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Introducción
Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) juegan un rol cada vez más importante en la vida de las personas (Alexander et al., 2015). Son claves para aprovechar oportunidades fundamentales de bienestar y desarrollo: educación, salud y empleo (Hernández-García y Giménez-Júlvez, 2020); para realizar actividades básicas: abasto, trámites gubernamentales y bancarios (Fagerstrøm et al., 2020); inciden en las interacciones interpersonales significativas (Serrano-Puche, 2020); modifican la organización social, económica, política de las sociedades (Khan et al., 2020).1
El acceso, uso y aprovechamiento de las TIC no son homogéneos, tienden a concentrarse en ciertos grupos socioeconómicos, sectores de actividad, organizaciones, territorios (Warf, 2020). Esto amplía las desigualdades estructurales de acceso a oportunidades de bienestar y desarrollo (Chiou y Tucker, 2020), que perjudican mayormente a la población más vulnerable, a los sectores y empresas menos rentables, a los territorios más pobres, y se manifiesta en la llamada brecha digital (Navarro et al., 2018).
Existen diversas definiciones de brecha digital. En términos amplios, se refiere a las desigualdades de acceso, uso y aprovechamiento social de los beneficios de las TIC, en el contexto de la economía digital y la sociedad de la información y el conocimiento. Esto se registra a diferentes escalas: individuos, hogares, países (Toudert, 2019; Van Dijk, 2020; UIT, 2020; Pick et al., 2020).
Una de las definiciones de brecha digital más citadas en la literatura es la de la OECD (2001: 9): “es la brecha entre individuos, hogares, negocios y áreas geográficas de diferentes niveles socioeconómicos, respecto a sus oportunidades de acceso a las TIC y su uso para una amplia variedad de actividades”.2 Aunque esta definición no considera el tema del aprovechamiento, es interesante por su contenido espacial: quien dispone de TIC domina la virtualidad del espacio, reduce costos de movilidad y transporte e incrementa su accesibilidad a las oportunidades que ofrece el territorio (e.g. bienes, servicios, información en la ciudad, la región, el mundo) (Warf, 2020).
Coincidir en espacio y tiempo implica un costo alto que tiende a disminuir con las TIC (Hernández et al., 2020; Schliephake, 2018). La brecha digital discrimina, amplía las desigualdades sociales que se reconfiguran en el territorio, generando una brecha socioespacial que fractura la sociedad, el espacio, la ciudad (Pérez-Tamayo et al., 2017; Mueller, 2017; Van Dijk, 2020). Desintegra, divide, segrega a los que acceden, usan y aprovechan las TIC de los que no (Ortiz-Porras, 2021). La brecha digital está inmersa en un círculo vicioso de doble causalidad; por un lado, el rezago tecnológico y productivo fomenta la desigualdad; por el otro, la desigualdad constituye una barrera para la propagación tecnológica (CEPAL, 2020).
En un entorno que depende cada vez más del conocimiento y la información, la brecha digital es una de las formas más crueles de discriminación socioespacial (Bekerman y Rondanini, 2020): las TIC definen quién se beneficia, cuándo, cuánto, cómo y dónde de las oportunidades de bienestar y desarrollo, de la información, del conocimiento (Garrocho, 2013). Este trabajo parte de la hipótesis de que existen zonas intraurabanas víctimas de la brecha digital, a las que llamamos desiertos digitales urbanos.
Las TIC no sólo generan beneficios, también generan efectos negativos: sicológicos (e.g. aumenta el estrés debido a la presión para trabajar en casa, uso excesivo que afecta el trabajo escolar y laboral), económicos y financieros (e.g. compras de impulso, participación en juegos de azar), culturales (e.g. pornografía infantil, acoso, robo de identidad, ciberbuling), sociales (e.g. infodemia, debilitamiento de redes sociales, soledad, aislamiento), personales (e.g. ansiedad, hostilidad, problemas de sueño y de postura) (Ragnedda y Kreitem, 2018; Scheerder et al., 2019). Estos aspectos negativos de las TIC son poco reportados en la literatura.
Las perspectivas dominantes para examinar la brecha digital son (Navarro et al., 2018): i) tecnológica, enfatiza la provisión de infraestructura digital; ii) socioeconómica, se enfoca a las condiciones económicas de las familias e individuos para acceder, usar y aprovechar las TIC; iii) sociocultural, analiza los procesos implicados en el uso, socialización y significados de las TIC entre grupos sociales; iv) subjetivo-individual, devela las actividades individuales en su interacción con las TIC: para qué se utilizan y cuán creativo es su uso; v) praxiológica, examina la práctica de los usuarios: los individuos no solo requieren acceso a las TIC, necesitan habilidades digitales para aprovecharlas; vi) axiológica, privilegia los valores implícitos en el uso de las TIC y la importancia del contexto en el que se inscriben; vii) política, resalta el papel de las políticas públicas que promuevan la generación, acceso, uso y aprovechamiento de las TIC (Andrés, 2014; Alva de la Selva; 2015). En este trabajo predominan las perspectivas tecnológica y socioeconómica, desde un enfoque de Ciencias Sociales Espacialmente Integradas (CSEI: Garrocho, 2015).
El enfoque CSEI, permite considerar diversos enfoques analíticos, articulándolos mediante dos dimensiones básicas: espacio y tiempo.3 Esto facilita escapar de las tradiciones reduccionistas que fragmentan la ciencia mediante fronteras disciplinarias, a menudo arbitrarias, que conducen a análisis aislados unos de otros. En el mundo real, los procesos sociales interactúan dinámicamente entre sí, en entornos espaciotemporales concretos.4 Además, el CSEI permite utilizar nuevos instrumentos y métodos para incorporar explícitamente el espacio y el tiempo a los análisis sociales (e.g. estadística espacial), lo que fortalece la comprensión integral de procesos sociales interrelacionados y el diseño de políticas públicas y privadas más focalizadas (Garrocho, 2016). Este tema es clave: los análisis sobre brecha digital apenas inician en México, no se han diseñado abordajes multidisciplinarios y las investigaciones publicadas no consideran el espacio intraurbano (Márquez et al., 2016; Navarro et al., 2018: 55-57).
Nuestro enfoque permitirá cumplir los objetivos del trabajo: i) comprender las causas socioeconómicas que originan, refuerzan y reproducen la exclusión a las TIC al interior de la Zona Metropolitana de Toluca (ZMT); ii) identificar los grupos de población y espacios micropolitanos según su intensidad de exclusión; y, iii) Perfilar políticas que reduzcan la exclusión socioespacial a las TIC, uno de los problemas más desafiantes que enfrenta la sociedad de la información y el conocimiento, especialmente en el contexto del Covid-19. Existe evidencia de que en México la brecha digital se agravó con la pandemia (Lloyd, 2020).
La estrategia de exposición es como sigue. En la primera sección, se aborda el planteamiento teórico de la desigualdad con énfasis en los niveles fundamentales de brecha digital: de acceso, de uso, y de resultado. La segunda sección, describe las fuentes de información y variables consideradas en este trabajo, se detalla la metodología del análisis y se presenta la zona de estudio. En la tercera sección, se valora la fortaleza de nuestro instrumento estadístico, y se presentan y analizan los resultados. La cuarta sección, presenta las conclusiones del trabajo. Se cierra con el listado de las referencias bibliográficas consultadas.
La brecha digital
En México, el coronavirus (Covid-19) ha mostrado la cara más descarnada de la brecha digital: su relación con el beneficio desigual que obtiene la población de servicios claves, como los educativos, de salud, abasto, bancarios o la posibilidad de trabajar desde casa, entre otros aspectos fundamentales de la vida cotidiana (López Pérez, 2020; Haider y Al-Salman, 2020). Gran parte de la población no ha podido aprovechar las oportunidades que ofrecen las TIC y mitigar los efectos de la crisis causada por el Covid-19 (Ortega et al., 2020). Esto ha agudizado las desigualdades sociales y digitales de carácter estructural (Beaunoyer et al., 2020; CEPAL, 2021).
