Ciudad -> Concentración -> Competencia
Política, policía, y metrópolís, tienen la misma raíz porque provienen del mismo concepto, muy exitoso en la historia humana. A diferencia de las aldeas, en las ciudades más antiguas se discutía, se tomaban acuerdos y se votaba, gracias a que la población y las actividades se encontraban desde entonces, concentradas. La concentración origina competencia y lucha, que a su vez, paradójicamente, originan eficiencia. El principio también se cumple en la naturaleza. En otro Ciudadatanía, hablaremos de como la competencia origina concentración, aquí veremos como la misma construcción de la ciudad obliga a segmentarse sobre todo en visiones políticas.
Percepción de una ciudad divida
Al día siguiente de las elecciones 2021, aunque -para quien sigue las encuestas y las lee correctamente- los resultados se mantuvieron según lo esperado, muchas personas se dieron por sorprendidas ante dos fenómenos:
- La caída de Morena en la ciudad de México, y
- el triunfo del mismo partido en ciudades tradicionalmente de otras banderas.
Para los partidarios de ambos bandos mayoritarios, causó molestia cada uno de los hechos que no les favorecía, y en el caso de la CDMX, los primeros mapas con resultados de salida o del PREP al 85%, de distritos ganadores en diputados federales e alcaldes, mostraban ya una clara división territorial segregada, en las preferencias ganadoras. De modo que la coalición PRI PAN PRD se mostraba victoriosa al poniente y perdedora al oriente. Surgió entonces una pelea en redes, que incluían un meme viral “declarando”, con un tono eminentemente clasista, la división que surgía ahora en la CDMX. Un meme que retuitearon personalidades públicas, presumía que en el poniente la gente pagaba impuestos y en el oriente recibían ayudas (figura 1), otros menos agresivos jugaban con la idea -que aun en el tono de broma, mostrando un desconocimiento de los modos de producción- de que se había instaurado el comunismo en el “lado oriental” (figura 3). Otros eran más discretos y se referían a una imaginaria división en el uso de redes sociales (figura 2), gustos literarios (figura 4) o en los sitios donde los habitantes hacían sus compras (figura 5). Había uno que incluso hablaba de una supuesta división futbolera donde la hincha del América habitaba en oriente y la de otros equipos al poniente. Otro, un ingenioso pandeísta, sugería que aun en una ciudad dividida, ambas partes quedaban unidas por los tacos al pastor.
Memes sobre la división percibida de los resultados electorales.
| Fig. 1 Impuestos | Fig. 2 Redes | Fig. 3 Ideas | Fig. 4 Gustos | Fig. 5 Compras |
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Muchas personas, comprensiblemente se indignaron por el obvio contenido clasista. Otras, cuando se mostraban los mapas sin esa interpretación dualista, se asustaban; porque en efecto, en los mapas electorales, excepto para quien padece daltonismo, aparecía una ciudad dividida (figura 6), donde distintos niveles de desagregación espacial, ya sea por sección o distrito, representando ganador o coalición, en efecto, pintan una ciudad segregada territorialmente, a diferentes escalas.
Fig. 6, Resultados de preferencia a distintos niveles de desagregación espacial y temática
Otras, con el presidente o la jefa de gobierno de la CDMX, incluidos, negaron que la ciudad estuviera dividida, con frases como “la ciudad es sólo una”, “esta ciudad incluye a todos”, o otras por el estilo. Y atribuían la percepción de este fenómeno no al fenómeno sino al observador influenciado por ideologías. Otras personas con argumentos que pretendían ser técnicos opinaban que el mapa por sección según partido ganador, de menor escala (es decir a más detalle), hablaba más bien de una gran diversidad y dispersión de las preferencias electorales pero que en toda la ciudad había todo tipo de respuestas electorales. Lo cual confirmaba que la ciudad era “sólo una”.
En la figura 7, si apreciamos el mapa por sección y por porcentaje de preferencia a Morena y aliados, la ciudad parece menos dividida, y se puede apreciar que los niveles de preferencia siguen una tendencia normal, es decir, muchas secciones con preferencias promedio a favor de Morena. Pocas con proporciones extremas para cualquier partido.
Fig. 7 Porcentaje de votos par coalición Morena
Por otro lado, si se aprecia el origen de los tweets que normalmente citan a la CDMX, están en la delegación Benito Juárez, el aeropuerto y otras zonas que coinciden con la zona donde perdió Morena (Figura 8).
Fig. 8, Origen de los tweets con referencia a la CDMX
Así que de las figuras 7 y 8, podríamos establecer el discurso político conciliador, todo es relativo, todos trabajamos por lo mismo, ciudad sólo hay una, etc.
