Nuevas herramientas y análisis sobre segregación residencial socioeconómica, migración interna y movilidad cotidiana en Costa Rica, Guatemala y el Perú, 1980-2018

Se explotan datos censales de varias décadas de tres países de la región (Costa Rica, Perú y Guatemala), para describir patrones y tendencias de la migración interna, la movilidad cotidiana para trabajar y/o estudiar y la segregación residencial. Esta explotación se realiza, principalmente, mediante una aplicación computacional llamada ODISEA, basada en el procesador web de Redatam, la que permite el procesamiento fluido de microdatos censales y posterior visualización cartográfica de sus resultados, en particular localización y flujos migratorios y de movilidad de la población. Los resultados revelan que la segregación residencial sigue siendo alta en Lima y que se da tanto por exclusión territorial de los grupos desaventajados, localizados en zonas desfavorecidas en muchos sentidos, como por la agrupación territorial de los grupos aventajados que se encapsulan para distinguirse, protegerse y potenciar sus recursos materiales y culturales. En el caso de la migración, los resultados sugieren procesos de suburbanización masivos en San José de Costa Rica, conducentes a una expansión metropolitana significativa y también altamente segmentada en términos socioeconómicos. Finalmente, la movilidad cotidiana para trabajar en Guatemala muestra una marcada concentración de los empleos en el municipio de Guatemala, que recibe ingentes flujos diarios de conmutantes de todos los otros municipios del área metropolitana de la Ciudad de Guatemala y del resto del país incluso. El carácter monocétrico del emplazamiento laboral de esta área metropolitana contrasta con la acelerada expansión de su periferia debido a flujos de emigración desde el municipio de Guatemala. Todos estos fenómenos —segregación residencial socioeconómica, migración suburbana y monocentrismo del empleo— generan una configuración sociometropolitana desafiante para la cohesión social y para la movilidad inclusiva, sostenible e inteligente.