Inequidad en el ingreso y segregación urbana.
Una aproximación modélica
FICHA CATALOGRÁFICA DE LA VERSIÓN IMPRESA 304.6021 A283i Aguilera Ontiveros, Antonio Inequidad en el ingreso y segregación urbana. Una aproximación modélica / Antonio Aguilera Ontiveros. — 1ª edición. — San Luis Potosí, San Luis Potosí : El Colegio de San Luis, 2014. 122 páginas : ilustraciones; 23 cm. – (Colección Investigaciones) Incluye bibliografía (páginas 113-122) ISBN: 978-607-9401-29-7 1.- Segregación – Aspectos económicos – Modelos matemáticos 2.- Discriminación en los alojamientos – Modelos matemáticos 3. Autómatas celulares I. t. II. s. Este trabajo fue parcialmente apoyado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) de México a través del proyecto 101366. |
Diseño de portada: Natalia Rojas Nieto
Diseño interiores y traducción ePub: Ernesto López Ruiz
Primera edición: 2014
D.R. © Antonio Aguilera Ontiveros
© El Colegio de San Luis
Parque de Macul 155
Colinas del Parque
San Luis Potosí, S. L. P., 78299
ISBN: 978-607-9401-85-6
Impreso y hecho en México
ÍNDICE
LISTA DE FIGURAS
PREFACIO
P. P RELIMINARES: MODELOS MATEMÁTICOS
DE FENÓMENOS URBANOS
Las ciudades son producto de la acción humana, tanto individual y colectiva, sobre el espacio geográfico. Las ciudades son asentamientos de seres humanos que viven en comunidad y comparten no solo un conjunto de servicios colectivos, sino también una idiosincrasia y cultura, y un sentido de pertenencia también único. En la ciudad, los seres humanos llevan a cabo una gran diversidad de actividades sociales, económicas, políticas y culturales. A consecuencia de estas acciones, cada ciudad en el mundo tiene un conjunto de características específicas generadas por sus habitantes que las hace únicas e irrepetibles.
Para entender la ciudad podemos usar dos enfoques (Phillips, 1996: 7). El primer enfoque es el conocimiento que se tiene sobre la ciudad y está relacionado con la experiencia cotidiana que se tiene con la ciudad. Cada uno de nosotros puede tener conocimiento de la ciudad, paseando por sus calles, yendo de compras en sus mercados, disfrutando de sus parques públicos o batallando con el tráfico. Esta experiencia nos da las habilidades necesarias para vivir en un entorno urbano.
El segundo enfoque es el conocimiento que tenemos sobre la ciudad. Este modo de comprensión se sustenta en el pensamiento abstracto y lógico sobre la ciudad y sus procesos. Dicho conocimiento se basa en teorías analíticas y racionales sobre la ciudad. Por lo anterior, nuestro conocimiento sobre la ciudad se desarrolla desde un punto de vista académico. En este contexto, la ciudad es el objeto de estudio de una amplia gama de disciplinas tales como la geografía, la economía, la sociología, las ciencias políticas, la antropología, la historia, la psicología social, la administración pública, los estudios ambientales, la literatura y las artes (Phillips, 1996: 28-55).
Dentro de estos enfoques disciplinarios, la pertinencia de los modelos matemáticos para conocer la ciudad aparece claramente en la geografía (Alonso, 1964; Batty, Longley y Shepherd, 1999; Clarke y Wilson, 1985; Olsson, Malm y Wärneryd, 1997; Wilson, 1980; 2001) y la economía (Henderson, 1974; Krugman , Fujita y Venables, 2001; Meardon, 2001; Meen, 2001). Sin embargo, el enfoque matemático sobre la ciudad es sólo marginal en la sociología (Massey y Fisher, 2000; Santiago y Galster, 1995; Smith, 1976), o nulo como en las ciencias políticas y la administración pública. En los ejemplos anteriores, los modelos matemáticos están relacionados con la estructura espacial de las ciudades.
