Cambios

Asimismo, junto a la información propia de la afección de la pandemia, expresada mediante el indicador de casos de contagio, se cartografiaron algunas variables sociales y económicas como los niveles de renta o movilidad, o relativas a la estructura demográfica como el peso de la población mayor. De esta manera, el lector puede efectuar en los ejemplos citados una lectura comparada. En resumen, los ejemplos mostrados anteriormente dan la posibilidad de intuir si determinadas condiciones socia- les sociales y económicas han podido hacer más vulnerable a la población frente a la acción del virus.

En los mapas que se presentan ahora, se da un paso más. En primer lugar, por razón de profundizar en la medición de la vulnerabilidad al integrar en un índice sintético un número determinado de variables de cariz social y económico, aspecto que anterior- mente anteriormente se ha hecho de manera aislada para cada una de las variables consideradas. En segundo lugar, al utilizar una unidad espacial más fina –la sección censal–, es posible reflejar la diversidad interna de los distritos municipales y hacer un análisis espacial más detallado. Téngase en cuenta que en el municipio de Madrid existen 2.443 secciones censales y 21 distritos. Y, en Barcelona, son 1.068 secciones censales y 10 distritos.

La selección de variables de cariz más económico se justifica por la importancia numérica de personas con bajos ingresos y que continúan atrapadas por el desempleo y la pobreza laboral. La falta de ingresos, sobre todo cuando la prolongación en el tiempo es significativa, conlleva la dependencia de prestaciones no contributivas. Por su parte, los inmigrantes y personas analfabetas o sin estudios se encuentran entre los colectivos de población potencialmente más expuestos a una situación de pobreza tal y como se constata en el VIII Informe Foessa Exclusión y desarrollo social en España 2019, o en la publicación de Oxfam Intermón Una reconstrucción justa es posible y necesaria. No es momento para la austeridad, elijamos dignidad (2020). Asimismo, cabe señalar que dichas variables aparecen recogidas y analizadas en obras tan señaladas para el estudio de la vulnerabilidad como el Atlas de la Vulnerabilidad Urbana y el Análisis urbanístico de Barrios Vulnerables en España publicadas por el Ministerio de Fomento (2012, 2015). Una vez recogida y tratada la información, se procedió a la elaboración de un índice sintético de vulnerabilidad mediante la técnica de análisis de componentes principales, que se representó en forma de matriz respecto de las variables. Estas se representan en filas y los componentes principales en columnas. Lo ideal es que cada componente se relacione de forma positiva con pocas variables (con unos coeficientes de correlación próximos a 1 o -1) y mal con el resto (con coeficientes próximos a 0). En este caso, de los dos componentes obtenidos, se optó por escoger el primero, al considerar que era el más representativo. Finalmente, se dio traslado de los resultados a un sistema de información geográfica, donde se optó por clasificarlos según el método de clasificación en intervalos naturales (''natural breaks'').