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Indicadores de oferta
y diversidad cultural

Alternativas para la caracterización de ecosistemas culturales y creativos
en entornos urbanos

Rafael Cruz[1]

Introducción

El uso de datos en la planificación, implementación, seguimiento y evaluación de políticas públicas ha cobrado importancia por la amplia disponibilidad tecnológica en el procesamiento y análisis de insumos cuantitativos y cualitativos oriundos de una diversa gama de recursos en constante actualización, entre estos, bases de datos gubernamentales de acceso abierto.

La propuesta de este texto es recorrer el trayecto epistemológico de los indicadores culturales y evidenciar sus antecedentes, elementos constitutivos e insumos para, finalmente, proponer un uso práctico vinculado a la idea de diversidad en entornos urbanos según discusiones conceptuales surgidas en el ámbito de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), en la década del 2000, como recomendación a sus Estados miembro para el desarrollo de políticas públicas.

Como resultado, se plantea que los indicadores de dotación de espacios culturales, de variedad, balance y disparidad-homogeneidad de agentes, espacios y actividades culturales y los índices de diversidad (dual concept y Stirling) puedan generar evidencia cuantitativa acerca de las más diferentes prácticas culturales, no necesariamente vinculada a una lógica mercantil, bajo la noción de ecosistema creativo y cultural de Boisbaudry (2014), que propone a la trama de saberes, flujos y hechos culturales de un entorno urbano una lectura bajo una mirada de complementariedad.

Insumos para la toma de decisión

Si bien la oferta de insumos no se restringe a bases de datos oficiales, se debe considerar algunas características básicas de los datos en el momento de la elección de una determinada fuente, como su vigencia, actualización y consistencia, de tal modo que garantice el alcance geográfico, cronológico y conceptual del análisis planteado.

Un dato, por definición, es el nivel más básico de abstracción de la información, desde el cual es derivado el conocimiento, en términos generales, un conjunto de valores organizados en variables cuantitativas o cualitativas. Como resultante de procesos de investigación o subproducto de la acción social, se considera que un dato tiene valor en sí mismo o en su reutilización (Wessels et al., 2017).

La práctica de producción de datos con validez oficial, comúnmente utilizados para atender los requisitos básicos antes citados, ha sido caracterizada en tres puntos claves por la Open Knowledge Foundation Network (OKFN) con la denominación de “datos abiertos”:

  1. Disponibilidad y el acceso: los datos deben ser disponibilizados en su totalidad, preferentemente por medios electrónicos o descargables o en formatos de reproducción a costos asequibles.
  2. Reutilización y redistribución: los datos deben ser ofrecidos bajo formatos que permitan su reutilización y redistribución. Deben ser legibles mecánicamente[2] y ofrecer posibilidad de combinación con otros sets de datos.
  3. Participación universal: todos deben ser aptos para su uso, reúso y redistribución, sin discriminación respecto de campos de trabajo o grupos sociales.

En el ámbito gubernamental, estas premisas son observadas en los servicios cada vez más disponibles de open government data (OGD), término que ha sido utilizado con más frecuencia desde 2008 (Ubaldi, 2013) para describir los repositorios abiertos de datos obtenidos como resultado de procesos de distintas áreas de gobierno[3], surgido a partir de la labor del Open Government Group (OGG), en Estados Unidos, con participación de referentes como Tim O’Reilly[4], Lawrence Lessig[5] y Aaron Swartz[6].

Un repositorio OGD contiene toda la información producida o encargada por organismos públicos para el uso y la reutilización libres por parte de cualquier individuo. Bajo esta lógica se proponen algunos puntos clave para su disponibilidad[7]: abiertos por defecto, con disponibilidad en estado primario, oportunos, accesibles, procesables por máquinas, no propietarios y libres de licencias.