La literatura reciente distingue tres niveles de la brecha digital: i) de acceso, ii) de uso, iii) de resultado (Lutz, 2019). Esto ha generado dos posturas predominantes en el estudio de la brecha digital: una privilegia el acceso y uso efectivo de las TIC, la otra apunta a la preponderancia de las habilidades digitales que permiten un mejor aprovechamiento de las tecnologías (Gladkova y Ragnedda, 2020; Van Dijk, 2020). Ambas posturas tratan de identificar los factores explicativos de la brecha digital. Los más estudiados son los socioeconómicos, usualmente a escalas macro: país y región (OECD, 2017; OECD et al., 2020; Berrone y Ricart, 2020). Hay muy pocos estudios publicados sobre determinantes en el espacio intraurbano (e.g. Aysegul y Gunes, 2016; Otioma et al., 2019): hasta donde sabemos, el que aquí presentamos es el primero a escala de manzana.
Se acepta que la reducción de las desigualdades de acceso a las TIC es una condición necesaria, pero no suficiente para cerrar la brecha digital. Implica disminuir la desigualdad social y digital simultáneamente. La razón: el desarrollo tecnológico avanza todo el tiempo y la desigualdad digital refuerza la desigualdad social preexistente (Azariadis y Stachurski, 2005; Alva de la Selva, 2015; Van Dijk, 2020; Van Deursen, 2020).
Los países en desarrollo, como México, primero deben mejorar el acceso y la conectividad de hogares, empresas, administraciones públicas, universidades, con el fin de aprovechar al máximo las TIC e impulsar la digitalización (Navarro et al., 2018; Mariscal et al., 2016). No obstante, también es importante desarrollar competencias digitales, mediante más y mejor formación y capacitación en aprovechamiento de TIC (Lutz, 2019).
Brecha digital: los tres niveles fundamentales
La desigualdad digital existe en gran parte del mundo (Scheerder et al., 2017; Karar, 2019; Hidalgo et al., 2020; Gladkova y Ragnedda, 2020). Un problema para investigarla es que no existe un modelo único para su análisis y es compleja y dinámica, existen diversas definiciones, niveles, métricas y determinantes (Unwin, 2020).5
Primer nivel: brecha de acceso
La idea de brecha digital se origina en los estudios del Departamento de Comercio de Estados Unidos a finales del siglo pasado. Distinguían dos grupos sociales predominantes: los “info-ricos” (que tienen información) y los “info-pobres” (que carecen de información). El primer grupo tenía acceso a Internet, el segundo no (DC, 1995). Algunos académicos también limitaron la brecha digital a la desigualdad de acceso a Internet (Castells, 2002), otros incluyeron las computadoras (Van Dijk, 2006), recientemente se añadieron todas las TIC (Lutz, 2019).
Este primer nivel de la brecha digital se orienta a las disparidades en su dimensión material: problemas de acceso y equipamiento. Si este enfoque se lleva al extremo, la brecha digital se explica desde el determinismo tecnológico (Mariscal et al., 2016). Para evitarlo, deben considerarse las desigualdades sociales estructurales, que provocan la distribución desigual de los recursos y las disparidades de acceso a las TIC. Esta perspectiva se conoce como teoría de los Recursos y Apropiación (Forenbacher et al., 2019; Van Deursen y Van Dijk, 2018; Van Deursen y Andrade, 2018).
La literatura menciona factores explicativos claves del primer nivel de la brecha digital: acceso a TIC, diferencias de ingresos, edad, género, escolaridad, origen étnico, densidad de población (Hilbert, 2016, estudió 172 países; Srinuan et al., 2012: Tailandia; Van Deursen y Van Dijk, 2018: Holanda; Pick et al., 2020: América Latina y el Caribe).
Sin embargo, disponibilidad de infraestructura y equipo no significa uso eficaz, autónomo y eficiente de las TIC (Brotcorne y Valenduc, 2009). El valor asociado a las TIC se deriva de su uso: por lo regular, una persona con habilidades digitales y alta formación educativa, aprovechará mejor las TIC que una persona en la condición opuesta (Bowie, 2000). Superadas las dificultades materiales, surgen nuevas formas de brecha digital, ligadas a los modos de uso.
En los últimos años, la literatura internacional reporta pocos estudios sobre la brecha digital de primer nivel, privilegiando las desigualdades de uso y habilidades digitales, que son parte del segundo nivel de la brecha digital (Van Deursen y Van Dijk, 2018; Hilbert, 2016). La explicación: gran parte de la investigación sobre la brecha digital se hace en países avanzados con acceso generalizado a las TIC (OECD, 2017).
Como lo ha mostrado la pandemia de Covid-19, México está lejos de superar la brecha digital, que se deriva del acceso desigual a los elementos materiales básicos (López-Pérez, 2020). En la postpandemia será vital para la vida cotidiana acceder a las TIC. Por tanto, se debe resolver este primer nivel como condición necesaria, aunque no suficiente, para reducir la brecha digital (Navarro et al., 2018). Esto justifica que en nuestro trabajo se investigue la brecha digital de primer nivel, con un alto grado de desagregación: en el espacio intraurbano y a escala de manzana.
Segundo nivel: brecha de uso
Las habilidades cognitivas y los conocimientos digitales son claves para optimizar el uso y aprovechamiento de las TIC (Van Deursen y Van Dijk, 2010). Esta perspectiva de la brecha digital, se denomina brecha de segundo nivel (bautizada así por Hargittai, 2002). Existen dos enfoques dominantes: uno se centra en las desigualdades socioeconómicas de los usuarios de Internet y cómo aprovechan las TIC (Guichard, 2004), y el segundo prioriza conceptualizaciones vinculadas a las habilidades digitales (Van Deursen y Van Dijk, 2015). Van Deursen et al. (2016) distinguen cuatro tipos de habilidades digitales: i) operativas (destrezas básicas para el uso de Internet), ii) informativas (capacidad de encontrar, seleccionar y evaluar fuentes de información en Internet), iii) sociales (habilidad para comunicar e interactuar en línea), iv) creativas (pericia para crear diferentes tipos de contenidos de calidad y publicarlos o compartirlos con otros usuarios de Internet).
La investigación empírica que mide la capacidad de los individuos para utilizar las TIC tiene limitaciones importantes (Van Deursen y Van Dijk, 2010): faltan definiciones operativas completas de las habilidades digitales y su forma de medición; y usualmente requieren trabajo de campo intensivo, lo que eleva el costo (Van Laar et al., 2017). Algunos estudios recientes, resumen la brecha digital con indicadores sintéticos de acceso y uso de las TIC. Usualmente consideran la disponibilidad de las TIC fundamentales: i) teléfono celular; ii) computadora, tablet o laptop; iii) Internet (Ojo et al., 2019). Estas TIC son, en términos agregados, las más relevantes para la población en México (INEGI, 2020: ENDUTIH, 2019) y otras partes del mundo (Van Dijk, 2017).6
Tercer nivel: brecha de resultado
Los problemas de acceso, uso y competencia digital no explican el tercer nivel de la brecha digital y el impacto de resultados. El Covid-19 ha acelerado la necesidad de reducir las desigualdades de acceso y uso, y adquirir nuevas habilidades digitales (Lloyd, 2020). Esto requiere nuevas competencias en Internet de las cosas (IoT), inteligencia artificial (IA), Big Data, minería de datos, neurociencias, biotecnología, entre otras disciplinas (Cotter y Reisdorf, 2020). La brecha digital de tercer nivel deberá investigarse más a fondo, para perfilar estrategias de cómo reducirla (Van Deursen et al., 2019).
