Mapas: la mejor arma para combatir la pobreza en los países menos desarrollados

La pobreza es uno de los retos más acuciantes a los que se enfrenta la humanidad. Reducirla es un objetivo declarado de Naciones Unidas y la prioridad básica de los países menos desarrollados. Sin embargo, y pese a que tenemos estimaciones claras de cuántos pobres hay en el mundo (y a partir de qué umbral de riqueza puede considerarse alguien pobre, según el Banco Mundial), es difícil decir con exactitud dónde viven. Dónde están.

Planteado así puede sonar absurdo, dada la abundante información global de la que disponemos, pero tiene sentido. Medir la pobreza es un trabajo difícil e inexacto. En los países desarrollados, el mejor modo de hacerlo es utilizando encuestas personalizadas hogar a hogar, o a través de la abundante información que los gobiernos tienen de sus ciudadanos (vía, por ejemplo, la declaración de la renta). Pero en los subdesarrollados estos métodos están ausentes o son muy difíciles de implementar. En muchos rincones de África, por ejemplo, la presencia del estado (y sus recursos) es testimonial.

Hacer encuestas casa por casa es caro, además de imposible o peligroso en países que viven en un permanente conflicto armado. Y eso es un problema: reducir la pobreza implica tener un buen conocimiento de ella. El mejor modo de aplicar políticas que contribuyan a mejorar el día a día de las personas es conocer en qué condiciones viven esas personas y cuáles son esas necesidades. Como explicaban en Quartz, uno de los principales problemas de los países africanos es que carecen de datos fiables sobre su población.

Ejecutar políticas públicas así se convierte en un ejercicio aleatorio, en disparos al bulto que pueden o no pueden funcionar. La ausencia de recursos técnicos que faciliten la información que los países africanos manejan sobre sí mismos es un reto acuciante. Son asuntos elementales: desde saber cuántos niños residen en una región rural (y, por tanto, cuántas escuelas se tienen que construir) hasta aspectos como la esperanza de vida o los problemas de salud más probables en una determinada población. Elementales y vitales.

Con los niveles de pobreza sucede algo parecido. Falta información esencial.

La oscuridad, clave para ver a los más pobres

¿Cómo conseguirla? Si descontamos los factores técnicos y de capital, a través de los mapas. Es al menos la conclusión a la que han llegado dos grupos de investigadores distintos: uno liderado por Marshall Burke y Neal Jean en la Universidad de Stanford y otro liderado por Samuel Wills en la Universidad de Oxford.

En el caso de Wills y compañía, la idea es simple. La luz es un elemento central al desarrollo: cualquier imagen nocturna de la Tierra revela que aquellos países más desarrollados tienen un aspecto más iluminado por la noche. Es lógico e intuitivo pensar, por tanto, que allí donde haya población pero no haya luces los niveles de pobreza serán mayores. Cruzando datos de población y utilizando imágenes de satélite nocturnas, el equipo de la Universidad de Oxford pudo diseñar mapas predictores de bolsas de pobreza.

CityLab pudo acceder a algunos de ellos, que comparaban la evolución de la iluminación/pobreza a lo largo de veinte años. Había, sin embargo, dos problemas fundamentales con este enfoque. El primero es que el consumo o la utilización de luz, tanto en espacios públicos como privados, sólo cuenta un aspecto parcial de la pobreza. Hay otras muchas variables que ayudarían a tener una imagen más completa. Tener más o menos iluminación es simplemente otra forma de acercarse al fenómeno, pero no la definitiva, ya que la correlación no es perfecta.

El segundo es que el trabajo dejaba de lado las inmensas bolsas de pobreza presentes en las grandes ciudades del mundo. Para el caso de África, donde la urbanización de los países aún es baja (pero crece de forma notable en países como el Congo o Nigeria), el planteamiento podría ser válido, pero en continentes como América del Sur o en regiones como el sudeste asiático, con enormes poblaciones bajo el umbral de la pobreza viviendo en grandes aglomeraciones urbanas, no. Al contrario que los remotos pueblos rurales, las ciudades sí están muy iluminadas, independientemente de la riqueza de sus habitantes.

Si no hay luz, añade carreteras y casas

¿Cómo solucionarlo? Introduciendo más variables. Es lo que ha hecho el proyecto de la Universidad de Stanford, publicado en Science Magazine y explicado por sus creadores en la BBC.

En su caso, a las zonas más o menos iluminadas del planeta, cruzadas con los datos de población globales, se añaden otros factores que pueden ser predictivos de pobreza. Por ejemplo, vías pavimentadas, edificios de mayor o menor tamaño o tejados de uralita. En esencia, los investigadores introducen un montón de variables en un ordenador y, a través de un sofisticado modelo, comienzan a pedirle información. El ordenador indexa la información que trastrea vía imágenes por satélite y las devuelve en forma de datos.

El modelo trabajaba a diversos niveles, y completaba toda la información recopilada a través de las imágenes por satélite con las zonas más o menos iluminadas con las que trabajaba el modelo de la Universidad de Oxford (son proyectos paralelos e independientes, eso sí). El resultado de ello son mapas así.

Diseccionando cada país por regiones administrativas, el equipo de la Universidad de Stanford ha sido capaz de crear bases de datos que discriminan de forma efectiva entre los lugares más y menos pobres de algunos países de África, previendo cuál puede ser su aproximado volumen de consumo per cápita. De momento sólo cuentan con cuatro estados: Nigeria, Uganda, Tanzania y Malawi. De entre todos ellos, Nigeria es el que tiene algunas regiones más desarrolladas. En general, los cuatro acumulan enormes poblaciones pobres.

La idea, según explican, es aplicar el mismo modelo a otros países del mundo. De este modo, los gobiernos de todo el mundo podrían acceder a mapas que les permitirían tener un mejor conocimiento de los pobres que residen en su país, desarrollando políticas públicas en consecuencia. A falta de encuestas puerta por puerta y de métodos más efectivos de conocer cuántos pobres hay en el planeta y en qué lugares viven en concreto, la combinación de mapas y satélites es una imaginativa y efectiva forma de combatir la miseria.