Cambios

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).