Introducción

El concepto de gentrificación ha tenido desde la década de 1970 una gran repercusión en la literatura científica anglosajona, extendiéndose a otros países de europeos y del resto del mundo, sin alcanzar la misma repercusión en España hasta años más recientes (Duque Calvache, 2010a). Sin embargo, algunos autores alertan sobre los riesgos que conlleva importar de forma no crítica un concepto con una afección cultural tan marcada y sin reflexionar sobre las peculiaridades locales (Duque Calvache, 2010a; ^{Janoschka, Sequera y Salinas, 2014}; Villanueva Roldán, 2017). El concepto ha evolucionado desde que Ruth ^{Glass (1964)} acuñó el término de gentrification. Hoy, se considera la gentrificación como un proceso en el que la población con menor perfil económico es forzada a desplazase, siendo sustituida por una con mayores ingresos y con mayor capital cultural (^{Lees, Slater y Wyly, 2008}). Para estos autores existen tres líneas de nueva significación en el concepto de gentrificación: i) gentrificación desarrollada en espacios vacíos o sin uso residencial, ii) super-gentrificación, entendida como la expulsión de las clases medias que habían transformado y expulsado tejidos ya renovados, y iii) gentrificación de los ámbitos rurales.

Si bien, la definición anterior no señala una delimitación espacial expresa, los estudios espaciales y los culturales son extremadamente relevantes para la comprensión de la problemática. En este sentido, los matices culturales del mundo anglosajón -con enfoques netamente economicistas-, se acentúan cuando incorporamos el papel del espacio público -tan relevante en el mundo "latino"-, el derecho a la vivienda y a la ciudad, o cuando hacemos visible el papel de las clases "creativas" en la "lucha" contra la gentrificación (^{Janoschka, Sequera y Salinas, 2014}), evidenciándose una conexión cultural entre el fenómeno en Latinoamérica y España.

Algunos autores afirman que la gentrificación en ciertas ciudades de América Latina, aunque vinculadas frecuentemente a las áreas centrales de las ciudades, se localiza habitualmente en zonas ya consolidadas, hoy periferia de la ciudad (Villanueva Roldán, 2017). Sin embargo, esta dinámica en los centros históricos se debe más a su "turistificación" y a las políticas urbanas de los gobiernos locales, que a las acciones de los individuos gentrificadores (^{Hiernaux y González, 2014}), a diferencia de lo que ocurre en la vertiente anglosajona (Villanueva Roldán, 2017).

En ocasiones, en los centros urbanos se experimentan procesos complejos motivados por los conflictos de intereses entre los distintos agentes sociales sobre una misma área y la superposición en el espacio de inmigrantes -procedentes, en su mayoría, de países poco desarrollados o en vías de desarrollo- con gentrificadores -personas de clases altas atraídos por la centralidad a viviendas rehabilitadas o revitalizadas en un proceso de gentrificación (^{Sargatal, 2001})-.

Además del estudio espacial, es relevante reflexionar sobre los perfiles poblacionales o clases sociales vinculadas a la gentrificación. Allí podemos encontrar numerosos agentes, desde el "antiguo vecino" que se convierte en "exiliado" al ser sustituido, en una primera fase, por "artistas" que incrementan el capital cultural. Posteriormente, por los llamados "pioneros" o "gentrificadores de primera ola", que tienen una vinculación romántica y nostálgica con el lugar, para finalizar con los "gentrificadores de segunda ola", caracterizados por un descenso de su capital cultural (Duque Calvache, 2010b). Actualmente se está dando un cuarto tipo de gentrificación, este a corto plazo, generado por las redes sociales de alquiler turístico (^{Yrigoy, 2017}), lo cual dificulta el acceso a la vivienda en alquiler no turístico.

También será útil diferenciar entre el agente gentrificador que "produce" la gentrificación y los gentrificadores que la "consumen" Los primeros, reparan las viviendas y generan un nuevo modo de vida en el barrio, mientras que los segundos, compran o alquilan una vivienda, sumándose al estilo de vida de los anteriores. Por otro lado, los consumidores de gentrificación, ante la depreciación de su estilo de vida por sobreabundancia y carencia de innovación, complementan su identidad con tendencias globales de élite (^{Rofe, 2003}), generalmente vinculadas a fenómenos igualmente consumistas. En ocasiones, los perfiles humanos son muy complejos y podrían parecer contradictorios: a los "gentrificadores clásicos", interesados en las ventajas de la centralidad, la vida urbana, entre otros, se contraponen los "gentrificadores suburbanitas", interesados en la tranquilidad y el carácter menos urbano de ámbitos urbanos gentrificados (Duque Calvache, 2010b).

