La población mundial no para de crecer. Las Naciones Unidas estiman que el número de seres humanos en el globo no parará de aumentar en los próximos 50 o 60 años, hasta llegar a los 10.300 millones de habitantes a mediados de 2080. Pero, ¿y si hubiésemos llegado ya? Podría ser, pues los grandes estudios mundiales de población han infravalorado la población rural.
Los mapas digitales que muestran cuántas personas viven en cada rincón del planeta se han convertido en una herramienta esencial para gobiernos, organizaciones humanitarias y científicos. Sin embargo, una investigación publicada en Nature Communications por Josias Láng-Ritter, Marko Keskinen y Henrikki Tenkanen del Departamento de Medio Ambiente Construido de la Universidad Aalto (Finlandia), advierte que estos mapas subestiman de forma sistemática la población rural, en algunos casos hasta en un 84%.
El equipo analizó cinco de los conjuntos de datos de población global más utilizados —WorldPop, GWP, GRUMP, LandScan y GHS-POP— y los comparó con datos reales de desplazamientos humanos reportados en 307 proyectos de construcción de represas en 35 países. Estos datos de “personas reasentadas” provienen de registros oficiales y representan una de las pocas fuentes independientes y multinacionales que permiten validar cuántas personas vivían realmente en zonas rurales antes de ser desplazadas por la construcción de embalses.
“Encontramos una tendencia significativa y sistemática de todos los conjuntos de datos a subestimar la población rural, con sesgos que van del 53% al 85%”, señalan los autores en el artículo. Incluso el modelo más preciso (WorldPop) calcula menos de la mitad de las personas que realmente vivían en esas áreas.
Una “discriminación de la población rural”
La subestimación de la población rural no es un detalle técnico: afecta a la planificación de hospitales, escuelas, carreteras y a la gestión de emergencias. Si los mapas digitales muestran menos personas de las que realmente hay, las comunidades rurales pueden recibir menos recursos, menos atención sanitaria y menos protección frente a desastres naturales.
“Esto implica que los resultados de muchos estudios, especialmente los centrados en aplicaciones rurales, han subrepresentado sin saberlo los intereses de las poblaciones rurales”, advierte el equipo, lo que puede resultar en “una distribución desigual de los esfuerzos de reducción de riesgos, favoreciendo a la población urbana y discriminando a la población rural“, añade. Por ejemplo, los mapas de riesgo de inundaciones o terremotos pueden calcular menos personas expuestas en el campo, lo que lleva a priorizar la protección de zonas urbanas y dejar a las rurales en desventaja.
Según el Banco Mundial, el 43% de la población mundial vive en áreas rurales. Si los datos de base fallan, la promesa de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de “no dejar a nadie atrás” queda en entredicho.
¿Qué ha causado estos errores?
Los modelos de población global se basan principalmente en censos nacionales, imágenes satelitales y datos auxiliares como la detección de luces nocturnas. Pero los censos suelen ser menos completos en zonas rurales, donde la dispersión, la falta de infraestructuras y las barreras lingüísticas dificultan el recuento. Además, las imágenes satelitales pueden pasar por alto aldeas ocultas bajo la vegetación o construidas con materiales poco visibles.
El estudio destaca que los modelos más complejos, que combinan múltiples fuentes de datos, no necesariamente mejoran la precisión en el campo. Por ejemplo, el conjunto de datos GHS-POP, que utiliza imágenes satelitales de alta resolución, subestima la población rural en un 84% porque solo detecta alrededor del 4% de los edificios en estas zonas.
“Para garantizar el acceso equitativo a servicios y recursos, las aplicaciones pasadas y futuras de estos conjuntos de datos deben someterse a una discusión crítica a la luz de los sesgos identificados”, concluye el estudio.
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