En Argentina, los datos procesados por la Administración Pública Nacional (APN) actualmente se encuentran disponibles en el portal Datos Argentina[8], enmarcado en el Decreto 117/2016, que reglamenta el Plan Nacional de Apertura de Datos; la Resolución 538/2013, que crea y reglamenta el Sistema Nacional de Datos Públicos (SINDAP), y la Ley 27.275/2016 de Derecho de Acceso a la Información, que reglamenta el Régimen de Acceso a la Información Pública. Igualmente, se observan iniciativas del mismo tipo en el Poder Legislativo Nacional, en la Cámara de Diputados[9], en el Senado[10] y en el Poder Judicial[11].

En el ámbito local de gobierno, cuentan con repositorios OGD la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y las provincias de Buenos Aires, Catamarca, Chaco, Chubut, Córdoba, Mendoza, Misiones, Neuquén, San Juan, Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur y Tucumán. Desarrollan iniciativas[12] de gobierno digital[13] –como paso previo a la consolidación de un flujo continuo de publicación de datos– las provincias de Corrientes, Entre Ríos, Formosa, Río Negro y Jujuy.

Creado en la gestión de José Nun como secretario de Cultura (2004-2009), el Sistema de Información Cultural de la Argentina (SINCA) es el organismo responsable de la recolección, clasificación, publicación y análisis de datos culturales oficiales en el ámbito de la APN.

Además de su página web propia, colabora con Datos Argentina en la disponibilidad de datasets relacionados a la actividad cultural. La implementación, entre 2016 y 2017, de la Plataforma de Asistencia Técnica (PAT)[14] y el módulo colaborativo del mapa cultural[15] ha posibilitado al SINCA sumar a su base de datos registros autodeclarados, realizados de forma colaborativa.

Otro ejemplo que se puede mencionar es la plataforma opensource Mapas Culturais[16], desarrollada en Brasil en 2014, utilizada por la Secretaria Especial da Cultura, municipios y estados adheridos, además de una versión adaptada al español para el Mapa Cultural del Uruguay[17]. Aunque el formato de visualización sea de tipo cartográfico, la base de datos puede ser consultada textualmente mediante la utilización de filtros personalizados, generando una versión descargable de un set de datos.

Bases conformadas por recolección de datos públicos brindados por actores privados, con destaque a las redes sociales, también se presentan como alternativa principalmente en análisis vinculados a hábitos, tendencias y opinión pública acerca de bienes y servicios culturales.

Herramientas de licencia pública u opensource, como el NodeXL y el GEPHI[18], permiten la recolección de datos según parámetros como hashtags, recortes temporales y geográficos y nombres de usuario en las redes.

Para la producción de indicadores, los datos deben observar una organización taxonómica[19] que pueda asegurar el alcance del análisis en términos semánticos, es decir, una organización de categorías que permita el uso concomitante de datos de una o más fuentes preservando sus atributos y posibilite su comparabilidad[20]. La creación de ontologías, en la acepción del concepto desde las ciencias de la información, es un proceso descrito por Neches et al. (1991) como “una antología que define los términos básicos y las relaciones que comprenden el vocabulario de un área específica”.

El uso de indicadores en las ciencias sociales

La elaboración de indicadores en análisis relacionados a temáticas propias de las ciencias sociales, que tiene a Dodd (1942) como precursor, presenta desafíos particulares, como bien señala Marradi (2018), sobre problemas que surgen cuando el método del indicador se acota a la búsqueda de una definición operativa directa. Es decir, la delimitación de “un conjunto de acciones, reglas y convenciones que permiten convertir una propiedad de algunos objetos de un cierto tipo en una variable en la matriz de datos” (p. 195).

El autor advierte que resulta posible que, en algunos casos, “la naturaleza de la propiedad bajo examen no permite imaginar una definición operativa directa”, y las veces que esta es imaginada, “nuestro sentido común, nuestros conocimientos de la situación, nuestra experiencia de investigaciones previas, nos dicen que esa definición operativa sería inadecuada para registrar la propiedad en cuestión” (Marradi, 2018: 195).

El desafío propio de las ciencias sociales consiste en la necesidad de “registrar propiedades que no se pueden definir operativamente” considerando requisitos metodológicos que estipulan que “solo se pueden concebir como indicadores conceptos que se refieren a propiedades” y que “estas propiedades tienen que presentar estados en todos –o la mayoría– de los ejemplares de la unidad de análisis de la investigación, es decir, todos los casos que ocupan las filas de la matriz” (Marradi, 2018: 200).