Si bien los estudios que conceptualizan la gentrificación son abundantes, los que tienen por objeto cuantificar sus expresiones y desarrollar tipologías de los espacios transformados son muy escasos (^{Danai y Marcou, 2015}). La investigación que se presenta aquí no pretende medir o evaluar la gentrificación, ni establecer una batería de indicadores que la definan, como han pretendido algunas pesquisas (^{Galster y Peacock, 1986}; Danai y Marcou, 2015). El objetivo es verificar si es posible detectar territorios en los que se observen procesos incipientes o asentados de gentrificación a partir del análisis de un censo de población y vivienda. Para ello, se toma como caso de estudio y experimentación la costa mediterránea peninsular española, un territorio complejo y extenso, en el que se encuentran numerosos ejemplos de gentrificación debido a sus cualidades sociogeográficas (véase Figura 1).

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Localización del área del caso de estudio. Representación GIS de la clasificación en perfiles 

Metodología

La metodología se enmarca en el sistema de apoyo a las decisiones (decision support system, DSS), entendido como un vehículo eficaz para la incorporación e integración de realidades y problemas complejos, y para el apoyo de determinadas decisiones (^{Keen, 1987}). Con la reciente eclosión de nuevas técnicas como el machine learning y otras no tan nuevas como las redes neuronales artificiales, se está propiciando un cambio ligero en el paradigma de los DSS, orientándose a la comprensión de la realidad, la detección de sus problemas, y la formulación de nuevas hipótesis no solo para su verificación. En ese marco, se considera que existen cinco tipos de DSS: (i) orientados a la comunicación, (ii) orientado a los datos, (iii) orientados a los documentos, (iv) orientados al conocimiento y (v) orientados a los modelos (^{Power, Sharda y Burstein, 2015}).

Nuestra investigación se enfoca en el quinto tipo de DSS, orientado al modelo y, para ello, se utiliza un procedimiento de dos partes (^{Silver, 2008}): en la primera, se obtiene conocimiento por medio de la identificación y caracterización de perfiles, y en la segunda se crea un modelo para obtener reglas generales a partir de la clasificación inicial que puedan ser usadas en múltiples ámbitos por medio de las técnicas de machine learning o aprendizaje automático.

3. Resultados

En la Fase 1, clasificación en perfiles, se usan como fuente de conocimiento de la red neuronal los 24 indicadores residenciales (primera sección de la Tabla 1), basados en el Censo de Población y Viviendas de 2011 de España. Se nombran de forma específica los indicadores que han sido transformados con el sufijo "r" si son ratios, "f" si son sintéticos, y "x" si son de nueva formulación a partir de los indicadores originales. Tras el proceso de cálculo de la red neuronal, se obtiene la cartografía de perfiles SOM y los mapas SOM temáticos o monovariables (Figura 2). En nuestro caso de estudio, se ha determinado que el número de ocho perfiles es el adecuado para integrar información comprensible e interpretable en la siguiente Fase. Como los datos clasificados (secciones censales) tienen propiedades espaciales únicas, es posible representar los resultados mediante sistemas de información geográfica, GIS (Tabla 1 y Figura 3).

Tabla 1 Variables de la dimensión residencial y demográfica de la muestra completa y del perfil 3. 

Fuente: elaboración propia a partir de Instituto Nacional de Estadística (2011).

Nota. Se muestran únicamente las variables que en el perfil 3 resultan estadísticamente significativas y con tamaño del efecto superior a 0.2 (TE bajo).

Fuente: elaboración propia.

Figura 2 Cartografías de Mapas temáticos o monovariables SOM con la clasificación en 8 perfiles 

Fuente: elaboración propia.

Figura 3 Representación GIS de la clasificación SOM de 8 perfiles del área de la ciudad de Málaga 

En la Fase 2 se genera conocimiento mediante la interpretación de los mapas SOM temáticos y la obtención de valores estadísticos como la media, la desviación estándar, el máximo y el mínimo generales, y para cada perfil, los resultados de la prueba T-Student bilateral, significación estadística (p-valor) y el Tamaño del Efecto (TE), información relevante del efecto que tiene cada una de las variables en la definición y singularidad del perfil. La significación estadística y el TE se obtienen al comparar los datos de cada perfil con los de la totalidad de la muestra de estudio (^{Cohen, 1998}). El TE se evalúa para cada atributo/variable que interviene en la construcción del perfil, obteniéndose de carácter positivo: +++ TE grande, ++ TE medio, + TE bajo, y con carácter negativo: - TE bajo, - - TE medio, - TE grande. En la segunda sección de la Tabla 1 se muestran los resultados de la clasificación del Perfil 3 que, como se verá más adelante, es el que contiene los barrios de referencia con gentrificación. El conocimiento se completa realizando los mismos análisis estadísticos para las variables demográficas, lo que permite estudiar la relación entre cada perfil y los indicadores.