A diferencia del primer y segundo nivel de la brecha digital, que se refieren al acceso y uso de las TIC, el tercer nivel apunta a las diferencias en la capacidad de movilizar recursos digitales, para lograr objetivos específicos. Incluso si los usuarios tienen el mismo nivel de acceso, equipamiento y habilidades, quizá no obtengan los mismos beneficios del uso de las TIC e Internet (Van Deursen y Helsper, 2015). Este tercer nivel aún carece de estudios teóricos sobre los resultados tangibles de la actividad digital (Helsper et al., 2015).
Se pueden identificar dos niveles de análisis de la brecha digital de tercer nivel: el agregado y el individual (Hwang y Shin, 2017). A nivel agregado, una línea de investigación se enfoca a la contribución de las TIC a la productividad y el crecimiento económico, así como al problema de las divergencias territoriales (Katz, 2018). A nivel individual, hay dos líneas principales de investigación: una, se orienta a los efectos de las TIC en la desigualdad salarial entre trabajadores calificados y no calificados (Marouani y Nilsson, 2016); la otra, intenta comprender los efectos benéficos del uso de Internet (Scheerder et al., 2017), en cinco esferas de actividad: económica, social, institucional, política y educativa (Van Deursen y Helsper, 2015).
La literatura sobre los factores claves de la brecha digital de tercer nivel es limitada (Scheerder et al., 2017). Los estudios empíricos identifican tres categorías de factores: sociodemográficos, económicos y sociales (Castellaccia y Viñas-Bardolet, 2019).
Materiales y método
Zona de estudio
Constituida por 16 municipios, la Zona Metropolitana de Toluca (ZMT: Figura 1 y Tabla 1) alberga 2.3 millones de habitantes, es la quinta más poblada de México, y tiene un grado de urbanización de 85.1 por ciento, que equivale a dos millones de habitantes asentados en 16,913 manzanas urbanas. Para nuestro análisis seleccionamos únicamente 12,307 manzanas urbanas (1.7 millones de habitantes: 74.1 por ciento del total de la ZMT), que cumplen con dos criterios: i) contener viviendas particulares habitadas; y, ii) disponer de información para el cálculo del Índice Socioespacial de Brecha Digital (ISBD).
Tabla 1 Panorama por municipio de las variables empleadas en la ZMT
| Municipio | Población | Variables de Disponibilidad | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Población Total | Población analizada |
% | Total de viviendas particulares habitadas |
Porcentaje de viviendas
particulares habitadas con |
|||
| Teléfono celular | Computadora, tablet o laptop | Internet | |||||
| Toluca | 910,608 | 819,581 | 90.0 | 218,309 | 90.5 | 49.0 | 61.8 |
| Metepec | 242,307 | 238,449 | 98.4 | 67,389 | 92.9 | 62.3 | 74.3 |
| Zinacantepec | 203,872 | 137,872 | 67.6 | 33,084 | 87.9 | 40.0 | 52.9 |
| Lerma | 170,327 | 96,121 | 56.4 | 24,844 | 91.1 | 49.1 | 61.3 |
| San Mateo Atenco | 97,418 | 94,028 | 96.5 | 22,237 | 90.0 | 38.3 | 55.3 |
| Tenango del Valle | 90,518 | 56,278 | 62.2 | 13,195 | 83.2 | 31.8 | 45.1 |
| Ocoyoacac | 72,103 | 50,747 | 70.4 | 11,868 | 88.2 | 38.6 | 53.7 |
| Almoloya de Juárez | 174,587 | 61,044 | 35.0 | 15,345 | 87.1 | 31.6 | 40.4 |
| Otzolotepec | 88,783 | 34,168 | 38.5 | 7,942 | 86.1 | 30.1 | 43.3 |
| Temoaya | 105,766 | 29,903 | 28.3 | 6,942 | 83.9 | 28.5 | 38.9 |
| Calimaya | 68,489 | 32,720 | 47.8 | 7,487 | 86.3 | 33.0 | 45.0 |
| San Antonio la Isla | 31,962 | 28,356 | 88.7 | 7,545 | 93.1 | 46.4 | 62.0 |
| Xonacatlán | 54,633 | 34,581 | 63.3 | 8,105 | 89.0 | 37.2 | 51.0 |
| Chapultepec | 12,772 | 11,441 | 89.6 | 3,075 | 89.9 | 44.6 | 63.3 |
| Rayón | 15,972 | 9,066 | 56.8 | 2,125 | 83.7 | 36.4 | 52.9 |
| Mexicaltzingo | 13,807 | 10,727 | 77.7 | 2,624 | 85.8 | 40.9 | 59.7 |
| Total | 2,353,924 | 1,745,082 | 74.1 | 452,116 | 88.0 | 39.9 | 53.8 |
| Municipio | Variables Socioeconómicas | ||||||
|
Grado
promedio de escolaridad |
Población de 3 años y más que habla alguna lengua indígena |
Población con grupo
religioso protestantes/ cristianos evangélicos |
Densidad de población (hab/ha) |
Población nacida en otra entidad |
|||
| Toluca | 11.4 | 18,669 | 56,735 | 168.4 | 100,794 | ||
| Metepec | 12.8 | 439 | 16,513 | 341.4 | 54,397 | ||
| Zinacantepec | 10.6 | 208 | 5,758 | 100.7 | 9,134 | ||
| Lerma | 11.1 | 492 | 6,592 | 142.4 | 19,295 | ||
| San Mateo Atenco | 10.8 | 247 | 5,105 | 116.9 | 13,775 | ||
| Tenango del Valle | 9.8 | 99 | 3,808 | 121.9 | 3,348 | ||
| Ocoyoacac | 10.3 | 884 | 2,499 | 121.3 | 4,527 | ||
| Almoloya de Juárez | 10.2 | 221 | 2,721 | 128.8 | 5,800 | ||
| Otzolotepec | 9.4 | 1,184 | 1,990 | 133.0 | 1,794 | ||
| Temoaya | 9.0 | 6,659 | 2,639 | 83.5 | 3,200 | ||
| Calimaya | 10.0 | 31 | 921 | 109.5 | 1,348 | ||
| San Antonio la Isla | 11.0 | 68 | 1,862 | 166.3 | 5,227 | ||
| Xonacatlán | 10.1 | 419 | 5,844 | 103.2 | 2,225 | ||
| Chapultepec | 10.8 | 26 | 687 | 106.5 | 2,004 | ||
| Rayón | 10.3 | 3 | 244 | 135.5 | 456 | ||
| Mexicaltzingo | 10.4 | 20 | 570 | 118.2 | 429 | ||
| Total | 10.5 | 29,669 | 114,488 | 137.3 | 227,753 | ||
Variables analizadas
Nuestra principal fuente de información cartográfica y de las variables empleadas, fue el Censo de Población y Vivienda 2020 del INEGI.
Para calcular el ISBD, utilizamos tres variables de disponibilidad de TIC: i) viviendas particulares habitadas que disponen de teléfono celular; ii) viviendas que disponen de computadora, tablet o laptop; iii) viviendas que disponen de Internet; y una cuarta variable de referencia: total de viviendas particulares habitadas. Las cuatro se desagregan a escala de manzana.
Método
Se siguieron tres fases para develar la dimensión espacial de la brecha digital, en el territorio intrametropolitano de la ZMT.
En la primera fase se responde la pregunta: ¿Dónde ocurre la brecha digital y con qué intensidades? Con información estadística y cartográfica desagregada a escala de manzanas (INEGI, 2021) se diseñó el Índice Socioespacial de Brecha Digital (ISBD). Su cálculo se muestra en la Ecuación 1:
Dónde:
ISBD = Índice Socioespacial de Brecha Digital.
VPHCel = Número de viviendas particulares habitadas que disponen de teléfono celular.
VPHPc = Número de viviendas particulares habitadas que disponen de computadora, tablet o laptop.
VPHInt = Número de viviendas particulares habitadas que disponen de Internet.