Este tipo de desafío metodológico también se presenta en el campo de la cultura por particularidades desde la acepción del término, las formas de registro formal de sus expresiones y los procesos ontológicos y taxonómicos necesarios para un análisis descriptivo.

Desarrollo metodológico en el campo de la cultura

Las propuestas metodológicas específicas del campo cultural tienen en gran parte relación conceptual con las ideas de “desarrollo cultural” y de “dimensión cultural del desarrollo”, planteadas inicialmente en la Conferencia Intergubernamental sobre los Aspectos Institucionales, Administrativos y Financieros de las Políticas Culturales, organizada por la UNESCO, en Venecia, en 1970.

Sobre el uso práctico de indicadores culturales en el ámbito de gobiernos nacionales y en bloques regionales, Carrasco Arroyo (1999) menciona la Conferencia Intergubernamental sobre las Políticas Culturales en Europa (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, 1972), realizada en Helsinki, donde se discutió la cooperación y el intercambio cultural a escala regional y se propuso el uso de indicadores como oportunidad para comprensión de dichas dinámicas.

Ya en la Conferencia de Viena (1979), Bohner discute las características que estos indicadores culturales deben contemplar cuando son utilizados bajo la perspectiva de cultura y desarrollo. En líneas generales, sugiere que sean capaces de “ofrecer las características globales del desarrollo cultural de la sociedad en su conjunto e identificar sus disparidades”, apoyar la “clasificación de los sectores culturales” identificando “rasgos comparables”, “identificar las causas del desarrollo cultural” evidenciando variables que tengan influencia en dicho proceso y, por ende, “prever tensiones que puedan levantarse como resultado de las decisiones tomadas” en el proceso de desarrollo “para mejorar las consecuencias en que pueda derivar la cultura por los cambios sociales, económicos y tecnológicos” (p. 6).

Posteriormente, la International Conference on Communication en Acapulco, México (1980), reunió especialistas de distintas líneas del campo de investigación cultural en la sesión “Los indicadores culturales y el futuro de sociedades desarrolladas”. Finalmente, se destaca la iniciativa de la Academia de la Ciencias Austriacas, que en 1982 realizó el simposio “Los indicadores culturales para el estudio comparativo de la cultura”.

Dichas experiencias constituyeron las bases del UNESCO Framework for Cultural Statistics (FCS), publicado en 1986, que propone abordajes metodológicos estadísticos desde perspectivas sociales y económicas para lecturas comparables de la producción y la actividad culturales en ámbitos nacionales e internacionales. El documento, además, trae en su “Anexo II” el texto de la “Recomendación sobre la normalización internacional de las estadísticas relativas al financiamiento público de las actividades culturales”, aprobada por la Conferencia General en su 21.ª reunión, realizada en Belgrado en 1980.

En 2009, el FCS recibió una actualización metodológica y taxonómica ya en el ámbito del UNESCO Institute of Statistics (UIS), el organismo estadístico de la UNESCO creado en 1999 en Montreal, Canadá, responsable del desarrollo y perfeccionamiento de metodologías y de la clasificación y protección de datos[21] que permitan la realización de análisis comparables de alcance internacional acerca de políticas de educación, ciencia y técnica, cultura y comunicación.

Tras la Declaración Universal sobre la Diversidad Cultural (2001), la Conferencia General de la UNESCO, el 20 de octubre de 2005, adoptó la Convención sobre la protección y la promoción de la diversidad de las expresiones culturales como documento marco del convenio vinculante, con efecto a partir del 18 de marzo de 2007, entre sus Estados miembro respecto de la adopción de medidas en pos de proteger y promover la diversidad de las expresiones culturales, describiendo la idea de diversidad como las múltiples formas en las cuales las culturas de grupos y sociedades encuentran expresión.

