El nuevo algoritmo de aprendizaje automático puede predecir cómo cambiará la composición racial de los vecindarios

Un mapa creado por investigadores de la Universidad de Cincinnati puede predecir con sorprendente precisión cómo cambiará la composición racial de los vecindarios.

El profesor de geografía de la Facultad de Artes y Ciencias de la UC, Tomasz Stepinski, creó un algoritmo de aprendizaje automático para predecir en detalle cómo los vecindarios se volverán más o menos segregados en los próximos 10 años.

Stepinski, que trabaja en el Instituto de Investigación Espacial para el Descubrimiento y la Exploración de la UC, analizó los datos recopilados por la Oficina del Censo de EE. UU. cada década. Mapearon los datos por composición racial en la alta resolución de cuadrados de 300 metros llamados celdas.

El algoritmo tuvo que ser «entrenado» para interpretar los datos de dos años censales separados por 10 años. El algoritmo también examinó las células individuales en relación con las que las rodeaban.

«El nombre ‘aprendizaje automático’ sugiere que hay algo mágico al respecto, pero son solo estadísticas más poderosas», dijo Stepinski.

Stepinski validó su algoritmo comparando sus predicciones con los datos reales de los censos de 2010 y 2020 y descubrió que tenía una precisión de hasta el 86 %.

«Nuestra hipótesis de que se puede predecir la clase de una célula en 10 años en función de las dos clases anteriores y las clases circundantes era correcta», dijo. «No es perfecto, pero se puede ver que es bastante bueno».

Stepinski y la coautora Anna Dmowska, profesora asistente en el Departamento de Geoinformación de la Universidad Adam Mickiewicz en Polonia, aplicaron su algoritmo al condado de Cook de Chicago, Illinois, en un momento considerado uno de los lugares con mayor segregación racial en Estados Unidos.

El mapa de la UC mostró que muchos vecindarios dominados por poblaciones blancas y negras estarán menos segregados para el 2030 con cambios menos notorios en los vecindarios dominados por poblaciones hispanas y asiático-americanas.

Stepinski dijo que los investigadores en Chicago han llevado a cabo una investigación sociológica pionera sobre la raza, la etnia y la gentrificación utilizando el condado de Cook como modelo. El condado extenso y densamente poblado también proporciona un buen modelo para estudiar el algoritmo porque todavía tiene muchos vecindarios segregados a pesar de la tendencia hacia una mayor diversidad racial y étnica en los últimos 50 años, dijo.

Stepinski también aplicó el algoritmo a Houston, Texas y Los Ángeles y San Francisco en California con un éxito similar.

«La capacidad de predecir los cambios demográficos es esencial desde un punto de vista científico y para los responsables políticos, el desarrollo de la ciudad, etc.», dijo el coautor Dmowska.

«Como se muestra en el documento, los mapas predictivos son bastante precisos y muestran cómo podría verse el área en los próximos 10 años», dijo.

Stepinski dijo que los mapas predictivos podrían usarse para ayudar a las escuelas o los gobiernos a planificar más servicios, como aulas de habla hispana o intérpretes. También podría ayudar a los sociólogos a comprender las fuerzas impulsoras detrás de la demografía cambiante de los vecindarios.

«Mi interés no es sociológico. Mi especialidad es la computación», dijo Stepinski. «Dejo el por qué a alguien más. Pero puedo imaginar lo que está pasando».

Stepinski dijo que es probable que las generaciones más jóvenes permanezcan en los vecindarios cercanos si permanecen en un área. Y si una población racial en particular disminuye en un área, otras suelen llenar el vacío.

«Es difusión», dijo Stepinski. “Así que en el condado de Cook hay una población hispana que está creciendo más rápido que la población blanca. Se mudarán cerca. No se mudarán lejos de casa”.

Michael Chavarria, director ejecutivo del Centro de Vivienda Justa HOPE sin fines de lucro en Illinois, dijo que estaba sorprendido por la precisión predictiva del mapa.

«Una cosa increíblemente poderosa que hace es afirmar la narrativa de que las personas no tienen tanto control sobre dónde viven como creen los que toman las decisiones», dijo.

“La gente piensa que la segregación es el resultado de elecciones individuales. Y algunas personas pueden optar por vivir en lugares donde todos se parecen a ellos”, dijo Chavarria. «Pero la idea de que un algoritmo puede predecir dónde vive la gente muestra que hay otros factores que controlan estas decisiones. Eso me dice que la elección sobre dónde vivir no se basa en la agencia total».

En el caso del condado de Cook, Chavarria dijo que la vista instantánea que ofrece el mapa predictivo podría sugerir que algunos vecindarios en el condado de Cook se están volviendo menos segregados. Pero también podría capturar simplemente la transición de un tipo de barrio segregado a otro igual de segregado.

“Ver el cambio de estos vecindarios podría ser solo un precursor de una mayor segregación”, dijo Chavarria.

Olivia Cobbins, investigadora de la Comisión de Derechos Humanos del Condado de Cook, dijo que es importante examinar la segregación racial en el contexto de cuestiones como la discriminación en la vivienda o los servicios públicos.

“Chicago tiene un historial de discriminación racial, líneas rojas y desigualdades hacia los afroamericanos”, dijo.

Cobbins dijo que las políticas y las leyes deben mantenerse al día con los cambios demográficos para garantizar la igualdad de oportunidades para todos.

«Los funcionarios públicos y la sociedad tienen la responsabilidad moral y la obligación de brindar justicia, igualdad y equidad y garantizar que la asistencia pública y la vivienda digna y asequible estén disponibles para quienes la necesitan».