A continuación, se presentan las conclusiones de cada perfil a partir del analizar el p-value y el TE de la Tabla 1. Se detalla el Perfil 3 por sus cualidades vinculadas a la gentrificación.

Perfil 1. Se trata de un modelo de ciudad intensamente ocupada como vivienda principal, densa, con viviendas pequeñas y con población joven. Existe un bajo número de unidades familiares, probablemente porque suelen requerir espacio en la vivienda.

Perfil 2. Se trata de un modelo urbano con problemas o dificultades evidenciados por su escasez de residentes y gran número de viviendas vacías.

Perfil 3. Se detecta una presencia importante de residencias de alquiler con un reducido número de personas por vivienda, una presencia relevante de población de origen extranjero, asentada a lo largo de sus años de trabajo; una población con una formación relativamente alta, datos que evidencian un menor número de matrimonios que la media. Cabe destacar que se trata de un perfil de morador que pudiera haber desplazado a otros residentes autóctonos y familias de tamaño medio-grande, relegados por la obsolescencia funcional causada por la reducción paulatina del tamaño de las viviendas.

Perfil 4. Es un perfil residencial con viviendas de mayor tamaño que el anterior, ocupándose en gran medida por familias, españolas en su mayoría.

Perfil 5. En el perfil predominan las viviendas transmitidas de generación en generación, de tamaño elevado, mostrándose con frecuencia como segunda vivienda o quedando obsoleta y vacía.

Perfil 6. Se observa una residencia frecuentemente vacía, en la que se intuye su obsolescencia que, en ocasiones, es ocupada inmigrantes de África y Centroamérica. La población tiene un bajo nivel educativo, envejecida y con un reducido número de ocupantes en las viviendas.

Perfil 7. Se trata de un perfil eminentemente turístico de larga estancia, y que parece coincidir con una residencia estival y en ocasiones permanente.

Perfil 8. Se observa la presencia de barriadas de vivienda eminentemente social o de protección pública.

En la Fase 3, selección de perfiles con gentrificación, se comprueba que todas las áreas urbanas de referencia que presentan gentrificación se encuentran contenidas en el Perfil 3. Los barrios son: el Raval (^{Sargatal, 2001}), la Ciutat Vella (Tapada-Berteli y Arbaci, 2011), Poblenou (^{Casellas, Dot Jutgla y Pallares-Barbera, 2008}), La Barceloneta (Pareja Eastaway y Simó Solsona, 2014) y Sants en Barcelona. El Albaicín (Duque Calvache, 2010b) y Realejo en Granada. El Cabanyal en Valencia. La zona de Larios, La Goleta, La Malagueta o San Felipe Neri en Málaga (Figura 3). La zona de la Calle Plocia, Plaza Candelaria y Mercado Central en Cádiz.

Finalmente, en la Fase 4 se realiza un modelo predictivo de los perfiles, incorporando todos los indicadores residenciales y demográficos de las secciones censales, obteniéndose unas reglas que permiten comprender y predecir la pertenencia al Perfil 3, el cual contiene los barrios con gentrificación del estudio, identificados a partir de los valores de las variables. El resultado obtenido, una vez refinado, permite obtener con gran precisión una predicción en torno a la variable "Porcentaje de viviendas en alquiler" (Figura 4). Este árbol de decisión se ha alcanzado mediante la "poda" de sus ramas y hojas. En general, los árboles de decisión tienen la cualidad de permitir obtener mayor precisión en la predicción si se conservan sucesivas ramas u hojas, aunque tiene la desventaja de que tiende a ser más difícil de interpretar. En nuestro caso se ha preferido optar por una precisión menor para favorecer la legibilidad y facilidad de interpretación del mismo.

Fuente: elaboración propia. G=Perfil 3. N=otros Perfiles.

