la mafia no descansa

tomado de es.simpsons.wikia.com

Mami, ¿Lima, Ocros, Purús, son personas?

Agregar y desagregar  

Publicado: 2011-04-14

Yo aprendí cuales eran los departamentos del Perú en mi colegio, mis profes utilizaban el clásico mapa, con colores, su leyenda y todo. Bonito; creo que aprendí bien. Sin embargo, en estos días he visto el mismo mapa pero con otros colores (naranja, rojo, rosado y verde), seguro ya lo han visto en algunos blog, facebook, o twitter. Pero para los que no, este es el tan comentado mapa.


MAPA ELABORADO POR @FJRA, TOMADO DE UTERO.PE

Para este post no pretendo hacer un análisis particular de este mapa  (para eso pueden leer a Ocram donde habla un poquito de este mapa) sino trataré de hablar de los mapas en general, de las cosas que no se toman en cuenta cuando se utilizan: sus agregaciones.

Cuando comencé a ver temas de pobreza y política social, lo que siempre se tomaba como referencia era un mapa como este:

Fuente: INEI. Informe de Pobreza 2009

Este mapa tal vez tiene menos colores que el mapa de mi colegio, pero refleja cosas más importantes. Refleja la incidencia de pobreza por departamentos; para traducirlo, muestra el porcentaje de pobreza del departamento que no es otra cosa que el número de personas pobres del total de habitantes de un departamento.

Entonces utilizando este mapa (con ello también sus cifras) la conclusión sería: todos los esfuerzos (el tiempo, los recursos humanos, pero sobre todo los S/.) deben estar dirigidos al departamento de Huancavelica y los departamentos en naranja que tengan mayores niveles (porcentaje) de pobreza. Esto deja de lado obviamente a Lima, Ica, Tacna Madre de Dios porque son blaquitos (y me refiero al color de la leyenda).

Y así se trabajó durante varios años, por eso es que todos los esfuerzos se dirigían a este triángulo de pobreza: Huancavelica, Ayacucho y Apurimac. Y ¿el problema cuál era?, que la pobreza no se identificaba (ahora si se hace) persona a persona (focalización individual), simplemente se hablaba de los departamentos, provincias y distritos más pobres (focalización geográfica), por lo cual los pobres que se encontraban en los llamados "departamentos ricos" no eran beneficiados con las intervenciones para reducir la pobreza.

En el caso del mapa electoral, se dice que solo Lima ha votado por PPK, que solo Loreto a votado por Toledo, que todo el norte es para Keiko y el centro y sur es para Ollanta. Pero se olvida una cosa, en Lima también votaron por Ollanta, Keiko y Castañeda; en Loreto también votaron por PPK, Ollanta y Keiko; en el Norte también votaron por Toledo...(creo que ya entendieron la idea), pero por si acaso en el Sur incluso (es un poco gracioso) votaron por Manuel Rodriguez Cuadros quien renunció.

Por eso creo que la mejor forma de ver reflejada esta disparidad de opiniones es el porcentaje de votos; o mejor, el número de votos a nivel nacional.

Como vemos existen:

4,552,057 personas que votaron por Ollanta,3,365,735 que votaron por Keiko,2,646,061 que votaron por PPK, (...) 9,169 que votaron por Manuel Rodriguez,

 

Si lo vemos así, evitamos las conclusiones que generalizan la realidad, causadas por los mapas (agregaciones), que no reflejan las especificidades detrás de cada color. Porque, así sea una sola persona la que haya votado en un distrito, esta debe ser visibilizada (cosa que no se puede hacer a través de mapas), sino caemos en lo mismo: ignoramos a las minorías.


Escrito por

ComoeslaNuez

Economista con experiencia en gestión pública.


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