---

Tinc passió per les dades. No malpenseu, no és un tema de voyeursime sinó més aviat una dèria recurrent per trobar patrons, emergència, complexitat i models dels sistemes (dec ser un cas de sistematitzador extrem dels que explica en Simon Baron Cohen i que ja comentava el 2015)…. Com us deia en el post anterior he descobert que amb la IA és molt fàcil obtenir, integrar i visualitzar els datasets de dades obertes per seccions censals, i d’aquí a modelar sistemes o a fer Games of Life o treballar amb agents hi ha un pas ben curt.

La clau de volta és la secció censal.

Qualsevol adreça a Espanya es pot convertir en un codi de secció censal — onze dígits que identifiquen un quadradet d’entre 500 i 2.500 persones. I una secció censal porta associada tota una capa d’informació agregada directa (renda, estudis, atur, demografia…) i indirecta (certificats d’eficiència energètica d’edificis, matrícules escolars per centre, biblioteques, associacions, casals i tendència de vot d’una secció censal… un barri pijiprogre, com és? Què el fa diferent d’un barri que vota ultradreta? I el més interessant és que les dades les tenim des de 2015, i podem veure com evoluciona tot plegat, per exemple com el barri de Gràcia s’està enfonsant -socioeconòmicament- cada any una miqueta més.

Perquè us feu una idea de què podem fer avui… El Cens de Població i Habitatges 2021 de l’INE va creuar dades de comptadors elèctrics amb la malla censal per detectar habitatges buits. El resultat és un dataset públic que, per a cada secció censal d’Espanya, et diu quants habitatges consumeixen menys de 15 dies l’any (buits), quants tenen consum esporàdic, quants consum habitual. Una resolució hiperlocal mai vista en obert. I com que la unitat és la secció censal, es pot creuar directament amb l’Atles de Distribució de Renda: pobresa energètica per barri, en dues passes.

Pels municipis grans és evident, però a Catalunya, l’AOC — el Consorci d’Administració Oberta — posa a disposició de tots els municipis catalans, fins als de 200 habitants, una plataforma de dades obertes basada en CKAN (el mateix estàndard de la Unió Europea). 904 datasets disponibles, 38 generats automàticament sense que l’ajuntament faci res. Pressupostos, contractes, personal. La part interessant — equipaments amb coordenades, llicències de terrasses, accidents de trànsit local — depèn de si l’informàtic o informàtica de poble ha tingut temps de pujar-les però és qüestió de temps… i els petits municipis tenen seccions censals de poques persones, aquí cal aixecar una alerta de privacitat.

El mapa de fonts que estic construint per al meu laboratori de dades té tres capes: dades directes del cens (qui viu on, edat, origen, estudis), dades derivades d’fonts administratives agregades per secció (renda via IRPF, IST via Idescat, consum elèctric via INE), i dades pròpies de cada municipi (les que depenen de la proactivitat local, via AOC o portals propis). La primera capa és fiable i universal. La segona creix cada any. La tercera és un camp minat on de vegades trobes or i de vegades el portal és buit.

La secció censal no és el tema — és la infraestructura. Al proper post veurem un exemple concret de dada derivada: l’IST, l’índex que l’Idescat calcula anualment per resumir tot això en un sol número. És un element clau per calcular la segregació educativa en un municipi, i de com el disseny de zones educatives que es va fer el 2009 de manera innocent o naïf pot fer d’amplificador d’aquesta desigualtat. I moltes coses més. Apassionant.

202605. Jugant a fer de Hari Seldon amb el microscopi censal.
El microscopi censal