Lisa Segnestam
Departamento del Medio Ambiente, Banco Mundial
en colaboración con
Manuel Winograd y Andrew Farrow
Proyecto CIAT-Banco Mundial-PNUMA, CIAT
Noviembre 2000

 

DATOS, INDICADORES Y HERRAMIENTAS ANALÍTICAS - CONSIDERACIONES PRÁCTICAS

Después de considerar los temas conceptuales— marco conceptual criterios de selección, indicadores versus índices y herramientas analíticas que pueden utilizarse—el proyecto de AC pasó a las consideraciones prácticas: hizo una encuesta sobre las bases de datos existentes, la selección de los indicadores y de los índices, el trabajo hecho en la aplicación de la herramienta espacial a los análisis, y la visualización de los resultados.


Encuesta sobre las bases de datos de América Central

Teóricamente, “la pirámide de la información” implica la necesidad de un conjunto muy extenso de datos primarios que permitan extraer datos analizados. Los conjuntos de indicadores pueden definirse partiendo de estos datos y, por agregación, puede obtenerse un número reducido de índices (Figura 6A).

Lamentablemente, casi siempre se invierte la pirámide y muchos indicadores e índices se generan partiendo de una cantidad limitada de datos (Figura 6B). En consecuencia, la mayoría de los trabajos de desarrollo de indicadores deben orientarse hacia la generación de datos primarios e indicadores de buena calidad para poder elaborar buenos índices.

El proyecto de AC llevó a cabo una encuesta para identificar la información existente en los países que se estudiaban, teniendo en cuenta lo siguiente:

• La producción y el uso de los datos y de la información
• Los datos y la información que estaban disponibles
• Las necesidades que no fueron atendidas
• El momento en que se necesitaron los datos y la información.

La encuesta confirmó algunos de los problemas descubiertos en la fase inicial de los proyectos sobre indicadores: Una ausencia generalizada de datos y una ausencia aún más generalizada de indicadores; la consiguiente ausencia de información basada en el análisis de los mismos y, en consecuencia, un uso reducido de los datos y de los indicadores en los procesos de toma de decisiones. Puso también en evidencia la debilidad de los foros de comunicación establecidos en la región y en los países, que ocacionaban una duplicación de los esfuerzos.

La encuesta permitió, además, identificar algunos problemas que el equipo del proyecto no había previsto.

Uno de ellos fue el de la tendencia existente en la región, de priorizar un enfoque a corto plazo. Por ejemplo, los incendios de junio de 1998 y los temas relacionados con la estación seca fueron prioritarios en Nicaragua y Honduras en ese momento, pero después del Huracán Mitch, en octubre del mismo año, la mira cambió rápidamente hacia las inundaciones y los deslizamientos de tierra. Si bien este cambio es comprensible, un enfoque a largo plazo con la mira puesta en la vulnerabilidad habría captado todos esos factores y facilitado la formulación de estrategias de prevención y mitigación.

LECCIONES APRENDIDAS Encuesta sobre las bases de datos No se han recopilado datos primarios actualizados que sean exactos en términos espaciales y descriptivos ni se han distribuido para la región, lo que invierte la pirámide de la información. Esto limita gravemente la utilidad de cualquier producto de información que se obtenga luego. Las fuentes de datos que existen actualmente deben ser identificadas y trasladadas a mapas para evitar la duplicación de esfuerzos. Un enfoque pragmático que se centre en los datos existentes corre el riesgo de no captar vínculos y elementos importantes de la información. Si el proyecto contempla una recopilación de datos y un componente de investigación (o ambas cosas), debe formularse una estrategia sobre los datos en los que conviene concentrarse. Debe emplearse un enfoque a largo plazo. Sin él, es más difícil obtener información a causa de las interrupciones en las tendencias de los datos, de las fuentes incoherentes de datos y de las diferencias en la interpretación de los diversos temas a corto plazo.

Indicadores, índices y mapas para América Central

Partiendo de los resultados obtenidos en la encuesta realizada durante las visitas a las instituciones regionales y nacionales, se organizaron los datos y se creo una base de datos.

Organizar los datos recopilados es un paso indispensable si se quiere obtener la información necesaria para la toma de decisiones.

En el proyecto de AC, los datos se organizaron según el marco conceptual mencionado y se dividieron en índices (a nivel regional o nacional), indicadores básicos (a nivel nacional) e indicadores complementarios (a nivel nacional y local). Se produjo luego una base de datos en la que se incorporaban todos estos índices e indicadores, así como los datos primarios y el modelo de uso de la tierra.

El desarrollo de esta base permitió que el equipo del proyecto redefiniera la distinción entre los indicadores básicos y los complementarios, que inicialmente se basaba solamente en el nivel de análisis.

Considerando la ausencia de datos en todos los indicadores identificados como importantes en el taller, el equipo decidió reducir el conjunto de indicadores básicos de una manera muy pragmática.

