Metodología para la identificación de los barrios extremos en las ciudades medias españolas

Abstract

Los cambios operados en las ciudades en las últimas décadas han traído consigo una profunda reorganización socioespacial a distintas escalas. Como resultado quedan marcadas diferenciaciones, cuya máxima expresión está en los barrios favorecidos y desfavorecidos, dónde residen los extremos de las jerarquías sociales. La comunicación se centra en el estudio de la diferenciación socioresidencial en tres áreas urbanas del interior: Albacete, Burgos y Lleida. Se desarrolla un análisis sobre 14 variables de tipo socioeconómico (renta, empleo y ocupación), sociodemográfico (nivel de estudios y población nacida en el extranjero) y residencial (valor y superficie de la vivienda). Sobre estos datos se aplica una técnica multivariante y de conglomerados (Kmedoids). Como resultado se obtienen cuatro agrupaciones (clústeres), que permiten adscribir las diferentes secciones censales a tipologías con características homogéneas. Tras la selección de clústeres, se procede a la caracterización de los barrios extremos, que se ponen en relación con las formas y las tipologías de los diferentes espacios residenciales. El análisis ilustra la existencia de áreas socioresidenciales, más o menos homogéneas en los extremos de las jerarquías, y muestra la creciente complejidad de la estructura socioresidencial urbana que manifiesta muestras de fragmentación.

The changes that have taken place in cities in recent decades have brought with them a profound socio-spatial reorganization at different scales. As a result, there are marked differentiations, whose maximum expression is in favored and disadvantaged neighborhoods, where the extremes of social hierarchies reside. This paper focuses on the study of socio-residential differentiation in three inland urban areas: Albacete, Burgos and Lleida. An analysis of 14 socioeconomic (income, employment and occupation), socio-demographic (educational level and foreign-born population) and residential (value and surface area of housing) variables is carried out. A multivariate and clustering technique (Kmedoids) is applied to these data. As a result, four groupings (clusters) are obtained, which make it possible to ascribe the different census sections to typologies with homogeneous characteristics. After the selection of clusters, we proceed to the characterization of the extreme neighborhoods, which are put in relation to the forms and typologies of the different residential spaces. The analysis illustrates the existence of more or less homogeneous socioresidential areas at the extremes of the hierarchies and shows the growing complexity of the urban socioresidential structure that shows signs of fragmentation.