TVPH = Número total de viviendas particulares habitadas en cada una de las manzanas.
El ISBD es el valor promedio de viviendas que no tienen acceso a las TIC para cada una de las manzanas, expresado en porcentaje. Es nuestra variable dependiente a escala de cada manzana de la ZMT.7
En la segunda fase se exploran los patrones de distribución y aglomeración/dispersión espacial del ISBD. Así podemos contestar la pregunta: ¿Cuál es la prioridad de atención para los diversos espacios intrametropolitanos? Estimamos los índices de Autocorrelación Espacial Local de Moran y de Getis-Ord (Gi*) para identificar, con significancia estadística, el grado de dependencia espacial individual del ISBD por manzana, e identificamos clústers o agrupamientos espaciales de manzanas. Clasificamos las áreas estadísticamente significativas en cinco categorías (Lloyd, 2010):
Alto-Alto. Grupo de manzanas con valores altos del ISBD (superiores a la media) rodeadas de manzanas que también registran valores altos. Se trata de espacios intraurbanos segregados negativamente: prioritarios en materia de atención, por su alta brecha digital. Son desiertos digitales urbanos.
Bajo-Bajo. Grupo de manzanas con valores bajos del ISBD (inferiores a la media) que son vecinas de manzanas que también registran valores bajos. Son espacios segregados positivamente, no-prioritarios para atención, por su baja brecha digital: vergeles digitales urbanos.
Alto-Bajo. Grupo de manzanas con valores altos del ISBD rodeadas de manzanas con valores bajos. Espacios de segregación mixta positiva: pueden recibir ventajas de manzanas vecinas de bajo ISBD.
Bajo-Alto. Grupo de manzanas con valores bajos del ISBD rodeadas de manzanas con valores altos. Espacios de segregación mixta negativa: pueden recibir desventajas de manzanas vecinas con alto ISBD.
Estadísticamente no significativas. Grupo de manzanas con valores no-significativos en términos estadísticos, respecto a la configuración de clústers o agrupamientos.
En la tercera fase, se contesta la pregunta: ¿Cómo se explica estadísticamente la brecha digital desde un análisis genuinamente espacial? Para esto, estimamos la Regresión Geográficamente Ponderada (RGP, acrónimo en español; GWR por sus siglas en inglés). La RGP es una herramienta que modela procesos heterogéneos (i.e. no estacionarios): mide las variaciones espaciales de las relaciones entre variables dependientes e independientes de manera local (i.e. modelo local), dentro de un área determinada en función de la localización de cada unidad espacial (e.g. manzana): crea una ecuación para cada una. La RGP considera la heterogeneidad espacial en los modelos de regresión con datos georeferenciados (Brunsdon et al., 1996; Fotheringham et al., 2002; Wheeler y Tiefelsdor, 2005; Charlton et al., 2009; Fábián, 2014; Bivand et al., 2017).
Así, la variable dependiente utilizada fue el ISBD por manzana. Las independientes: escolaridad, etnicidad, religión, densidad de población y migración, que la literatura asocia a la brecha digital (ISBD) y que resultan de nuestros análisis estadísticos exploratorios (ver Resultados).8 No utilizamos estadística estándar, porque en este caso se violaría uno de sus supuestos fundamentales: la independencia de las observaciones. La brecha digital registra al menos un tipo de dependencia entre las observaciones: la dependencia espacial (ver Resultados), aspecto poco considerado en la literatura nacional e internacional.
El modelo RGP local se expresa de la forma siguiente:
Dónde:
yi = Variable dependiente en la localización o manzana i.
xin = Valor de la variable explicativa p en la manzana i.
(ui, vi) = Coordenadas de localización de la manzana i.
ei = Error observado, debido a variables no controladas en la manzana i.
La RGP supera a la regresión tradicional (no-espacial) por su nivel de detalle y precisión: ejecuta tantas ecuaciones de regresión como unidades de análisis se tengan (i.e. manzanas). En este trabajo genera una regresión para cada manzana, en función de su localización geográfica y los valores de las manzanas vecinas dentro de un ancho de banda (i.e. número óptimo de vecinos dentro de una distancia establecida: fijo o adaptativo). Por tanto, tienen mayor peso las manzanas concentradas a menor distancia, que las dispersas más lejanas (Fotheringham et al., 2001).
Otra ventaja de la RGP sobre la estadística tradicional (no-espacial), es que realiza un ajuste específico que permite reconocer cuánto y dónde varia el poder explicativo de las variables independientes, ya que estima coeficientes de determinación locales (R2) para cada unidad espacial (i.e. manzana), explicando la variación según su localización espacial (Fotheringham et al., 2002).
Cuando se trata de analizar procesos que operan en el territorio, la RGP ofrece mejores resultados en comparación con métodos tradicionales de regresión lineal múltiple (e.g. Mínimos Cuadrados Ordinarios: OLS), que omiten la heterogeneidad espacial. Es decir: los métodos tradicionales no consideran la estructura espacial del fenómeno al analizar las relaciones entre variables. Como si ocurriera en un no-lugar: una hoja de cálculo o un programa de cómputo vacíos de contenido geográfico (Zhang et al., 2017).9 En cambio, la RGP sí incluye la estructura espacial de los procesos que analiza.
Resultados
Pregunta 1. ¿Dónde se detecta brecha digital y con qué intensidades?
El Índice Socioespacial de Brecha Digital (ISBD) expresa el porcentaje de no acceso a TIC en las viviendas, para cada una de las 12,307 manzanas analizadas. Es decir: es un acercamiento micro a la brecha digital, que permite focalizar acciones de política pública y privada. No obstante, puede resultar demasiado desagregado para ciertas acciones macro, como las de conectividad, por ejemplo.
Para facilitar el análisis, clasificamos las manzanas según su ISBD, a partir de la Desviación Estándar, que es un método menos arbitrario que otros, ya que genera cuatro categorías en función de la distribución estadística de sus valores.
Los rangos de valores de intensidad del ISBD son: Brecha Digital Baja de 0.0 a 16.8 por ciento, con 2,313 manzanas en esta categoría (equivalen a 18.8 por ciento del total); Media Baja de 16.9 a 33.7, con 3,902 manzanas (31.7 por ciento); Media Alta de 33.8 a 50.6, con 4,062 manzanas (33 por ciento); y Alta de 50.7 a 100, con 2,030 (16.5 por ciento) (Tabla 2 y Figura 2).
Tabla 2 Clasificación de las manzanas en función de las categorías del ISBD
| Municipio | Total de manzanas analizadas |
Categorias de Brecha Digital | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Baja | Medio Baja | Medio Alta | Alta | ||||||
| Número de
Manzanas |
% | Número de
Manzanas |
% | Número de Manzanas | % | Número de Manzanas | % | ||
| Toluca | 6,097 | 1,226 | 20.1 | 2,205 | 36.2 | 1,783 | 29.2 | 883 | 14.5 |
| Metepec | 1,601 | 635 | 39.7 | 622 | 38.9 | 302 | 18.9 | 42 | 2.6 |
| Zinacantepec | 949 | 134 | 14.1 | 250 | 26.3 | 348 | 36.7 | 217 | 22.9 |
| Lerma | 705 | 170 | 24.1 | 161 | 22.8 | 265 | 37.6 | 109 | 15.5 |
| San Mateo Atenco | 543 | 73 | 13.4 | 111 | 20.4 | 275 | 50.6 | 84 | 15.5 |
| Tenango del Valle | 405 | 11 | 2.7 | 80 | 19.8 | 159 | 39.3 | 155 | 38.3 |
| Ocoyoacac | 380 | 9 | 2.4 | 106 | 27.9 | 194 | 51.1 | 71 | 18.7 |
| Almoloya de Juárez | 367 | 15 | 4.1 | 96 | 26.2 | 142 | 38.7 | 114 | 31.1 |
| Otzolotepec | 233 | 5 | 2.1 | 38 | 16.3 | 108 | 46.4 | 82 | 35.2 |
| Temoaya | 225 | 12 | 5.3 | 26 | 11.6 | 49 | 21.8 | 138 | 61.3 |
| Calimaya | 209 | 3 | 1.4 | 26 | 12.4 | 125 | 59.8 | 55 | 26.3 |
| San Antonio la Isla | 206 | 17 | 8.3 | 82 | 39.8 | 85 | 41.3 | 22 | 10.7 |
| Xonacatlán | 173 | 0 | 0.0 | 36 | 20.8 | 107 | 61.8 | 30 | 17.3 |
| Chapultepec | 89 | 1 | 1.1 | 35 | 39.3 | 44 | 49.4 | 9 | 10.1 |
| Rayón | 67 | 1 | 1.5 | 12 | 17.9 | 40 | 59.7 | 14 | 20.9 |
| Mexicaltzingo | 58 | 1 | 1.7 | 16 | 27.6 | 36 | 62.1 | 5 | 8.6 |
| Total | 12,307 | 2,313 | 18.8 | 3,902 | 31.7 | 4,062 | 33.0 | 2,030 | 16.5 |
Fuente: elaboración propia.