Sus objetivos generales son la reafirmación al derecho soberano de los Estados miembro en la implementación de políticas culturales; la garantía de la libre circulación de ideas y obras; el reconocimiento a la particular naturaleza de los bienes y servicios culturales como portadores de valores, identidad y significado; el incentivo a la definición de un marco de cooperación cultural internacional; la creación de condiciones para el adecuado intercambio cultural, y, finalmente, el aseguramiento de la participación de actores de la sociedad civil en la implementación de los objetivos de la convención.

Los avances realizados en la década del 2000 suman a la trayectoria epistemológica de los indicadores culturales la noción de diversidad en complemento a las ideas de “desarrollo cultural” y “dimensión cultural del desarrollo”.

Observando los documentos producidos por la UNESCO se puede constatar una significativa frecuencia de uso de términos relacionados a libre circulación de bienes y servicios culturales, intercambio y diálogo[22]. Un abordaje antes orientado a una perspectiva nacional hacia la comparabilidad en términos regionales e internacionales pasa a considerar cada vez más la cultura como base de la sociedad misma y no como componente aislado del desarrollo social, muchas veces considerado solamente en su aspecto económico.

Evidenciando los grupos, minorías, tradiciones y saberes, el nuevo enfoque no pierde su carácter macro, comparable, pero pasa a explorar aspectos locales, también vinculados a los territorios, y, en contrapunto a la simple cuantificación, adopta la noción de complementariedad identificando flujos e intercambios sin necesariamente adoptar parámetros económicos.

En la elaboración de indicadores culturales, podemos retomar a Carrasco Arroyo (1999), quien recomienda la observación del concepto de “análisis cultural” de Thompson (1990), descrito como

el estudio de las formas simbólicas, esto es, acciones con significado, objetos y expresiones de distintos tipos, en relación con los contextos históricos específicos y socialmente estructurados, dentro de los cuales y por medio de los cuales estas formas simbólicas son producidas, transmitidas y recibidas (p. 6).

Esta recomendación refleja el desafío antes mencionado por Marradi (2018) sobre la necesidad de vincular los indicadores a una realidad social explorando también su contexto y sus particularidades y organizando los insumos estadísticos y el conocimiento generado en perspectiva temporal para que sean actualizables (Neches et al., 1991).

El framework de diversidad en entornos urbanos

La alternativa metodológica que planteará este trabajo, para análisis de oferta y diversidad cultural en entornos urbanos[23], se basa en el framework desarrollado por Stirling (1998) en el campo de la economía y posteriormente aplicado al ámbito cultural en el documento de trabajo Comment mesurer la diversité des expressions culturelles: application du modèle de diversité de Stirling à la culture, publicado en 2012 por la UNESCO, que presenta dos estudios de caso que aplican la propuesta de Stirling al sector del cine (Benhamou y Peltier, 2012) y al de la televisión y analizan señales de Francia, Turquía y el Reino Unido (Farchy y Ranaivoson, 2012).

El estudio de Stirling tiene como objetivos centrales revisar cuatro áreas de la literatura económica con significativo interés acerca de la diversidad y discutir interdisciplinariamente los abordajes de caracterización de la diversidad y las posibilidades matemáticas de análisis de la diversidad detallando los componentes y los elementos de dinámica y compensación que la conforman e influyen en su desempeño.

Entre las principales propuestas del estudio se destacan: desarrollar de la noción de diversidad económica como oportunidad de promover alternativas sostenibles de innovación y crecimiento; explorar la hipótesis de que la diversificación puede ofrecer elementos de base, en acepción heurística, a decisiones gerenciales bajo estricta incertidumbre, lo que puede ser más sólido que el uso de enfoques probabilísticos tradicionales bajo estas condiciones; revisar la literatura histórica, económica y sociológica acerca de la idea de sistemas sociotécnicos; delimitar conceptualmente la idea de diversidad, principalmente en la economía y en la biología, campo del cual se toman muchas de las referencias matemáticas aplicables al tema; proponer una definición cuantitativa triple formal de diversidad que derive en un índice (conjunto de indicadores) novedoso, que pueda evidenciar la incidencia de variedad, balance y disparidad homogeneidad en un promedio ponderado.