Desgraciadamente, aunque todas las opiniones valen, existen criterios objetivos para decidir si ocurre un fenómeno o no. Cuando se desea saber si existe un fenómeno, n espíritu técnico o científico, optará no por hacer una encuesta, iniciar un pleito para ver quien gana, dar una opinión ideológica, o soluciones de ese tipo. Si deseamos saber si existe una concentración de las preferencias políticas, la geoestadística nos ofrece el concepto de autocorrelación espacial, para determinar si las cosas cercanas se parecen (o cumplen lo que es llamada primera ley de la geografía). En nuestro caso, si las secciones electorales que prefieren una opción, tienen vecinas que también la prefieren. Es muy común que existan fenómenos en los cuales lo que ocurre esta forma de contagio, ocurren mucho en las pandemias, en lo económico y en… lo político. Los precios de suelo urbano se concentran, está autocorrelacionados. Los precios de una colonia se parece más a los de las colonias vecinas que a las lejanas. Pues comparten algunos de los beneficios y padecen algunos de los problemas. Así, si queremos saber si los votos forman territorios, no es necesario indagar los intereses que pueden llevar a una persona a creer en esa hipótesis, basta con calcular el índice de autocorrelación, de la variable de interés (porcentaje de votos por Morena y aliados) sobre los elementos espaciales (secciones). Este índice es para decirlo de una manera sencilla, la razón que existe, entre los valores de los elementos, y los valores de los vecinos de esos elementos. Así que si es cercano a 1, cada elemento se parece a sus vecinos, y si es cercano a 0 ocurre lo contrario. En algunos raros fenómenos, pero que sí existen, puede ser negativo, es decir, que los elementos son opuestos a sus vecinos. Y luego si en verdad ocurre, podremos si queremos, indagar otros aspectos psicológicos de quienes creen en eso o no.
Para no entrar en más tecnicismo, y usando lo indispensable, se aprecia en la figura 10 que los índices calculados de aucocorrelación (en este caso, lo llamados, I de Moran), es decir, esos que nos dicen que tanto se parece cada sección a sus vecinas. El índice dado que es una comparación de que tanto se parece cada sección a sus secciones vecinas, también se puede representar con una gráfica como las mostradas en la figura 10. En x, se muestra el valor estandarizado de una variable, por ejemplo, porcentaje de voto por morena, y en Y el mismo valor pero para las secciones vecinas. En la gráfica D de la figura 10 vemos como hay una altísima aucocorrelación, es decir, las secciones que votan mucho por Morena, tienen casi siempre, vecinas que actúan igual: forman territorios. La gráfica E nos dice que las secciones que votan mucho por Morena tienen vecinas que votan poco por el PAN y por eso la gráfica es invertida y el índice negativo. Y finalmente en la gráfica F, vemos que si nos parecía que el voto por Morena estaba territorializado en la CDMX, el del PAN lo está aún más, pues las secciones que votan mucho por el PAN, tienen vecinas que actúan igual, dando un índice altísimo de 0.84. Los mapas de la figura 10, muestran lo mismo, en el mapa A, las secciones de valor alto de preferencia por Morena, están junto a otras de mismo valor alto. Mientras que las de valor bajo, están junto. El resultado es un mapa con aproximadamente dos territorios más o menos definidos. Obviamente, y por la misma naturaleza de la estadística, adentro de estos territorios, hay secciones de otros comportamientos. La estadística está menos interesada en las excepciones que en las tendencias generales. También por eso, tenemos acceso al mapa de significancia (B), que para decirlo de un modo rápido, nos dice si las tendencias que vemos son confiables o pueden deberse a la casualidad. Las secciones blancas, muestran tendencias que podrían deberse a la pura casualidad, por la variabilidad existente, mientras que las de color verde de distintos tonos, podemos confiar, que tienen esos valores por cuestiones “estructurales”, por llamarles de algún modo. El cartograma (C), nos permite observar que las secciones con alta votación para Morena pueden coincidir frecuentemente con las secciones de baja votación a los otros, generando un mapa muy segregado.
Fig. 9, Tres mapas de la autocorrelación del voto. A) Autocorrelación de % de voto por Morena y aliados entre secciones y sus vecinas B) Significancia de la autocorrelación. C) Cartograma de tamaño y color según preferencia por Morena (tamaño) contra preferencia por PRI PAN PRD (color)
Fig. 10, Indices de autocorrelación (que tanto se parecen las secciones a sus vecinas) del voto por Morena (D), Morena y PAN en Vecinas (E) y PAN (F)
Ese fenómeno por el cual algunas variables se territorializan, es muy comprensible en la estructura capitalista de las ciudades. Suele ocurrir en los fenómenos económicos, el valor del suelo por ejemplo, se concentra por la sencilla razón de que quien compra quiere estar cerca de los lugares más ricos ya sea para tener mejor posición social o mejores ventas. Debido a que el dinero es escaso, quien tiene los recursos pero no todos, busca ponerse cerca de esos lugares, sacrificando no estar exactamente justo en el núcleo de la riqueza, pero con un costo un poco menor puede aproximarse. Esto da origen a un gradiente donde el suelo está mas caro en un punto, y se va haciendo más barato progresivamente.
