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En el artículo Analizar y mejorar el acceso a la cultura narramos la historia de la evaluación del programa Pase Cultural. Detrás de esa historia está una herramienta de código abierto que hizo posible el análisis de gran cantidad de datos. La herramienta fue llamada Evaluación Georreferenciada de Programas o EGP (GPE, por sus siglas en inglés), diseñada para un análisis geográfico detallado para evaluar la efectividad de un programa en relación a la ubicación geográfica y nivel de pobreza frente al acceso a bienes y servicios culturales.
La EGP está escrita en “R“, un lenguaje y entorno de programación de código abierto para el análisis estadístico. El hecho de que el lenguaje R (y las herramientas usadas) es de código abierto, significa que es de acceso y uso gratuito, fomentando la diseminación de los análisis y uso posterior de este tipo de herramientas, o para para mejoras colaborativas. Este artículo tiene el objetivo de simplificar la lectura del código EGP y visualizar la utilidad para el análisis georreferenciado de políticas públicas.
En el caso del Pase Cultural, la tarea era evaluar la efectividad del programa desde la evaluación geográfica, usando las siguientes fuentes de información para el análisis:
- Base de beneficiarios inscritos en el programa
- Base de datos de establecimientos educativos adheridos al programa
- Base de datos de comercios o instituciones adheridos al programa
- Transacciones del programa, sin individualizar las preferencias, respetando estándares de privacidad, analizando datos agregados por género, área domicilio, área establecimiento educacional, área oferta cultural
- Conectividad vía Google maps
- Datos socioeconómicos provenientes del Censo 2010 de Argentina.
Considerando estos datos nos preparamos para varios resultados. Las estructuras de códigos disponibles en línea junto a aquellas diseñadas especialmente para este caso permitieron que el uso y lectura de estos datos fuera más efectiva. De manera simplificada, el proceso corresponde a un cruce de varias tablas y coordenadas de datos para obtener una imagen de análisis en un mapa, tabla o gráfico.
Ninguna de las herramientas existentes permitía una evaluación exacta, ni suplía las necesidades para hacer correctamente el análisis, por lo cual se generó un programa de código específico:
- Georreferenciar direcciones postales
- Obtener mapas base con la grilla urbana de cualquier ciudad
- Estimar una matriz de distancias entre origen y destino
- Realizar métricas de frecuencia, distribución por grupos y distancia recorrida para transacciones/accesos entre beneficiarios/consumidores y puntos de oferta.
- Crear visualizaciones que permitan explorar la diferencia entre frecuencia y tipo de consumo por atributo[1] de los beneficiarios
Esto nos impulsó a armar EGP. Con ello, pudimos realizar el análisis georreferenciado del programa Pase Cultural. A partir de tablas de direcciones de participantes y sus correspondientes puntos de participación a lo largo de la ciudad, pudimos construir mapas que evidenciaban hallazgos, como por ejemplo que sorprendentemente el uso promedio del pase entre alumnos que viven en zonas de menor nivel socioeconómico -que tienden a encontrarse lejos de la oferta cultural- es similar al de los que residen en barrios de alto nivel socioeconómico -más cercanos a los sitios de oferta (Ver Figura 3).
La herramienta EGP permite asignar un color por una característica. En este caso el azul representaría al segmento más vulnerable de la población, mientras el amarillo al grupo más alto. El mapa (Fig.4) demuestra un cruce entre el nivel socioeconómico y la ubicación de las escuelas con usuarios activos del Pase Cultural.
Varios trucos analíticos específicos complementaron la herramienta GPE[2]. Por ejemplo, para evaluar la conectividad, se dividió la superficie de la Ciudad de Buenos Aires en 200 celdas de un radio de aproximadamente 5 cuadras cada una (promedio distancia caminable[3]). A través de consultas automatizadas al sistema de rutas provisto por Google Maps se compiló una matriz origen-destino con las 40.000 posibles rutas entre las celdas que contenían la oferta cultural y las que contenían los domicilios de los participantes. Esto permite calcular el tiempo que toma acceder desde el domicilio o escuela a la oferta cultural del pase. El promedio general de tiempo de viaje en transporte público es de 37 minutos. La Tabla 1 muestra tiempos de viaje, promedio y máximo, por sector cultural. Los cines reciben al público más cercano, mientras que museos y librerías artísticas requieren viajes más largos.
Este detallado análisis fue posible gracias a herramientas de código abierto y las desarrolladas específicamente para este análisis. Además de cumplir con las necesidades de la evaluación continua del Pase Cultural, la herramienta EGP servirá para el análisis georreferenciado de programas similares en el futuro y nos permite ajustar la oferta de beneficios a las personas en relación con las condiciones de la ciudad, acercándonos hacia una real accesibilidad a programas públicos con miras a ciudades más justas.
![Fig.6. Más detalles de la herramienta EGP en el blog asociado, abierto al Público [https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/open-urban-planning-toolbox-planificacion-urbana/]](https://blogs.iadb.org/ciudades-sostenibles/wp-content/uploads/sites/17/2020/05/011_Tiempos-de-viaje-desde-hogares-a-oferta-cultural.png)
[1] Se entiende por atributo una característica del beneficiario que puede corresponder tanto a su perfil como género, edad, barrio, o a sus comportamientos de uso del beneficio etc.
[2] Para conocer más ejemplos y procesos de este código ingrese a [https://gpe.netlify.com/articles/using_gpe]
[3]Los pasajeros de Buenos Aires caminan al transporte público para ir a su trabajo un promedio de 4,5 cuadras y para asistir a reuniones sociales son 4,8 cuadras, según INTRUPUBA [http://ondat.fra.utn.edu.ar/?p=1044]
Portada, Fuente: Buenos Aires Ciudad. Facebook. Musicales Baires Argentina. 10 de octubre, 2018. Editada por BID
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