El insumo estadístico para la presente aplicación, en entornos urbanos, puede obtenerse por fuentes de datos oficiales abiertos (OGD) también considerando los datos obtenidos por medios colaborativos, de forma autodeclarada, que puedan contener dichos repositorios oficiales y que amplían el alcance del análisis propuesto.

La metodología resulta adaptable a criterios taxonómicos propios, aunque para permitir su comparabilidad se recomienda el uso de un diccionario de datos también desarrollado por un ente de alcances nacional o regional (Cruz, 2016). Si se aplica a una realidad cultural-territorial de Argentina, por ejemplo, se sugiere el uso del Metadata elaborado por el SINCA, que normaliza las categorías de actividades culturales desarrolladas en el país y, de igual manera, abarca aquellas que tienen características regionales.

Esta aplicación plantea como objetivo una alternativa metodológica capaz de generar datos cuantitativos como apoyo al análisis de dinámicas culturales en entornos urbanos con foco en diversidad identificando potencialidades y debilidades con respecto a la oferta y diversidad cultural de un recorte territorial específico, tomando como punto inicial de análisis el criterio de desigualdad y teniendo en cuenta las siguientes entidades:

  • Espacios[24]: espacios físicos donde se realicen con asiduidad y continuidad actividades culturales de diversa índole, con diverso grado de formalidad e institucionalización, o que, aunque no estrictamente concebidos para este fin, tengan uso cultural.
  • Agentes[25]: personas humanas, jurídicas o colectivos no institucionalizados que tengan participación en una o más etapas del circuito de creación, producción y gestión de las artes y de la cultura o que desarrollen prácticas artísticas o culturales acordes con la posición que ocupan en el espacio social.
  • Actividades[26]: acciones que encarnen o transmitan expresiones culturales, independientemente del valor comercial que puedan tener. Las actividades culturales pueden ser un fin en sí mismas o contribuir a la producción de bienes y servicios culturales.

El atributo principal considerado para la construcción de categorías, en atención a la necesidad metodológica de medición de distancias –desigualdades–[27] cultural, denominada como un conjunto común de actividades económicas –producción de bienes y servicios– y sociales –participación en “eventos culturales”– que tradicionalmente se han considerado de naturaleza “cultural”. Por su parte, los dominios relacionados abarcan otras actividades económicas y sociales consideradas “parcialmente culturales” o más frecuentemente asociadas con actividades “recreacionales o de tiempo libre”, en lugar de aquellas “estrictamente culturales”.

Para efectos operativos, la cantidad de categorías representará una de las variables, matemáticamente adaptables, presentes en la tabla de correspondencias entre la metodología de Stirling y la propuesta a entornos urbanos.

Tabla 1. Parámetros de equivalencia de variables de mensuración según el modelo de Stirling (1998) y el de Catalano y Cruz (2019)
Notación Significado en ecología[28] Significado en economía[29] Significado en cultura en entornos urbanos[30]
A Área definida Parámetro definido en el sistema analizado Entorno urbano definido (perímetro)
In Logaritmo (p. ej., natural) Logaritmo (p. ej., natural) Logaritmo (p. ej., natural)
N Número total de individuos Escala total del sistema Cantidad total de disciplinas culturales ofertadas, desarrolladas o posibles de oferta respecto de las entidades agente, espacio o actividad
NI Número de individuos de una especie seleccionada Escala de una opción seleccionada Número de disciplinas efectivamente ofertadas en una entidad
Nmax Número de individuos de la especie más poblada Escala de la opción dominante en el porfolio económico Número de registros de la entidad con respecto al agente, espacio o actividad dominante
n Número de individuos de la muestra [31] Número de registros de la entidad respecto de un tipo de agente, espacio o actividad seleccionado en muestra
nI Número de individuos de la especie seleccionada en muestra [32] Número de registros de la entidad con respecto a un tipo de agente, espacio o actividad seleccionado en muestra de disciplina específica
pI Proporción de los individuos en especies Contribución proporcional de una opción seleccionada Proporción de un agente, espacio o actividad respecto del atributo disciplina
S Número de especies Número de opciones Número total/posible de disciplinas culturales ofertadas o desarrolladas

La propuesta formal de Stirling plantea tres indicadores: los índices de variedad, de balance (equilibrio) y disparidad-heterogeneidad –diferencias entre los atributos propios de las categorías empleadas–, que pueden ser condensados en dos índices de diversidad (conjunto de indicadores[33]) dual concept (variedad y balance) y el promedio ponderado de Stirling (variedad, balance y disparidad-heterogeneidad). Sus expresiones formales son las siguientes, considerando pi para la representación proporcional de una opción seleccionada y dij para la distancia euclidiana entre atributos-parámetro, en este caso las disciplinas culturales.