En una primera aproximación visual del ISBD, observamos un patrón espacial Centro-Periferia, que vincula el crecimiento histórico de la ciudad con la distribución de manzanas por categoría de Brecha Digital:
Baja. Manzanas con distribución Poniente-Centro-Oriente, predominan en cuatro municipios donde se concentra 93.6 por ciento del total de esta categoría: Toluca (1,226 manzanas, sobre todo en las colonias Colón, Morelos, Ciprés, La Mora, Independencia), Metepec (635: San Carlos, La Virgen, La Asunción), Lerma (170: Los Encinos, El Cerrillo, La Merced), y Zinacantepec (134: Zamarrero, Nueva Serratón, San Jorge). Se caracterizan por su alto nivel socioeconómico y educativo. Llama la atención que el municipio de Xonacatlán no registra ninguna manzana en este rango.
Medio Baja. El patrón de distribución de manzanas se expande en dirección Poniente-Centro-Oriente, predominan en seis municipios que agrupan 88.5 por ciento del total de esta categoría, cuatro de ellos también aparecían en la categoría Brecha Digital Baja: Toluca (2,205 manzanas, sobre todo en colonias como El Calvario, Universidad), Metepec (622 manzanas: Casa Blanca, La Pilita, Barrio San Miguel), Zinacantepec (250: Transfiguración, Lindavista), y Lerma (161: Valle de Lerma, La Ciénega); aparecen dos municipios: San Mateo Atenco (111 manzanas: Santa Elena, Barrios Santa María, San Isidro y La Magdalena), y Ocoyoacac (106 manzanas: Santiaguito, Santa María). Estas manzanas también presentan condiciones socioeconómicas favorables.
Estas categorías de Brecha Digital Baja y Medio Baja, son inferiores a la media metropolitana, concentran 50.5 por ciento del total de manzanas (6,215) y se localizan principalmente en los municipios de Toluca y Metepec (75.4 por ciento). Este patrón espacial se vincula al núcleo central de Toluca: la parte de la ciudad más antigua y consolidada, y con Metepec, donde se concentra la expansión moderna de la metrópoli.
Medio Alta. Con la mayor cantidad de manzanas (33 por ciento), se distribuye en once municipios que aglomeran 93.7 por ciento del total de este rango: tiene un patrón Poniente-Centro-Oriente, repiten seis municipios que aparecían en las categorías de Brecha Digital Baja y Muy Baja: Toluca (1,783: sobre todo en las colonias La Teresona, Santa Cruz Azcapotzaltongo), Zinacantepec (348: San Luis Mextepec), Metepec (302: La Unión, Ocotitlán), San Mateo Atenco (275: Barrios La Concepción y San Juan), Lerma (265: Adolfo López Mateos, San Pedro Tultepec) y Ocoyoacac (194: San Pedro Cholula). Se suma el municipio de Almoloya de Juárez (142: San Francisco Tlalcilalcalpan). Con patrón Norte-Sur se detectan cuatro municipios: dos al Norte, Otzolotepec (108: Santa María Tetitla) y Xonacatlán (107: Santa María Zolotepec); y dos al Sur, Calimaya (125: Santa María Nativitas, San Lorenzo Cuauhtenco) y Tenango del Valle (159: Santiaguito Cuaxustenco). Predominan las condiciones socioeconómicas bajas y medio bajas.
Alta. Las manzanas en esta categoría predominan en seis municipios (79.6 por ciento del total de esta categoría), con distribución Poniente-Centro-Oriente: repiten cuatro de las categorías anteriores, Toluca (883: San Cristóbal Huichochitlán, San Andrés Cuexcontitlán, San Pablo Autopan que tiene la mayor población hablante de lengua indígena de la ZMT), Zinacantepec (217: Santa María del Monte, San Antonio Acahualco), Almoloya de Juárez (114: Santiaguito Tlalcilalcalli, San Miguel Almoloyan, Mayorazgo de León) y Lerma (109: San Nicolás Peralta). Con patrón Norte-Sur hay dos municipios, Temoaya (138: San Pedro de Arriba, San Pedro de Abajo que ocupa el segundo sitio en población hablante de lengua indígena de la ZMT); y Tenango del Valle (155: Santa María Jajalpa, San Bartolomé Atlatlahuca). En estos las condiciones socioeconómicas son desfavorables.
Las categorías de Brecha Digital Medio Alta y Alta, se ubican por encima de la media, concentran 49.5 por ciento del total de manzanas de la ZMT (6,092) y predominan en el espacio intrametropolitano. Los patrones espaciales se vinculan con el crecimiento y expansión hacia las periferias, donde se integran-absorben pueblos originarios, lo que genera una estructura periurbana segregada-fragmentada.
Pregunta 2. ¿Cuál es la prioridad de atención para los diversos espacios intrametropolitanos?
La intensidad del ISBD por manzana, ofrece información para alimentar políticas microfocalizadas. Sin embargo, puede ser demasiado fina para políticas de amplio espectro, lo que justifica clasificar las manzanas por prioridad de atención.