El uso de modelos matemáticos de la ciudad se puede separar en dos periodos teóricos principales. El primero es el periodo positivista, y que va de alrededor de 1950 hasta alrededor de 1970. En este período, las teorías y explicaciones teóricas se basaron en modelos estáticos, y la búsqueda del equilibrio entre dos factores concurrentes fue el aspecto predominante de la investigación. Estos enfoques estáticos dieron sólo una explicación descriptiva de cómo varios de los procesos económicos y sociales podrían interactuar. Por supuesto, el enfoque del equilibrio para el estudio de los sistemas urbanos es aceptable solamente si hay poco o nulo cambio en el sistema. Pero, los sistemas urbanos se encuentran en una constante transformación y el enfoque del equilibrio resultó de poca utilidad. La segunda era de los estudios urbanos se inició con la advenimiento de los trabajos seminales de Forrester (1969), Moody, (1970), Howrey, Oates y Aumol (1971) y Land (1970) quienes empiezan a utilizar el formalismo de las ecuaciones diferenciales para modelar la dinámica urbana. Fue dentro de esta tradición que los conceptos de las ciencias no lineales, tales como la catástrofe y la bifurcación, se introdujeron en la modelización dinámica urbana en las obras de Wilson (citado en Batty, 2005: 4) y Allen (1997) y Allen y Sanglier (1972). Una observación importante acerca de estos esfuerzos es que utilizan un enfoque de arriba hacia abajo ( top-bottom ) es decir, una visión de conjunto del sistema sugiere variables macroscópicas, para los cuales se formula una ecuación paramétrica. Posteriormente, los enfoques microscópicos basados en el comportamiento individual de los habitantes de las ciudades complementaron el enfoque macroscópico de los sistemas urbanos. Es en este contexto en que surgió el enfoque de los autómatas celulares.
El uso de autómatas celulares ( CA ) para el estudio de temas urbanos entra en la tradición de la modelización dinámica de los fenómenos urbanos. Este enfoque se inició con el trabajo seminal de Tobler (1979). La idea subyacente de la utilización de un CA al modelar una ciudad es el siguiente:
Las ciudades en particular y el desarrollo urbano en general, surgen de acciones que se dan de abajo hacia arriba ( bottom-up ) y el orden espacial que vemos a escalas más agregadas sólo puede explicarse de esta manera. La forma de simular la aparición de tales patrones espaciales es representando los elementos básicos de la ciudad a través de la celdas que representan la estructura física y espacial de la ciudad y a través del uso de agentes que representa los seres humanos y las unidades sociales que hacen que la ciudad funcione (Batty, 2005: 6 ).
En esta tradición académica, los modelos de autómatas celulares se han utilizado para explorar la complejidad espacial de la ciudad, y también como modelos abstractos para la comprobación de hipótesis y teorías sobre los fenómenos urbanos. Los modelos de autómatas celulares se utilizan principalmente para relacionar fenómenos geográficos y económicos, y desde 1972 los modelos de este tipo han sido considerados en el estudio de un problema específico en la sociología, esto es, la segregación residencial. Los modelos de tablero de ajedrez de la segregación residencial desarrollados por Schelling (1969, 1971, 1978) y Sakoda (1971) son el punto de partida de nuestro estudio de la segregación, y la formación de patrones en la ciudad.
P. 2. E L PROBLEMA: LA SEGREGACIÓN RESIDENCIAL
La segregación residencial es el grado en el que dos o más grupos viven por separado uno de otro en diferentes partes del espacio urbano (Massey y Denton, 1988: 282). Este fenómeno es simultáneo a varios problemas sociales como la concentración de bajas oportunidades para obtener un trabajo bien remunerado, el bajo desarrollo académico en niños de áreas segregadas, la paternidad prematura entre los jóvenes, y la aparición de conducta delictiva (Gross, Massey y Eggers, 1991; Gross, Massey y Shibuya, 1994) .