En la figura 11 se muestra como el porcentaje de preferencia por sección en la CDMX para el PRI PAN PRD, está completamente correlacionado con el porcentaje de población de ingreso alto (medido según el estándar ABC+CDE de AMAI). El coeficiente de correlación, que es el indicador que nos dice que tanto se “mueven” dos variables “en la misma dirección”, es altísimo, del 0.80. Esto significa, que las secciones electorales, entre más proporción de alto ingreso haya, tuvieron más proporción de votos para el PRI PAN PRD en las pasadas elecciones en la CDMX.
Fig. 11, Preferencia por PRI PAN PRD contra porcentaje de población de ingreso alto en la sección
Es inútil discutir si hay una o dos ciudades, porque es obvio que es una sola, pero esa ciudad se conforma de muchas partes, de distintas características. Desgraciadamente, nos guste o no, el simple diferencial de precio, que origina rentas de suelo distintas, obliga a las personas que no tienen suficientes recursos, a irse lejos del centro, deteriorando su vida, por el exceso de tiempo dedicado al transporte de su casa al trabajo, exponiéndose más a accidentes, enfermedades y poca relación familiar.
Es fácil ver de los datos, que esa misma estructura se aprecia en otras ciudades, no sólo en la ciudad de México, aunque de forma menos marcada. Además, siempre ha sido así. Hace casi 20 años, escribí en la revista Merca2.0 el artículo La ciudad rica de pobres (1), donde mostraba la división por una línea imaginaria, en tres ciudades Monterrey, Guadalajara y CDMX, según la cual, las personas de alto ingreso tendían más a vivir (y siguen tendiendo) en el lado poniente, mientras que por el contrario, las de menor ingreso en el oriente. Esto tiene implicaciones en la movilidad, uso de suelo, salud, y por su puesto el fenómeno líder en la necesidad de competencia, la política. Así que así como las zonas de la ciudad consumen distintos productos como consecuencia obvia de los precios, también se comportan distinto a las ofertas electorales.
¿Pero por qué las ciudades se pueden segregar en dos?
Sí se puede seguir negando que la ciudad está claramente dividida, como burda y clasistamente lo señalaban muchos memes, pero negarlo no desaparece ese problema tan grave. Es mejor aceptarlo y analizarlo no con técnicas “memetécicas” o opiniones sino con las herramientas que ofrecen las matemáticas, geoestadística y geografía a la planeación de ciudades. Así veremos que este problema, es producto del abuso de los comerciantes de suelo que generan burbujas inmobiliarias, de la falta de regulación, pero también se debe a la historia. Sí, a la historia. En un próximo Ciudadatanía abordaremos el problema de forma más profunda, pero por ahora, que quede claro, que las ciudades comenzaron esa segregación desde la época colonial. Cuando Felipe II, emitió su cédula en 1594, sobre la fundación de ciudades, se estableció que se debía construir una plaza, y a los lados una iglesia y un palacio de gobierno.
Fig. 12, Plano de ciudad bajo la Cédula de Felipe II.
Cerca de la iglesia deberían de estar los hospitales que no manejaran enfermedades contagiosas y otros menesteres. Al lado de estas zonas se fundaron comercios y pequeñas industrias de menor valor, mientras que cerca del palacio, lejos de la asistencia se fundaron negocios de mayor valor como abogados, comerciantes de oro, etc. Posteriormente, las personas que habitaron, si tenían recursos suficientes comenzaron a ocupar zonas que se hicieron más caras cerca de los comercios de alto valor y el palacio de gobierno, y si no, del lado opuesto, en predios más pequeños. Dando así por resultado un proceso que continuó, y acentuó las diferencias en las ciudades latinoamericanas.
Fig. 12, “Minigrama” sobre la evolución de la segregación.
Evidentemente, la división no es absoluta ni en todas las ciudades. Ni en todas del lado oriente esta el ingreso menor. Pero sí, en muchas ciudades, existe una clara segregación espacial, que se mide estadísticamente, no aritméticamente, y que profundiza las diferencias sociales. Y se debe combatir con información.
Referencias.
https://chdetrujillo.com/la-ciudad-en-el-nuevo-mundo-segun-las-ordenanzas-de-1573/
http://www.gabrielbernat.es/espana/leyes/odp/odp.html
(1). Suárez Meaney, Tonatiuh. Julio 2002. La ciudad Rica de Pobres. Merca20. https://www.researchgate.net/publication/277405627_La_paradoja_de_la_ciudad_rica_de_pobres
*Tonatiuh Meaney
Coordinador de impacto social Plurmac
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