Como una nueva recopilación de datos estaban fuera del alcance del proyecto, los indicadores básicos seleccionados para el conjunto final, debían ser aquellos que tuviesen importancia a nivel nacional y para los cuales se contara con datos ya existentes.

Por lo tanto, centrándose en los temas identificados y en los diferentes aspectos que debe abarcar un indicador (presión, estado, impacto y respuesta), se seleccionó un indicador por categoría, teniendo en cuenta que los mismos habían sido previamente desarrollados para los seis países concernidos (Cuadro 1).

Así, debido a la disponibilidad de los datos, los indicadores complementarios pasaron de ser sólo indicadores “a nivel local” a incluirtambién indicadores relevantes en el nivel nacional, pero sólo con una cobertura parcial, es decir que algunos países habían recogido los datos mientras que otros no.

LECCIONES APRENDIDAS Indicadores, índices y mapas Los diferentes métodos aplicados en cada país para producir los datos, y las diferentes finalidades para las cuales éstos se produjeron, hacen que la información existente sea difícil de usar a nivel regional (por ej. con el proposito de desarrollar productos como un índice). Se requirió más tiempo y esfuerzo de lo inicialmente previsto para compatibilizar los datos. Una solución práctica a la ausencia de datos estandarizados en la región es juntar datos provenientes de diversas fuentes, que están en diversos formatos, datan de diversos años y tienen calidad variable. Sin embargo, la confiabilidad de los resultados es discutible. Considerando la envergadura del esfuerzo y el presupuesto requeridos para obtener un conjunto “perfecto” de indicadores básicos, puede ser necesario encarar una selección pragmática, tal como se hizo en el proyecto de AC.

Además de seleccionar el conjunto final de indicadores básicos, el equipo del proyecto desarrolló y refinó los índices, centrándose particularmente en los supuestos que los respaldan para mejorar su credibilidad; su confiabilidad; la utilidad y la relevancia con respecto a los procesos de formulación de políticas en la región (para más detalles acerca del cálculo de algunos índices, ver Anexo 3).

Recuadro 7. Un modelo espacial de simulación de uso de la tierra ¿Por qué se necesita un modelo de simulación de uso de la tierra? La comprensión del proceso de desarrollo rural requiere del seguimiento de los indicadores, a partir de los cuales pueden deducirse las tendencias. No obstante, también es de vital importancia comprender la forma en que pueden desarrollarse estas tendencias en el futuro cercano. Los modelos de simulación nos brindan esa opción. ¿Por qué fue seleccionado el modelo CLUE? El marco conceptual del modelo CLUE es espacialmente explícito, dinámico, multiescala y da resultados que son aplicables a nivel regional. Dado que es un esquema de exploración, no trata de producir una situación óptima que puede ser inapropiada en América Central. Los requisitos de información y de tiempo y costos de ejecución del CLUE indicaron que era factible aplicar el modelo. El modelo ya había sido aplicado con buenos resultados en Costa Rica y Honduras, además, existen buenos vínculos institucionales entre el CIAT y la Universidad de Wageningen de los Países Bajos. ¿Cómo funciona? El CLUE simula un cambio en el uso de la tierra en el espacio y en el tiempo como resultado de la interacción de factores biofísicos y humanos como la historia del uso de la tierra, el clima, los suelos, la accesibilidad, la distribución de la población y los niveles de afluencia. Al variar estos factores dinámicos en diversos escenarios verosímiles, el modelo arroja diferentes resultados de uso de la tierra. Generación de escenarios Varios escenarios se han generado para darles a los usuarios cierta capacidad de elección en el análisis, y permitirles comparar los resultados de diferentes escenarios posibles. Los escenarios difieren de dos maneras: en primer lugar, se calculan diferentes exigencias partiendo de diferentes tasas de crecimiento económico (que varían del 1% al 5% del crecimiento del PIB); en segundo lugar, la forma en que se asignan las superficies terrestres puede alterarse ya sea para imitar la protección total de los parques nacionales o para imitar los efectos de un desastre natural.

Posteriormente, se elaboraron mapas sobre la base de los índices e indicadores utilizando los SIG. La Figura 7 muestra como la interface del CD, no sólo permite al usuario analizar los indicadores y los índices mapeados, sino que también presenta la opción de obtener la misma información en tablas y en gráficos. Así mismo, existe para algunos indicadores, la capacidad de animación que permite simular escenarios alternativos.


Uso de herramientas analíticas

Los indicadores permiten a los usuarios explorar situaciones pasadas y actuales, pero también proveen información para explorar y analizar los impactos que posiblemente ocurran en el futuro, es decir que sirven como base para las recomendaciones sobre políticas y acciones. En efecto, para explorar y comprender el proceso del desarrollo rural, se necesitan indicadores que transmitan información sobre situaciones pasadas, actuales y anticipadas.7 Para lograr esta objetivo se emplearon dos herramientas en el proyecto de AC: un modelo espacial de uso de la tierra y los SIGs.