Figura 4 Árbol de decisión para la clasificación y diferenciación entre perfiles 

La interpretación de los resultados obtenidos en el árbol de decisión (Figura 4) es la siguiente:

Discusión y conclusiones

La metodología utilizada, basada en un análisis SOM, ha permitido analizar y clasificar eficazmente conjuntos complejos de datos geográficos (^{Takatsuka, 2001}) procedentes de un censo de población de libre acceso, siendo posible realizar sobre tales datos un análisis exploratorio (^{Spielman y Thill, 2008}), en los que se ha manejado una cantidad importante de información (superior a 1.000.000 de datos únicos). Entre esta información se encuentran variables de muy diversa índole que van de lo residencial a lo demográfico.

El uso del análisis SOM ha permitido en determinados estudios interpretar encuestas con la intención de detectar perfiles gentrificadores y su realidad residencial en Milán (^{Diappi, Bolchi y Gaeta, 2013}) o evaluar las transformaciones sociales de barriadas a lo largo del tiempo (^{Delmelle, 2017}). El SOM se aplica en nuestra investigación para hacer más potentes, robustas y completas las clasificaciones descriptivas tradicionales (^{Hamaina, Leduc y Moreau, 2012}) o comprender los patrones de distribución espacial (^{Faggiano, et al., 2010}) que se dan en la zona de estudio, permitiendo explorar visualmente, validar y evaluar eficazmente (^{Abarca-Álvarez y Osuna-Pérez, 2013}) la existencia de "regiones" diferenciadas. De este modo, ha sido posible constatar que, uno de los perfiles encontrados, el Perfil 3, engloba a todos los casos de estudio de barriadas con gentrificación, permitiendo inferir que este presenta ciertas cualidades que le son propias, al menos, en el ámbito de estudio de la investigación.

De este modo, se pueden inferir consideraciones espaciales a partir de los grupos taxonométricos hallados (^{Abarca-Álvarez, Campos-Sánchez y Osuna-Pérez, 2015}; ^{Faggiano, et al., 2010}).

Al analizar los resultados propios del perfil con gentrificación, podemos descubrir unos valores residenciales que giran en torno a tipologías de dimensiones reducidas, con un perfil humano internacional o cosmopolita, y con inmigración. Por el efecto de la gentrificación, es probable que una parte del tejido social y residencial original haya sido desplazado a áreas periféricas, generando posibilidades de negocio inmobiliario de alquiler y turístico. Se observa en tal perfil lo que ya ha quedado descrito para Madrid (García Pérez, 2014), Barcelona y otras ciudades europeas. En ellas, inmigrantes varones jóvenes se instalan en los centros degradados de la urbe, como lugares que presentan habitualmente rentas bajas y que permiten acceder por proximidad a trabajos informales, frecuentemente de baja cualificación y de forma ilegal, como puede ser la venta ambulante. Posteriormente, al mejorar su situación económica o llegar a formar familia, tienden a cambiar de zona residencial. Esta realidad coexiste con dinámicas más propiamente gentrificadoras en las que se remodelan edificios para venta o alquiler de grupos económicamente pudientes (Martínez Veiga, 1999).

Sin embargo, es necesario tener presentes ciertas precauciones y limitaciones en el uso de estas metodologías: i) el análisis de la población de una sección censal no es propiamente un análisis de la población, y debe extremarse la precaución y limitar la inferencia a la escala de la observación, no alcanzando directamente a los individuos (^{Spielman y Thill, 2008}) y ii) la combinación del conocimiento experto con los resultados SOM requieren cierta creatividad (^{Kauko, 2005}), no siendo en absoluto inmediatos ni obvios tal y como sería deseable.

Si bien es preciso contextualizar cada proceso de gentrificación (Villanueva Roldán, 2017), mediante la investigación aplicada al caso de estudio del mediterráneo peninsular español, se ha observado que la metodología expuesta ayuda a describir fenómenos demográficos complejos y de relevancia a partir de la realidad residencial, pudiendo ser útil para la planificación. Se puede concluir que existe una conexión entre la configuración residencial vinculada a la proporción de viviendas en alquiler y los fenómenos relacionados con la gentrificación en el territorio costero de estudio, aunque se debe ser cauteloso y evitar, a priori, el establecimiento de una relación causa-efecto entre tales fenómenos, que requerirían otras pruebas alejadas de los objetivos de esta investigación. Asimismo, se debe evitar considerar cualquier tipo de determinismo que lleve a considerar aceptable una simplificación de las variables complejas, específicas y locales que afectan a los procesos y dinámicas de gentrificación. Esta conclusión invita a que futuras investigaciones evalúen y comprueben tales resultados en otros territorios, o los cambios socioeconómicos a lo largo del tiempo (^{Delmelle, 2016}).