4365
ediciones
Cambios
sin resumen de edición
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 de las variables (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'').
[[Archivo:Espana PoblacionBarcelona_Indice-yde-vulnerabilidad.-densidadCiudad-de-poblacion 1900 mapa 14663 spaBarcelona_2017_mapa_18011_spa.jpg|left|thumb|none|300px|Mapa de : Índice de vulnerabilidad. Municipio Ciudad de Barcelona. 2017. Barcelona. [http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/busquedaRedirigida.do?ruta=PUBLICACION_CNIG_DATOS_VARIOS/aneTematico/Espana_PoblacionBarcelona_Indice-yde-densidadvulnerabilidad.-Ciudad-de-poblacion_1900_mapa_14663_spaBarcelona_2017_mapa_18011_spa.pdf PDF]. [http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/busquedaRedirigida.do?ruta=PUBLICACION_CNIG_DATOS_VARIOS/aneTematico/Espana_PoblacionBarcelona_Indice-de-yvulnerabilidad.-densidadCiudad-de-poblacion_1900_mapa_14663_spaBarcelona_2017_mapa_18011_spa.zip Datos] . [https://interactivo-atlasnacional.ign.es/index.php#c=indicator&i=r_3_t.r_3_t&i2=c_43_t.c_43_t&s=1900&s2=1900&t=A02&t2=A02&view=map9 SUSTITUIR_POR_URL_GEOCLIP_O_BORRAR_ENLACE Interactivo]. ]]][[Archivo:Espana PoblacionMadrid_Indice-de-yvulnerabilidad.-densidadCiudad-de-poblacion 1900 mapa 14663 spaMadrid_2017_mapa_18012_spa.jpg|left|thumb|none|300px|Mapa de : Índice de vulnerabilidad. Municipio Ciudad de Madrid. 2017. Madrid. [http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/busquedaRedirigida.do?ruta=PUBLICACION_CNIG_DATOS_VARIOS/aneTematico/Espana_PoblacionMadrid_Indice-yde-densidadvulnerabilidad.-Ciudad-de-poblacion_1900_mapa_14663_spaMadrid_2017_mapa_18012_spa.pdf PDF]. [http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/busquedaRedirigida.do?ruta=PUBLICACION_CNIG_DATOS_VARIOS/aneTematico/Espana_PoblacionMadrid_Indice-de-yvulnerabilidad.-densidadCiudad-de-poblacion_1900_mapa_14663_spaMadrid_2017_mapa_18012_spa.zip Datos] . [https://interactivo-atlasnacional.ign.es/index.php#c=indicator&i=r_3_t.r_3_t&i2=c_43_t.c_43_t&s=1900&s2=1900&t=A02&t2=A02&view=map9 SUSTITUIR_POR_URL_GEOCLIP_O_BORRAR_ENLACE Interactivo]. ]]]Como ya se demostró hace más de cien años, la cartografía médica es una herramienta fundamental para la visualización de los procesos de difusión de las enfermedades, la gestión de las crisis epidemiológicas y la toma de decisiones. Los estudios clásicos sobre salud pública y ciudad recuperan un espacio que hasta hace poco parecía impensable introducir en el debate urbano del siglo XXI. La pandemia de la COVID-19 obliga a una reformulación de los estudios urbanos, recuperando antiguos debates que propicien la reflexión sobre problemas urbanos no satisfactoriamente superados. Entre ellos, los referidos a las desigualdades en la ciudad. La enfermedad, precisamente, se está mostrando como un indicador principal y muy expresivo de las desigualdades urbanas. El descuido sistemático de las necesidades humanas universales de refugio, salud y seguridad parece que están provocando que los barrios con rentas más bajas sean desproporcionadamente más vulnerables, en este caso, a la pandemia COVID-19, no sólo en términos de salud, sino también en pérdida de renta, aumento del desempleo, menor protección social, etc. El incremento de la pobreza y el aumento multiescalar de la desigualdad socioespacial cristalizan en lo que se viene a denominar injusticia espacial. No resulta arriesgado manifestar, aunque sea como hipótesis plausible, que la pobreza y precariedad están provocando más contagios y víctimas entre los más vulnerables (González y Piñeira, 2020).
La vulnerabilidad en Barcelona y Madrid castiga especialmente a las periferias urbanas, sobre todo aquellas construidas durante el desarrollismo (1960-1970), con alta presencia de vivienda social, altas densidades y que sirven como lugar de residencia de población inmigrante (primero de la emigración interior y más recientemente de la extranjera laboral). En Barcelona, la fractura social se percibe en un norte y sur mucho más vulnerables frente al oeste más privilegiado. En Madrid, la relación es claramente sur-norte. En los dos casos, la baja vulnerabilidad es característica común en los espacios centrales (ensanches y centros históricos). En estos últimos, los índices elevados se reducen a puntuales reductos de áreas todavía no rehabilitadas o gentrificadas, como por ejemplo el Raval en Barcelona. En definitiva, la detección de estos contrastes en Madrid y Barcelona parece que han podido favorecer, en general, la existencia de una relación directa entre altas tasas de vulnerabilidad y la incidencia acumulada por la COVID-19.