Para establecer prioridades de atención en el territorio, aplicamos la técnica de autocorrelación espacial local Getis-Ord (Gi*), que identifica clústers o agrupamientos de manzanas y los clasifica por categorías de atención (ver metodología) (Tabla 3 y Figura 3):
Tabla 3 Clústers de manzanas clasificadas por categorías de atención de Brecha Digital
| Municipio | Total de manzanas analizadas | Clústers de manzanas | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Alto-Alto (Desiertos Digitales) Prioridad de atención 1 | Alto-Bajo (Segregación Mixta Positiva) Prioridad de atención 2 | Estadísticamente No Significativos | |||||
| Número de Manzanas | % | Número de Manzanas | % | Número de Manzanas | % | ||
| Toluca | 6,097 | 1,496 | 24.5 | 171 | 2.8 | 858 | 14.1 |
| Metepec | 1,601 | 114 | 7.1 | 90 | 5.6 | 86 | 5.4 |
| Zinacantepec | 949 | 387 | 40.8 | 65 | 6.8 | 250 | 26.3 |
| Lerma | 705 | 259 | 36.7 | 110 | 15.6 | 60 | 8.5 |
| San Mateo Atenco | 543 | 208 | 38.3 | 52 | 9.6 | 112 | 20.6 |
| Tenango del Valle | 405 | 205 | 50.6 | 9 | 2.2 | 191 | 47.2 |
| Ocoyoacac | 380 | 148 | 38.9 | 98 | 25.8 | 134 | 35.3 |
| Almoloya de Juárez | 367 | 205 | 55.9 | 19 | 5.2 | 101 | 27.5 |
| Otzolotepec | 233 | 127 | 54.5 | 44 | 18.9 | 60 | 25.8 |
| Temoaya | 225 | 190 | 84.4 | 3 | 1.3 | 3 | 1.3 |
| Calimaya | 209 | 161 | 77.0 | 24 | 11.5 | 24 | 11.5 |
| San Antonio la Isla | 206 | 88 | 42.7 | 31 | 15.0 | 12 | 5.8 |
| Xonacatlán | 173 | 92 | 53.2 | 2 | 1.2 | 79 | 45.7 |
| Chapultepec | 89 | 0 | 0.0 | 63 | 70.8 | 15 | 16.9 |
| Rayón | 67 | 55 | 82.1 | 8 | 11.9 | 4 | 6.0 |
| Mexicaltzingo | 58 | 1 | 1.7 | 52 | 89.7 | 5 | 8.6 |
| Total | 12,307 | 3,736 | 30.4 | 841 | 6.8 | 1,994 | 16.2 |
| Municipio |
Total de manzanas analizadas |
Clústers de manzanas | |||||
|
Bajo-Alto (Segregación Mixta Negativa) Prioridad de atención 3 |
Bajo-Bajo (Aventajados) Prioridad de atención 4 |
Estadísticamente No Significativos |
|||||
|
Número de
Manzanas |
% |
Número de
Manzanas |
% |
Número de
Manzanas |
% | ||
| Toluca | 6,097 | 283 | 4.6 | 3,289 | 53.9 | 858 | 14.1 |
| Metepec | 1,601 | 53 | 3.3 | 1,258 | 78.6 | 86 | 5.4 |
| Zinacantepec | 949 | 13 | 1.4 | 234 | 24.7 | 250 | 26.3 |
| Lerma | 705 | 7 | 1.0 | 269 | 38.2 | 60 | 8.5 |
| San Mateo Atenco | 543 | 23 | 4.2 | 148 | 27.3 | 112 | 20.6 |
| Tenango del Valle | 405 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 191 | 47.2 |
| Ocoyoacac | 380 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 134 | 35.3 |
| Almoloya de Juárez | 367 | 41 | 11.2 | 1 | 0.3 | 101 | 27.5 |
| Otzolotepec | 233 | 2 | 0.9 | 0 | 0.0 | 60 | 25.8 |
| Temoaya | 225 | 0 | 0.0 | 29 | 12.9 | 3 | 1.3 |
| Calimaya | 209 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 24 | 11.5 |
| San Antonio la Isla | 206 | 3 | 1.5 | 72 | 35.0 | 12 | 5.8 |
| Xonacatlán | 173 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 79 | 45.7 |
| Chapultepec | 89 | 11 | 12.4 | 0 | 0.0 | 15 | 16.9 |
| Rayón | 67 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 4 | 6.0 |
| Mexicaltzingo | 58 | 0 | 0.0 | 0 | 0.0 | 5 | 8.6 |
| Total | 12,307 | 436 | 3.5 | 5,300 | 43.1 | 1,994 | 16.2 |
Fuente: elaboración propia.
Figura 3 Clústers del ISBD clasificado por categorías de atención de Brecha Digital
Alto-Alto (Desiertos Digitales)
Prioridad de atención 1: máxima prioridad. Son áreas integradas por manzanas con Alta Brecha Digital, rodeadas de manzanas que presentan también Brecha Digital Alta. Lo conforman 3,736 manzanas (30.4 por ciento del total de la ZMT). Tienden a localizarse en las periferias de la ciudad y sus condiciones socioeconómicas son las más desfavorables y de mayor exclusión.
Alto-Bajo (Clústers con Segregación Mixta Positiva)
Prioridad de atención 2. Son agrupamientos de manzanas con Alta Brecha Digital, rodeadas de manzanas con Brecha Digital Baja. Los llamamos de segregación mixta positiva, porque las manzanas de Brecha Digital Baja (en estos entornos son más numerosas) pueden trasladar ventajas o externalidades positivas a las que registran Brecha Digital Alta (e.g. conectividad). Estos clústers suman 841 manzanas (6.8 por ciento de la ZMT), se distribuyen de manera dispersa hacia periferias de la ciudad.
Bajo-Alto (Clústers con Segregación Mixta Negativa)
Prioridad de atención 3. Son entornos de manzanas con Baja Brecha Digital, rodeadas de manzanas con Alta Brecha Digital. Los llamamos de segregación mixta negativa, porque las manzanas de Brecha Digital Alta (que son más numerosas en estos clústers) pueden trasladar desventajas o externalidades negativas a las de Brecha Digital Baja (e.g. robo de señal, daños a la red de conectividad), suman 436 manzanas (3.5 por ciento de la ZMT), que tienden a aglomerarse en dirección Poniente-Centro-Oriente.
Bajo-Bajo (Clústers Aventajados)
Prioridad de atención 4. Entornos privilegiados no-prioritarios por su Baja Brecha Digital, constituidos por 5,300 manzanas (43.1 por ciento de la ZMT: poco menos de la mitad del espacio intrametropolitano). Su localización predominante es Poniente-Centro-Oriente: Toluca, Metepec, Lerma, San Mateo Atenco, Zinacantepec.
Clústers estadísticamente no significativos
Estas manzanas no se agrupan en forma estadísticamente significativa. Sin embargo, muchas requieren atención. La intensidad de las acciones las define el ISBD de cada manzana, que se estimó para responder la pregunta 1. Suman 1,994 manzanas, 16.2 por ciento de la ZMT (Tabla 3 y Figura 3).
Pregunta 3. ¿Cómo se explica estadísticamente la brecha digital con un modelo RGP?
Selección de las variables independientes. Se realizaron análisis estadísticos espaciales y no espaciales para seleccionar las variables. Los criterios de selección fueron diversos, destacan: pruebas de no multicolinearidad, de homocedasticidad en los valores residuales, de heterogeneidad, dependencia espacial (I de Morán y Gi* de Getis-Ord: incluyendo la variable dependiente) y capacidad de explicación (R2) (Anselin, 1995, 2017). Todas las variables explicativas del ISBD presentaron autocorrelación espacial estadísticamente significativa (99 por ciento). Las variables que integran el modelo RGP son: escolaridad, etnicidad, religión, densidad de población y migración.
Fortaleza del Modelo RGP
Se construyeron cinco modelos RGP y se eligió el que registró el Criterio de Información de Akaike (AIC, por sus siglas en inglés) más bajo: indica el mejor ajuste a los datos de modelos con la misma variable independiente (Fotheringham et al., 2002; Martínez et al., 2009). Se registra una leve diferencia de la bondad de ajuste entre el modelo RGP que seleccionamos (R2 = 0.77) y el modelo global de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO: R2 = 0.75). Sin embargo, el modelo RGP ofrece información local a escala de manzana, considera procesos no estacionarios y la estructura espacial de la Brecha Digital (ISBD) en la ZMT, lo que lo hace superior al modelo (MCO) que es no-espacial: no considera la heterogeneidad de la Brecha Digital en el territorio (Fotheringham et al., 2002).10
Los residuales del modelo RGP seleccionado muestran que se cumple el supuesto de homocedasticidad (i.e. cualquier muestra al azar de los residuales tendrá la misma media y varianza). Esto lo indican los valores bajos de: Índice de Moran (0.143), Z (1.61) y p (0.106). Se acepta la hipótesis de que la autocorrelación espacial no radica en los valores de los residuales. Además, el valor del estadístico P de Jarque-Bera es 0.00, lo que confirma que los residuales están normalmente distribuidos. Esto implica que nuestro modelo RGP de la Brecha Digital en la ZMT, sí incluye la heterogeneidad espacial del fenómeno.
