Mapeando tu ciudad: habitantes por sexo y edad, según secciones censales

¿Quieres representar algo? ¿Te interesa estudiar el territorio? Vengo utilizando QGIS para este tipo de cuestiones, un programa que tiene la inmensa ventaja de ser gratuito ;)

Un tema fundamental al abordar un análisis territorial es la distribución de la población. Algunas instituciones le echan más voluntad que otras, y ponen a libre disposición mapas en formato .SHP con la información de interés por barrios o distritos, como hace el Ajuntament de València. Una búsqueda con la región de interés y las palabras “open data” o “SHP” pueden obrar maravillas: hay datos de Aragón, Barcelona, Madrid…

Si trabajas con alguna institución, seguramente podrás pedirles directamente lo que tengan. O ya sabrás cómo resolver este tema.

Si quieres hacer un análisis algo más fino que simplemente por barrios, que suelen ser relativamente grandes, hay más recursos. El INE elabora el padrón de los habitantes con arreglo a las secciones censales: unas divisiones del territorio un tanto peculiares, que no suelen encajar ni con barrios ni con códigos postales, y que suelen ser un poco más pequeñas en área: se usan, por ejemplo, para el reparto de las mesas electorales. Y tanto los polígonos de secciones censales como los datos del padrón están disponibles para descarga, en .SHP y Excel/CSV.

Los datos del padrón del INE segregan por factores de edad, sexo, nacionalidad o país de origen/nacimiento.

Factores en que se pueden segregar los datos del padrón del INE

Después de descargar el padrón en el formato de tu elección (para QGIS, suele ir bien CSV) hay que hacerles un par de perrerías a los datos: en el .SHP, se agrupan en distintas columnas los códigos de provincia, municipio, distrito y sección censal, mientras que los datos del padrón unen todo esto en un único código de 10 cifras. Un par de manipulaciones rápidas nos entregan códigos comparables que podemos unir (mediante join) en QGIS, dando como resultado una o varias columnas con los datos de interés.

Como además conocemos el área de las secciones censales, podemos hacer infinidad de representaciones de interés: la densidad de población por secciones censales, la edad media, las zonas donde residen más niños o ancianos…

En este ejemplo se calcula la densidad de población de las secciones censales de Pamplona.

Estos datos pueden cruzarse con otra infinidad de datos disponibles y geolocalizados para estimar, por ejemplo, la cantidad de personas de un cierto patrón (edad, sexo) que residen cerca de un punto de interés, o la cantidad de personas atendidas por una red de transportes.

Todo esto no es nuevo, pero es sorprendente que sea de acceso libre. Y que se utilice tan poco ;)