Las migraciones y los espacios urbanos marginales. Un análisis a partir de Inteligencia artificial y Wikipedia
Por Javier López Otero, Ángel Obregón Sierra y Antonio Gavira Narváez
La formación de áreas residenciales marginales es un fenómeno complejo que ha sido ampliamente estudiado y que según la literatura científica previa está relacionado con factores sociales, económicos, políticos y culturales de una sociedad. Sin embargo, el fuerte crecimiento de los flujos migratorios producidos en los últimos, debido a una combinación de factores, han favorecido el crecimiento de estos espacios en las ciudades de muchos países occidentales. De este modo, son múltiples los estudios que han analizado la segregación espacial, identificando diversos factores que contribuyen a este fenómeno como los ingresos de los residentes, los precios del suelo, las características del paisaje urbano y la concentración de inmigrantes de un mismo origen geográfico.
A pesar de la abundante literatura sobre la segregación residencial en las ciudades españolas, se ha investigado poco sobre el impacto combinado de elementos como el paisaje urbano o la preferencia de la población inmigrante por convivir con compatriotas. En este sentido, la disciplina del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), adscrita a la familia de tecnologías de la inteligencia artificial, se perfila como una herramienta innovadora para proporcionar nuevas variables con las que analizar los procesos migratorios a partir de una base de conocimiento.
En este marco, un grupo de investigadores de la Universidad Internacional de la Rioja y la Universidad de Córdoba ha analizado los procesos de segregación residencial en barrios con una alta concentración de población inmigrante en las áreas metropolitanas de Madrid y Barcelona. Para ello, recopilaron información de más de 100 artículos de Wikipedia en más de 12 idiomas sobre barrios de Madrid y Barcelona en los que las fuentes oficiales han identificado una concentración significativa de inmigrantes.
Gracias a la tecnología NLP y a la inteligencia artificial generativa, se crearon variables que describen los espacios segregados. Esta información se utilizó para analizar la causalidad de cuatro conjuntos de variables independientes: poder adquisitivo, precios del suelo y demografía. Asimismo, se incluyó un índice que estimó la concentración de inmigrantes de diversos orígenes geográficos (Asia, África, América Latina y Europa). Igualmente, el paisaje urbano de estos espacios fue captado en 100 imágenes que fueron procesadas por una IA y transformados en un parámetro de análisis del paisaje.
Figura 1: concentración de inmigrantes en Madrid
Figura 2: concentración de inmigrantes en Barcelona.
Los resultados de este análisis revelaron que los modelos que utilizan información textual extraída de Wikipedia presentan una mayor capacidad explicativa en comparación con aquellos basados en fuentes estadísticas oficiales. Además, se identificaron patrones diferenciados de segregación espacial según el origen de la población inmigrante: africano, asiático, latinoamericano o norteamericano. Asimismo, el paisaje urbano demostró tener un impacto muy significativo en la formación de dichos espacios.
Los resultados completos de esta investigación están disponibles en el siguiente enlace.
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