Un modelo espacial de uso de la tierra. El proyecto de AC utilizó el modelo espacial de uso de la tierra CLUE desarrollado por Veldkamp y Fresco (1996) para Costa Rica (el Recuadro 7 suministra algunos antecedentes del mismo). La elaboración del mapa inicial de uso de la tierra fue difícil ya que no existía una fuente de datos confiable a nivel regional, por lo tanto, tuvieron que emplearse las fuentes nacionales, lo que ocasionó problemas relacionados con la falta de compatibilidad espacial, temporal y temática.

Para establecer el modelo de uso de la tierra se definieron y elaboraron diferentes escenarios tales como: desastres naturales; desarrollo rural sostenible; parques nacionales/corredor biológico; y “tendencial”, tanto a nivel regional como nacional.8 Los escenarios por su parte, también están sujetos a diferentes exigencias calculadas a partir de las diferentes tasas de crecimiento económico (que varían del 1% al 5 % del crecimiento del PIB). Estos escenarios se elaboraron para explorar el impacto potencial de los cambios de las políticas, de las diversas estrategias y de las diferentes acciones.

El modelo se desarrolló también para diferentes categorías de uso de la tierra (natural, cultivos anuales, cultivos permanentes, pastizales, uso mixto y alterado).9 Los indicadores de uso de la tierra se derivaron luego de los resultados de la simulación.

LECCIONES APRENDIDAS Uso de herramientas analíticas Entre los criterios que es necesario aplicar a los modelos (futuros) para evaluar su idoneidad para este tipo de proyecto se encuentran los siguientes: Ajuste al nivel analítico Importancia para el entorno político del proyecto Conveniencia para los usuarios Factibilidad Credibilidad científica. La interacción con los principales grupos de interés en los países y la retroalimentación recibida de ellos son necesarias para generar escenarios útiles. La interacción que se haga sólo con técnicos que trabajan con grupos de interés, no es suficiente cuando los resultados se usan en la formulación de políticas y si se espera que el proyecto sea sostenible.

La ausencia de datos confiables sobre uso de la tierra en la región pudo haber conducido a resultados menos confiables y a errores potenciales en el modelo, ya que se utilizó un modelo exploratorio o empírico; que analiza los datos existentes para llegar a un conjunto de ecuaciones orientadas a la generación de escenarios futuros. Sin embargo, el modelo fue validado para lograr una relativa seguridad en la credibilidad de los resultados.

Si se compara el modelo con la construcción de los conjuntos de datos sobre presiones (niveles de población, degradación de suelos y cambio climático), ésta fue relativamente fácil ya que los conjuntos de datos regionales estaban disponibles con metadatos más o menos completos.

Los resultados del modelo que se suministraron a los usuarios regionales son compatibles con los indicadores deducidos a partir de los datos existentes en el país. Lamentablemente, el aporte de los colaboradores en los países estuvo limitado durante la fase de desarrollo de los escenarios, debido probablemente a que los contactos con los encargados de la toma de decisiones—o sea, los usuarios finales de la información—fueron bastante restringidos en esta parte del proyecto. Los contactos principales se hicieron por lo tanto, con personal técnico encargado de la elaboración de indicadores en las instituciones pero posteriormente se comprobó que estos contactos estaban a un nivel demasiado técnico para que el equipo del proyecto pudiera recibir retroalimentación sobre la utilidad que tenían los escenarios para los procesos de toma de decisiones.

Sistemas de información geográfica. Para permitir el uso de diferentes tipos y fuentes de información, y el análisis a diferentes niveles, se preparó un CD-ROM para América Central, que incluía los datos primarios, los indicadores, los índices y los modelos de uso de tierras.

El CD-ROM presenta a los usuarios una interface de SIG, que da acceso a los mapas, a los cuadros, a los gráficos y la animación de los índices y de los indicadores que serán analizados, de manera tal que los usuarios pueden analizar las posibles relaciones causa-efecto, dentro de la región, superponiendo varios indicadores. La figura 8 muestra un ejemplo de superposición de indicadores, en el que estos son incidentes de incendio, áreas protegidas, áreas agrícolas y elevación. Gracias a estos elementos pueden considerarse las posibles relaciones causa-efecto entre las áreas taladas (agrícolas) y los incendios, comparando el grado en que han sido afectadas por los incendios las áreas protegidas (bosques).

Si bien fue posible elaborar mapas a nivel regional de todos los índices (aunque no todos los datos suministrados estaban en forma georreferenciada), solo para algunos pudo elaborarse un mapa a nivel nacional.

Se elaboraron, además, mapas a nivel regional del 90 por ciento de los indicadores básicos, aunque la mayoría de los datos suministrados para estos, no estaban en forma georreferenciada.

En cuanto a los indicadores complementarios, solo se encontró el 60 por ciento de los datos necesarios y casi ninguno fue suministrado en forma georreferenciada o agregados a las unidades subnacionales.