Tabla 2. Expresiones formales de indicadores e índices según el modelo de Stirling (1998)[34]. Adaptada

tabla-2-cruz1_c

1 Función de Shannon Wiener (Shannon y Weaver, 1962), según recomendación de Stirling op cit. p. 47.

En observación a Carrasco Arroyo (1999) y Marradi (2018), para caracterizar el entorno según sus atributos propios y de tipo social, la aplicación suma una razón matemática simple como indicador de dotación de espacios culturales, que proporciona la cantidad de población, según datos censales del entorno analizado, con respecto a la cantidad de infraestructura de bienes y servicios culturales presente en dicho entorno, bajo la perspectiva de accesibilidad cultural (disponibilidad) física en infraestructura urbana. La siguiente tabla plasma las notas metodológicas de cada indicador.

Tabla 3. Propuesta de indicadores de análisis de dinámicas culturales en entornos urbanos según el modelo de Stirling (1998).
Adaptada de Catalano y Cruz (2019)

Indicador/índice

Objetivo

Interpretación

Abordaje[35]

Pregunta problema

Indicador de dotación de espacios culturales Estimar el nivel de provisión de espacios culturales en una ciudad. El índice arroja resultados menores, iguales o mayores de uno. Esto significa que la dotación de espacios puede estar por encima o por debajo de la proporción poblacional. Razón matemática-relación binaria entre magnitudes. ¿Cuál es el nivel de dotación de equipamientos culturales en una ciudad con relación a su estado demográfico?
Indicador de variedad Determinar las categorías culturales representadas en cada ecosistema. El índice varía de cero a uno, y es este último el escenario de mayor variación. Numerical richness (Magurran, 1988). ¿Cuántas categorías de agentes, espacios y actividades culturales se encuentran representadas en el ecosistema cultural con al menos un caso?
Indicador de balance Estimar el nivel de equilibrio de un ecosistema con relación a la composición de sus categorías culturales. El índice varía de cero a uno, y es este último el escenario de mayor equilibrio. Shannon-Wiener (Shannon y Weaver, 1962).

Herfindahl– 
Hirschman index (HHI). Herfindahl (1950). Hirschman (1945)[36].
¿Cuán equilibrada es la composición de agentes, espacios y actividades en la ciudad?
Índice de diversidad dual-concept
Identificar el nivel de diversidad cultural para un ecosistema local considerando valores de variedad y balance. El índice no tiene límite superior. A mayores niveles, mayor diversidad. Shannon-Wiener (Shannon y Weaver, 1962). ¿Cuán diverso es un ecosistema cultural en términos de agentes, espacios y actividades respecto de la variedad y balance de su oferta?
Indicador de disparidad-heteroge­neidad Calcular el nivel de similitud entre los distintos tipos de agentes, espacios y actividades dentro de un ecosistema cultural. El índice no tiene límite superior. A mayores niveles, mayor disparidad. Suma de distancias euclidianas
(taxonomic distinctiveness)[37].
¿Qué funciones cumplen los distintos componentes de un ecosistema cultural, considerando el grado de diferencia de atributos entre pares?
Índice de diversidad Identificar el nivel de diversidad cultural para un ecosistema local. El índice no tiene límite superior. A mayores niveles, mayor diversidad. Promedio ponderado de los indicadores de variedad, balance y disparidad.
Integrated multicriteria diversity index (“M”).
Stirling (1998).
¿Cuán diverso es un ecosistema cultural en términos de agentes, espacios y actividades?