El modelo RGP que seleccionamos tiene un nivel de significancia de 99.0 por ciento, para cada variable independiente, lo que revela que la heterogeneidad espacial es significativa para los parámetros de las variables explicatorias (para explicar el fenómeno de la Brecha Digital en el territorio). Lo mismo indican los interceptos locales, de acuerdo a los valores p derivados del test formal de Montecarlo (Wheeler y Tiefelsdor, 2005; Sánchez-Peña, 2012).
No existen problemas de multicolinearidad o conflicto entre las variables que explican el ISBD. Lo corroboran valores menores a 10.0 del factor de inflación de la varianza (VIF por sus siglas en inglés), que indica la fortaleza de la correlación entre el ISBD y las variables explicatorias: escolaridad (1.68), etnicidad (1.13), religión (1.03), densidad de población (1.04) y migración (1.58).
Bondad de ajuste Global y Local del modelo RGP
La bondad de ajuste global del modelo RGP arroja un coeficiente de determinación (R2) de 0.78, indica un alto nivel explicativo de la brecha digital con las cinco variables seleccionadas. El mapa de los ajustes locales (R2), permite visualizar la variación espacial del poder explicativo del modelo.
Respecto al ajuste local, la variabilidad del coeficiente R2 oscila entre 0.88 y 0.33, refleja que de las 12,307 unidades espaciales analizadas (i.e. manzanas): 11,654 manzanas presentan un buen nivel explicativo (R2 entre 0.88 y 0.50); 620 manzanas regular (R2 entre 0.49 y 0.40); y 33 manzanas malo (R2 entre 0.39 y 0.33). Es muy importante interpretar el comportamiento y significado espacial del ajuste (R2) entre las variables explicativas y el ISBD observado en la Figura 4.
Explicar la variabilidad espacial de la R2 local es complicado, ya que las relaciones entre la variable dependiente y las independientes no es constante ni homogénea en el territorio: las relaciones son no-estacionarias con cambios de magnitud para cada unidad espacial (e.g. manzanas) en función de su ubicación geográfica y los valores o condiciones de las unidades vecinas, que influyen de manera positiva (disminuyen) o negativa (incrementan) la brecha digital de cada unidad espacial en el espacio intrametropolitano. De cualquier manera, se puede concluir que la R2 se incrementa con la distancia, partiendo de la parte central del municipio de Toluca hacia el noroeste y suroeste donde los niveles explicativos más bajos corresponden a regiones rurales.
La alternativa para explicar estadísticamente la variabilidad espacial de la R2 local, consiste en aprovechar el modelo RGP y analizar el efecto de cada una de las variables independientes en el ISBD.
Explicación estadística del modelo RGP
Explicamos la influencia de las variables independientes y la dirección de la relación (i.e. signo positivo o negativo), respecto del comportamiento de la variable dependiente ISBD en el espacio intrametropolitano, a escala de manzana.11
Escolaridad
La variable grado promedio de escolaridad resultó ser la más significativa. Los coeficientes presentan valores entre -11.98 y -4.38 (rango de elasticidad: 7.6), ambos con signo negativo. Es decir, la escolaridad es el mayor contrapeso de la brecha digital, su comportamiento siempre tiende a reducir el ISBD: a mayor grado de escolaridad, menor brecha digital (Figura 5a).
Fuente: elaboración propia.
Figura 5a Comportamiento y relación de influencia de las variables en la brecha digital
El modelo RGP muestra que la influencia de la variable escolaridad afecta de manera diferencial cada localización. Con mayor efecto a reducir el ISBD en Metepec (12.8 años: Licenciatura) y Toluca (11.4 años: Preparatoria). Menor efecto de reducción en Otzolotepec (9.4 años: Secundaria) y Temoaya (9.0 años: Secundaria). La variabilidad espacial respecto a unidades vecinas, enfatiza diferencias territoriales: segregación mixta negativa o positiva a las TIC, una delgada línea entre las categorías de Brecha Digital (ver pregunta 2).
Por tanto, para el espacio intrametropolitano de la ZMT: el incremento en un nivel de escolaridad (i.e. primaria, secundaria, preparatoria, licenciatura, y posgrado), equivale a reducir en 17 por ciento, en promedio, la brecha digital. Esto varía para cada manzana.
Etnicidad
El porcentaje de población de tres años o más que habla alguna lengua indígena es muy significativo, ya que es la única variable que afecta positivamente el modelo RGP. Los coeficientes presentan valores entre -2.21 y 2.49 (rango: 4.69), ambos extremos con signo diferente, la relación etnicidad y Brecha Digital puede incrementar o reducir el ISBD a escala de manzana. Como lo indica su coeficiente positivo, en general: a mayor porcentaje de población hablante de lengua indígena, mayor brecha digital (Figura 5b).
Fuente: elaboración propia.
Figura 5b Comportamiento y relación de influencia de las variables en la brecha digital
La influencia de la población hablante de lengua indígena se concentra en Toluca (18,669 habitantes: San Pedro, Santa María y San Miguel Totoltepec) que se ubican en la categoría Alta Brecha Digital. Temoaya (6,659 habitantes: San Pedro de Arriba, San Pedro de Abajo) y Otzolotepec (1,184 habitantes: San Mateo Capulhuac, Santa Ana Jilotzingo) clasifican en la categoría Media Alta, ambos con notable población hablante de lengua indígena.
La influencia de esta variable se revela incluso en municipios con poca población indígena: Almoloya de Juárez (221 habitantes: Mayorazgo de León) y Tenango del Valle (99 hablantes: San Bartolomé Atlatlahuca, San Francisco Tepexoxuca), que están en la categoría de Alta Brecha Digital. Aunque la población hablante de lengua indígena se ha asociado con exclusión, analfabetismo y bajo nivel educativo, no registra correlación significativa al interior de la ZMT.
La escala de análisis revela que una cuarta parte de población hablante de lengua indígena en una manzana, incrementa en 10.6 por ciento la brecha digital.
Religión
El porcentaje de población perteneciente a grupos religiosos protestantes/cristianos evangélicos, es una variable que no ha sido considerada en trabajos sobre Brecha Digital. Los coeficientes de este predictor registran valores entre -0.20 y 0.46 (rango: 0.66), ambos con signo diferente, esta relación puede incrementar o reducir el ISBD a escala de manzana. En general: a mayor porcentaje de población perteneciente a grupos religiosos protestantes/cristianos evangélicos, menor brecha digital (Figura 5c).
Fuente: elaboración propia.
Figura 5c Comportamiento y relación de influencia de las variables en la brecha digital
La mayor cantidad de población identificada con estos grupos religiosos, se encuentra en: Toluca (56,735: Capultitlán, Santa María Totoltepec), Metepec (16,513: San Bartolomé Tlaltelulco), Lerma (6,592: Santiago Analco), Xonacatlán (5,844: San Francisco Xonacatlán), Zinacantepec (5,758: San Luis Mextepec) y San Mateo Atenco (5,105: Santa María la Asunción). Almoloya de Juárez (2,721: Mayorazgo de León) llama la atención, por ser el único espacio que presenta la mayor reducción de brecha digital asociada a esta variable: esta comunidad merece un análisis más profundo.
La escala del modelo RGP permite asumir que una cuarta parte de la población perteneciente a grupos religiosos protestantes/cristianos evangélicos en una manzana, disminuye en 5.7 por ciento la brecha digital.
Densidad de población
La variable densidad de población también es importante, por razones técnicas de conectividad y de difusión de valores e ideas. Los coeficientes tienen valores entre -0.10 y 0.009 (rango: 0.11), ambos con signo diferente, esta relación puede incrementar o reducir el ISBD. No obstante, en general: a mayor densidad de población, menor brecha digital (Figura 5d).
Fuente: elaboración propia.
Figura 5d Comportamiento y relación de influencia de las variables en la brecha digital
Manzanas con una densidad de población mayor a mil habitantes por hectárea, se localizan en los municipios de: Metepec, Toluca, Otzolotepec, San Mateo Atenco, Tenango del Valle y Lerma. Esto es atribuible al crecimiento poblacional de la ciudad en las últimas cuatro décadas. El resto de los municipios posee una estructura poblacional menos aglomerada.
