensidad del conflicto. Con el procesamiento estadístico ycartográfico a realizar mediante el uso creativo de la información cuantitativa, seraposible identificar patrones territoriales con características relacionadas con la dinámicadel conflicto armado.

Explicar las distintas dinámicas geopolíticas que inciden en el cambio de lascovariaciones de la intensidad de las expresiones culturales del poder en el territorio.

5.4.3. Aspectos metodológicos

Este se puede construir en función de las variables que sirvan de indicador de unamayor o menor intensidad de las diferentes expresiones culturales del poder en el conflictoarmado, esta intensidad permite ordenar los espacios y momentos respecto a las acciones, lasdiferencias entre lugares y tiempos permitirán las comparaciones. Luego la atención seconcentrara en los aspectos más relevantes del trabajo de procesamiento estadístico de lasvariables que permiten dar cuenta de la intensidad (resistencia, violencia, migración,desplazamiento y otros) y la forma como se produce la expresión cartográfica, ajustando estosegún el análisis realizado del documento de Espinosa y Valderrama (2011). se puedenejecutar cinco pasos que guiaran inicialmente el trabajo:

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Análisis de las características de las distintas fuentes de información sobre la expresióncultural del poder en el conflicto armado y la definición de las fuentes pertinentes para lainvestigación.

Creación de un sistema de información por medio de un software de procesamientoestadístico. En el que se integran aquellos datos relevantes para la investigación que ofrece labase de datos que se construirá (resistencia, violencia, migración, desplazamiento y otros) coninformación estadística. A partir de este sistema se pueden relacionar los datos y sus series eninteracciones que permitan identificar la evolución y comportamiento (espacial y temporal)mostrando sus dinámicas.

Procesamiento de la información: Consiste en precisar en las curvas nacionales de intensidadde las diferentes expresiones culturales del poder, los periodos de tiempo donde en elcomportamiento de estas se observen dinámicas particulares. A estos periodos los llamaremostendencias de la Expresión cultural del poder en el conflicto armado, siendo posible explicarlaspor las diferentes dinámicas geopolíticas que inciden en el cambio de las covariaciones de laintensidad de las acciones en los diferentes lugares.

Diseño de índices de concentración de las expresiones culturales del poder que permitanmedir y comparar expresiones zonales de intensidad del conflicto en los ámbitos regionales. Elíndice de concentración se construirá a partir de la normalización de la unidad de análisis (zonasnacionales) con una unidad de referencia (el país).

Representación y análisis espacial de los datos, por medio de la creación de mapas a escalazonal y nacional. La estrategia de representación cartográfica se orientara a la construcción demapas que permitan identificar la presencia de agrupamientos zonales que giran alrededor deuna o varias concentraciones —hot spots— donde se expresan distintos niveles en la intensidadde la expresión cultural del poder. No se tratara solo de un ejercicio de geo-referenciación (laubicación de puntos en un mapa) ya que la pregunta por la espacialidad de la reconfiguraciónterritorial pretende hallar y expresar tanto las disparidades intra-zonales de la expresión culturaldel poder como los patrones de concentración y difusión geográfica de este.

En el proceso siguiente se requerirá establecer estrategias para lograr unarepresentación cartográfica que permita lograr una expresión dinámica de los índices deconcentración de la ECP, también habrá que establecer la mejor opción cartográfica para georeferir las variables, el uso de los polígonos zonales (cartografía coroplética), o el uso de lacartografía que se vale de métodos de interpolación espacial (cartografía isoplética),luego, una vez lograda la representación cartográfica-SIG se debe brindar atención a evitar odisminuir el efecto de fenómenos atípicos u outlayers espaciales correspondientes a dinámicaszonales sin soporte nacional. Los mapas finales ofrecerán insumos para el análisis de lareconfiguración territorial al ilustrar las dinámicas de las expresiones culturales del poderhalladas a partir del cine.

La estrategia metodológica propuesta implica un diseño de un sistema de información, lacreación de índices de concentración y la expresión en mapas que permiten un acercamiento ala realidad de la reconfiguración territorial del país. Es importante resaltar que los datos y losmapas no representaran un fin en si mismos, serán un medio mas para el análisis como valoragregado al trabajo de investigación pues permite mostrar fenómenos y dinámicas espacialestemporales. Posteriormente será posible realizar análisis más complejos con aplicaciones desoftware de la Geo estadística.

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6. CONCLUSIONES, Andrea Burbano, Pedro Martínez, Manuel Pérez, Heberto Rincón.

6.1. En el estudio de la información espacial se encuentra la distribución de variables, la geoestadística dispone de técnicas estadísticas y algorítmicas para lograr una estimación osimulación de su realidad y o comportamiento a partir de un grupo de muestraslocalizadas que se consideran representativas de la realidad dentro de una zona donde semuestra una problemática particular, de esta forma es posible lograr disponer de datos enlas diferentes zonas de interés y el desarrollo de valores que juntos presentan el mismocomportamiento de los datos iniciales. Siempre debe considerarse que en la estimación –simulación no se pueden lograr resultados exactos correspondientes a la realidad, puedensi llegar a ser muy cercanos a la realidad.

6.2. La geo estadística exige como primera etapa y fundamental el conocimiento delcomportamiento estructural de la información, es decir, se debe contar además, con elmodelo de semivariograma teórico que refleje fielmente las características de variabilidady correlación espacial de la información disponible. (Cuador, 2006).

6.3. Las nuevas tecnologías de la ciencia exacta han provocado una revolución en los SIG,esto junto al apoyo y aprecio del dispositivo gubernamental como fuente de informaciónha incidido de manera decisiva en la evolución de los SIG.