Una aplicación práctica se encuentra disponible en Catalano y Cruz (2019) con dos análisis, uno del Mapa Cultural de la Argentina (SINCA) y otro sobre el relevamiento realizado en el marco de la primera edición de la Red de Ciudades Creativas del Ministerio de Cultura de la Nación en convenio con los gobiernos de Salta, Córdoba y Neuquén. En ambos casos se aplicaron indicadores de dotación (razón matemática), variedad (numerical richness, Magurran [1988]) y balance (Shannon evenness, Pielou [1969]).

Con los tres indicadores divididos entre cinco niveles de estado, el primer caso, de escala nacional, pudo evidenciar la diferencia entre los departamentos argentinos y el segundo permitió esta misma observación entre barrios.

Consideraciones finales

La generación de insumos cuantitativos por medio de los indicadores e índices propuestos nos permite una lectura del territorio más allá de los límites y parámetros administrativos habituales acercándonos a la idea de ecosistema, también tomada para las referencias de Stirling en la matemática y la estadística, lo que es definido conceptualmente por Boisbaudry (2014) como

una reflexión que gira en torno a la idea de considerar las actividades culturales en el sentido amplio del término, como un ecosistema, donde los diferentes actores no están aislados en un mundo compartimentado, sino en interacción permanente, alimentándose unos de los otros. Un sistema donde pensamos en el nacimiento y en el crecimiento de las iniciativas, sus recursos materiales y su economía, en una lógica que ya no es vertical, pero horizontal. Básicamente, trabajamos en el mismo objeto y compartimos el mismo territorio, y por esto es necesario considerar todo el tejido cultural con el mismo nivel. Lo importante es que cada uno es necesario para el otro. Una ecología de hecho.

Observando los desafíos propios del uso de indicadores en las ciencias sociales y en la cultura, se destaca en la aplicación propuesta la posibilidad de demostrar matemáticamente la noción de complementariedad, presente en la discusión conceptual de diversidad. Aunque en un ejercicio estadístico en detalle, según las alternativas presentadas, nos permita otorgar pesos relativos a las distancias[38] entre elementos (otorgando, por ejemplo, más valor relativo a una práctica cultural que sea socialmente o políticamente –en la agenda de gobierno– prioritaria), el output inicial las coloca en situación de igualdad, independientemente de su valor en términos económicos.

Coexisten en la ciudad la murga y la ópera, el patrimonio y el hip hop, lo cuantificable y lo no cuantificable económicamente, cada uno parte fundamental de esta ecología únicamente por su existencia, que por sí sola contiene imprescindible valor, aquí incluso estadístico.

Tanto la bibliografía base como nuestra aplicación se presentan como aproximaciones iniciales a categorías y parámetros particulares y complejos como la cultura misma, que no dan cuenta de cuantificar subjetividades, sino de ofrecer estados de situación que caracterizan estadísticamente dinámicas que lleven en cuenta los rasgos distintivos de cada uno de sus elementos registrables. Ejercicios de aplicación han permitido esbozar derivaciones de la aproximación metodológica aquí presentada a estudios de público, análisis de fuentes de financiación de la cultura y perspectivas de producción, plataformas, distribución y consumo cultural.

Bibliografía

Benhamou, F., y Peltier, S. (2008). “La mesure de la diversité culturelle”. En: Greffe, X., y Sonnac, N. (eds.). Culture Web: création, contenus, économie numérique. París: Dalloz.

Benhamou, F., y Peltier, S. (2012). “Application du modèle de Stirling à l’évaluation de la diversité à partir des données sur le cinéma de l’Institut de Statistique de l’Unesco”. En: Instituto de Estadística de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (ed.). Comment mesurer la diversité des expressions culturelles: application du modèle de diversité de Stirling à la culture. París: UNESCO, pp. 9-76.

Berger, W., y Parker, F. (1970). “Diversity of plaktonic foraminifera in deep sea sediments”. Science, 168, pp. 1345-7.

Bobrowsky, P., y Ball, B. (1989). “The theory and mechanics of ecological diversity in archaeology”. En: Leonard, R. D., y Jones, G. T. (eds.). Quantifying diversity in archaeology. Nueva York: Cambridge University Press, pp. 4-12.

