Big Data para caracterizar la integración o segregación de las comunidades inmigrantes
15 de Marzo de 2018
Un equipo de investigadores analiza la integración o segregación de las comunidades inmigrantes utilizando el idioma y la localización de los tweets
Debido a un proceso de globalización que se está intensificando en los últimos años, las grandes metrópolis del planeta se caracterizan cada día más por una creciente heterogeneidad en sus poblaciones. Los inmigrantes recién llegados se encuentran con barreras desde el punto de vista social, económico y legal que pueden conducir a la exclusión. El proceso de integración tiene muchas vertientes: educación, empleo, sanidad, burocracia asociada a la consecución de los permisos de residencia y trabajo, etc. Todas éstas son cuestiones complejas, difíciles de abordar con métodos cuantitativos, y que tradicionalmente se han estudiado usando encuestas. Entre todas estas variables hay una más objetivable y que por tanto resulta más accesible: el estudio de la localización de los lugares de residencia de los inmigrantes y la formación (o no) de guetos que muestren una pobre integración espacial.
Un equipo de investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, UIB-CSIC) ha desarrollado un método que, utilizando datos provenientes de Twitter, analiza el grado de segregación espacial de las comunidades inmigrantes. La comunidad de origen de los usuarios se determina mediante el idioma de los tweets emitidos, así pues, si todos los mensajes son en idioma local se considera al usuario como residente local. Si por el contrario algunos mensajes son en idiomas propios de las comunidades inmigrantes, se puede asumir que dicho usuario conoce esa lengua y tiene una relación con dicha comunidad.
El idioma junto con la localización de los mensajes permite encontrar las zonas de residencia típicas de las distintas comunidades y determinar si están más o menos concentradas en el espacio que la población local. Este método ha permitido analizar comunidades inmigrantes en 53 de las mayores ciudades del mundo. Las ciudades se pueden clasificar en tres categorías dependiendo de la capacidad de integración espacial de los inmigrantes en ellas: aquellas con alta capacidad de integración, las que tienen pocas comunidades inmigrantes o aquellas que se encuentran altamente segregadas desde el punto de vista espacial y una categoría intermedia entre ambos extremos. En el primer grupo (alta integración) se encuentran ciudades como Londres, San Francisco, Tokio o Los Ángeles, mientras que en el otro extremo (baja integración) aparecen otras como Detroit, Miami, Toronto o Ámsterdam.
Por otra parte, el método permite también analizar cómo las distintas culturas, caracterizadas por el idioma, se integran en los países donde se encuentran esas ciudades. La mejor integración se encuentra entre culturas cercanas: por ejemplo, latinos (hablantes de portugués e italiano) en países sudamericanos de habla hispánica o europeos en el Reino Unido. Los casos de mayor segregación se dan entre culturas que son altamente diferentes.
Este método sienta las bases para el uso de datos como una nueva fuente que permita analizar la segregación o integración espacial de la residencia de los inmigrantes. Los datos online son masivos y se actualizan constantemente, haciendo que los resultados sean casi a tiempo real. Las áreas que se pueden estudiar son de escala global, no solo de un país, y el coste de estos estudios es mucho más reducido. Este trabajo abre la posibilidad a que estos datos se usen en el futuro para analizar la integración y que, más allá de la comunidad científica, puedan ser un valioso complemento para gestores y autoridades públicas a cargo de la inmigración.
Fabio Lamanna, Maxime Lenormand, María Henar Salas-Olmedo, Gustavo Romanillos, Bruno Gonçalves, José J. Ramasco. PLOS ONE. DOI: 10.1371/journal.pone.0191612