6.4. La información espacial de los SIG puede representar mucho o nada de acuerdo al criteriode su desarrollador o usuario; sin embargo, la explicación posible de fenómenos socialesy naturales requiere del complementario estudio que permita la significación de lo socialen el territorio.

6.5. Los SIG como la Geomàtica no son un problema por si solos, pueden representarlo si sedeterminan como fin funcional simulador y no como una herramienta; su uso en el estudiodel territorio es importante, pero no determinante, los hallazgos dependerán de la política,establecida ojala con la significación en contexto de los sujetos habitantes.

6.6. Al procesar la información mediante SIG con parámetros homologados para posiblecomparación, se facilita un análisis de carácter comparado (espacial y temporal) debido aque la información permite hallar particularidades propias de cada zona territorialidentificando relaciones, distancias y dinámicas particulares entre espacios, tiempos,agentes y variables.

6.7. El aporte de Shaw y Wheeler (1985) es importante en la medida que plantea lasposibilidades de las técnicas estadísticas en los estudios territoriales, pero sobre todo porevidenciar sus cuellos de botella (indicando hacia donde avanzar para mejorar) y suslimitaciones. Cito como emblemática la reflexión sobre las dificultades que plantea elcambio de escala y el tipo de inferencias que se pueden hacer o no hacer. Lo imprecisoque puede resultar un indicador –normalmente escogido en los estudios decaracterización de espacios metropolitanos- como la densidad de población, cuando lavariable clave como es el área de estudio ha sido definida aleatoriamente y no es igualreferente para todas las unidades (municipios) estudiadas.

6.8. Acerca de las Hipótesis de la Geo estadística, al iniciar un trabajo es preliminar discutirtodos los elementos que aportan conocimiento acerca del problema o problemáticaplanteada, la estructura en que se desarrolla la situación en estudio, la familiaridad,disponibilidad, organización y verificación de la información disponible y finalmenterealizar el análisis exploratorio de los datos, una vez construidos los datos, se requiere sucontrol y verificar su representatividad y exactitud. (Armstrong y Carignan, 1997).

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6.9. El debate critico sobre los dilemas en la comprobación de la Hipótesis nula (HN), nospermiten, romper los estereotipos de quienes asumen el modelado matemático como unasunto de invariabilidad cuantitativa, sometiendo la obtención de resultados al supuestode normalidad, asunto que dejaría en desecho la cognición y la discursividad como rutade producción de conocimiento complejo. Al debatir en este documento los términos endisputa del método estadístico, reconocemos, con Reynoso (2012), que nada es exacto,desde ya, ni tampoco es cierto que las estrategias interpretativas o de orden literario (seapor no cuantificar sus parámetros o por rehusarse a interrogar sus métodos) esténexentas de los mismos constreñimientos de linealidad, proporcionalidad, simetría,monotonía y representatividad. Por tanto, la tarea de investigación en el campo de losestudios territoriales exige imperativamente la elaboración y aplicación de métodostransdisciplinarios, en cuya base persista el cognitivismo que se centra en los trabajossobre los símbolos que ofrecen contenidos semánticos representables, y desde donde sepueden estructurar lógicas de pensamiento y acción en el espacio geográfico, efectuarcálculos a representaciones mentales, cálculos parecidos a los que efectúa la maquinainformática.

6.10. En este orden de ideas podríamos argumentar con los avances de la geo estadística y apartir de los aportes de Vilar, S. (1997): ¿cómo se reproducen y actúan las influenciasculturales sobre nuestros universos espacial-psíquico y biológico? ¿qué lugares ocupa eneste contexto la memoria, es decir la reproducción de vivencias, nociones, saberes,experiencias del pasado? y ¿qué papel juega en esta construcción la imaginación, enotros términos la proyección el futuro, propia de la capacidad de adaptación de los sereshumanos para enmarcar lugares e incluso virtualizarse?

6.11. Este documento se considera como un aporte para un inicio de la aplicación, reflexión,debate y desarrollo de los SIG y la Geo estadística en los trabajos académicos quetengan como objeto el estudio del territorio con referencia a las posibilidades yherramientas que brinda el trabajo estadístico – espacial - temporal.

6.12. En el estudio del territorio el reconocimiento de representaciones cartográficas tienecabida en la medida que permite dar a conocer territorialidades y mecanismos deapropiación del espacio. Básicamente el aporte de las distintas representaciones que sepueden lograr a partir del uso de sistemas de información geográfica en el estudio delterritorio, dirigen al investigador a tener en cuenta el contexto en el que se dan talesrepresentaciones para comprender, identificar y resolver ciertas problemáticas. En otraspalabras, mediante la herramienta de divulgación geográfica, el investigador, alespacializar la información, puede realizar un análisis crítico del fenómeno que estáinteresado en explorar.

6.13. Como ya se ha hecho notar en las reflexiones a partir de este documento, aunque el usode herramientas geográficas da varias posibilidades para facilitar la tarea del investigador,en la medida que permite comprender cómo se distribuyen los fenómenos en el espacio ylas razones por la cuales la variable tiempo, juega un papel importante a la hora decomprender por qué un fenómeno puede cambiar en su localización espacial, también escierto que, su uso conlleva enfrentarse a riesgos, que pueden provenir de la utilizacióninadecuada y carente del rigor científico. Por lo tanto, será tarea del investigador, conocerlas posibilidades y las limitaciones que el uso de estas técnicas conlleva en unainvestigación, antes de decidir emplearlas.

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