A escala intrametropolitana se aprecia que las variaciones de densidad se asemejan a las disparidades entre zonas rurales y urbanas. De acuerdo al modelo RGP: una densidad promedio de población de mil habitantes por hectárea, puede reducir hasta en 5.0 por ciento la brecha digital.
Migración
La variable población nacida en otra entidad también es significativa. Los coeficientes tienen valores entre -0.49 y 1.52 (rango: 2.01), ambos con signo diferente, la relación puede incrementar o reducir el ISBD. De acuerdo al modelo RGP: a mayor porcentaje de población nacida en otra entidad, menor brecha digital (Figura 5e).
Fuente: elaboración propia.
Figura 5e Comportamiento y relación de influencia de las variables en la brecha digital
La mayor cantidad de población nacida en otra entidad, se ubica en los municipios de: Toluca (100,794 personas: Sauces, San Pedro Totoltepec), Metepec (54,397: San Salvador Tizatlalli, San Francisco Coaxusco), Lerma (19,295: Lerma de Villada, Los Cedros), San Mateo Atenco (13,775: Santa María la Asunción), Zinacantepec (9,134: San Luis Mextepec) y Almoloya de Juárez (5,800: Conjunto SUTEYM).
La atracción poblacional de la ZMT es alta desde el sismo de 1985 en la Ciudad de México. Actualmente, el principal atractor de población de la ZMT es su cercanía a la CDMX (40 kilómetros) y la oferta de vivienda. Entre los inmigrantes predomina la población con alto nivel de escolaridad, sobre todo al municipio de Metepec.
El modelo RGP indica que a escala de manzana: una cuarta parte de la población nacida en otra entidad, que migre a la ZMT y además cuente con altos niveles educativos, disminuye en un 4.5 por ciento la brecha digital.
Conclusiones
Este texto ofrece información sobre quiénes, cuánto, dónde y por qué padecen Brecha Digital en el espacio interior de la ZMT, a escala de manzana. Hasta donde sabemos, la literatura no reporta trabajos que exploren la brecha digital con esta desagregación espacial.
Nuestro trabajo se orienta a la brecha digital de primer nivel que se deriva de la falta de acceso a TIC básicas. La pandemia de Covid-19 ha demostrado que México está lejos de superar este nivel de la brecha digital (López-Pérez, 2020). En la pospandemia será clave mejorar el acceso a las TIC. Resolver este primer nivel es condición necesaria, aunque no suficiente, para reducir la brecha digital (Navarro et al., 2018).
Reducir la brecha digital no es la panacea para disminuir desigualdades e impulsar el desarrollo personal y colectivo. Incluso, puede generar consecuencias negativas inesperadas (e.g. favorecer el ocio de baja calidad, degradar el aprendizaje, trasladar costos de operación a los trabajadores). Para lograr los impactos deseados, la reducción de la brecha digital debe apoyarse en una mejor educación, el desarrollo de competencias digitales y capacitación en aprovechamiento de TIC.
El análisis empírico para la ZMT se organizó en torno a tres preguntas: ¿Dónde se detecta recha digital y con qué intensidades? ¿Cuál es la prioridad de atención para los espacios intrametropolitanos? ¿Cómo se explica estadísticamente la brecha digital?
La primera pregunta se respondió con un Índice Socioespacial de Brecha Digital (ISBD), que expresa el porcentaje de no acceso a TIC en las viviendas, para cada una de las 12,307 manzanas analizadas. Es un acercamiento micro a la brecha digital, que permite focalizar acciones de política pública y privada. La segunda pregunta se examinó con técnicas de autocorrelación espacial, que identifican clústers de manzanas y los clasifica según su necesidad de atención. Finalmente, explicamos la brecha digital de primer nivel en la ZMT y exploramos la tercera pregunta, mediante un modelo RGP que considera la heterogeneidad espacial en los modelos de regresión con datos georreferenciados.
Explicamos cómo seleccionamos las variables independientes del modelo, demostramos su fortaleza, estimamos su bondad de ajuste (R2) global y local (a escala de manzana) y analizamos el peso, influencia y patrón espacial de la bondad de ajuste de las cinco variables claves. Cuatro variables con correlación global negativa: Escolaridad (siempre tiende reducir la exclusión de las TIC), Religión (variable poco explorada en la literatura), Densidad de Población (variable netamente intraurbana) y Migración (muy importante en la ZMT); y una variable con signo positivo, Etnicidad (porcentaje de población hablante de lengua indígena, grupo en gran desventaja que sistemáticamente tiende a incrementar la exclusión). Sin duda, Educación (i.e. grado promedio de escolaridad) es la variable clave, que puede marcar la diferencia en la reducción de la brecha digital.
Desde nuestro enfoque de Ciencias Sociales Espacialmente Integradas, se acepta que lo único que refleja exactamente la realidad es la realidad misma. El modelo RGP, como todos los modelos, está lejos de ser perfecto: no captura el proceso completo o todas las variables explicativas (Fotheringham et al., 2002). No obstante, nuestro modelo mostró ser robusto, tiene una elevada bondad de ajuste y genera resultados consistentes, sistemáticos y útiles.
De acuerdo a sus realidades socioterritoriales, los ejes de una política de reducción integral de la brecha digital en la ZMT, son, al menos:
Elevar la escolaridad de la población. Cumplir la reforma constitucional del 2021 en materia educativa, de fomento al derecho de inclusión, permanecían y continuidad de la educación superior, gradual y gratuita en México, a partir del año 2022.12 Equipar los centros de todos los niveles educativos con TIC, elevar las habilidades cognitivas y los conocimientos digitales de los estudiantes y los docentes para optimizar el uso y aprovechamiento de las TIC, movilizar recursos digitales, lograr objetivos específicos de impacto. Este y los demás ejes de la política de reducción de la brecha digital, deberían tener en el centro la igualdad e inclusión de las comunidades indígenas.
Incrementar la asequibilidad de las TIC. Para amplios grupos de población de la ZMT, las TIC son costosas. Una alternativa es formar alianzas entre organizaciones privadas y públicas, para financiar a la población con ingresos más bajos para adquirir o actualizar sus herramientas tecnológicas. También se deberían explorar las compras consolidadas y los microcréditos para TIC.
Desarrollar infraestructura. Las alianzas público-privadas serían útiles para contar con infraestructura de internet adecuada: ampliar y mejorar la conectividad, ofrecer internet de mayor ancho de banda, velocidad y confiabilidad.
Reducir las diferencias socioespaciales. La brecha digital se registra entre grupos de población y territorios. Afecta grupos sociales, ocurre en territorios concretos. No basta un enfoque social, se requiere incluir la dimensión territorial. Es clave pensar la inclusión digital de forma más holística, donde se fortalezcan tanto las capacidades individuales y colectivas, como las territoriales. Debe adoptarse un enfoque socioespacial de políticas públicas y privadas, que genere capital sinérgico y social en los territorios para reducir la brecha digital.
Mejorar los contenidos y aplicaciones en internet. Desarrollar contenidos y aplicaciones con relevancia local, entendibles y útiles para la población de la ZMT. Impulsar iniciativas de protección de datos y actividad en línea. Mejorar la privacidad, seguridad y confianza de los usuarios con el manejo de sus datos.
Empoderar a los usuarios. Todos los programas de reducción de brecha digital, deben de contar con el acompañamiento de la población: participación de actores claves de cada territorio, toma de decisión consensuada, visión de largo plazo, acciones orientadas las necesidades propias de cada territorio.
Aunque el reto para la ZMT es complejo, puede verse como una oportunidad de desarrollo que sube en la agenda de prioridades público-privadas, en la postpandemia del Covid-19.