Bohner, L. (1979). Indicators of cultural development within the European context. París: UNESCO.

Boisbaudry, G. (2014). “Pour un nouvel éco-système de la culture”. Conferencia en el evento Alternatiba Gironde celebrado en Burdeos.

Carrasco Arroyo, S. (1999). Análisis factorial aplicado a indicadores socioculturales de la Comunidad Valenciana: estructura, tipologías y potencialidad de sus municipios. Tesis de doctorado. UV.

Catalano, F., y Cruz, R. (2019). “Cultura en entornos urbanos. El índice de Stirling: una aplicación en desarrollo”. En: Piñón, F. J. (ed.). Indicadores culturales 2017-2018: cuadernos de políticas culturales. Sáenz Peña: UNTREF, pp. 30-41.

Coelho, J. T. (2009). Diccionario crítico de política cultural: cultura e imaginario. Barcelona: Gedisa.

Cruz, R. (2016). Estructura de los mapas culturales en los países del SICSUR. Octubre de 2016 [pdf]. Disponible en: <https://bit.ly/2YPI0P7> [acceso: 3 de junio de 2020].

Dodd, S. C. (1942). Dimensions of society: a quantitative systematics for the social sciences. Nueva York: Macmillan.

Dyen, I., Kruskal, J. B., y Black, P. (1992). “An Indo-European classification: a lexicostatistical experiment”. Transactions of the American Philosophical Society, 82(5), pp. 1-132.

Farchy, J., y Ranaivoson, H. (2012). “Comparaison internationale de la capacité des chaînes de télévision à proposer des programmes variés: évaluation du modèle de Stirling en France, en Turquie et au Royaume-Uni”. En: Instituto de Estadística de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (ed.). Comment mesurer la diversité des expressions culturelles: Application du modèle de diversité de Stirling à la culture. París: UNESCO, pp. 77-138.

Geddes, P. (1915). Cities in evolution: an introduction to the town planning movement and to the study of civics. Londres: Williams & Norgate.

Gleason, H. (1922). “On the relation between species and area”. Ecology, 3(2), pp. 158-62.

Herfindahl, O. (1950). Concentration in the U.S. steel industry. Tesis. Universidad de Columbia.

Hirschman, A. (1945). National power and the structure of foreign trade. Berkeley: University of California Press.

Hurlbert, S. (1971). “The non-concept of species diversity: a critique and alternative parameters”. Ecology, 52(4), pp. 577-86.

Instituto de Estadística de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (2009). Marco de estadísticas culturales (MEC) de la UNESCO. Montreal: UNESCO – UIS.

Lettre d’information du Groupe Territorial (2015). Culture, (446), 11 de octubre.

MacArthur, R. (1965). Patterns of species diversity. Londres: Croom Helm.

Magurran, A. (1988). Ecological diversity and its measurement. Londres: Croom Helm.

Margalef, R. (1958). “Information theory in ecology”. General Systems, (3), pp. 36-71.

Marradi, A. (2018). “Indicadores, validez, construcción de índices”. En: Archenti, A.; Marradi, A., y Piovani, J. I. (eds.). Manual de metodología de las ciencias sociales. Buenos Aires: Siglo XXI, pp. 195-232.

Martinell, A. (1999). “Los agentes culturales ante los nuevos retos de la gestión cultural”. Revista Iberoamericana de Educación, (20).

McIntosh, R. (1967). “An index of diversity and the relation of certain concepts to diversity”. Ecology, 48, pp. 392-404.

Menhinick, E. (1964). “A comparison of some species-individuals diversity indices applied to samples of field insects”. Ecology, 45(4), pp. 859-61.

Neches, R.; Fikes, R. E.; Finin, T.; Gruber, T.; Patil, R.; Senator, T., y Swartout, W. R. (1991). “Enabling technology for knowledge sharing”. AI Magazine, 12(3), p. 36.

Odum, H. T.; Cantlon, J. E., y Kornicker, L. S. (1960). “An organizational hierarchy postulate for the interpretation of species-individual distributions, species entropy, ecosystem evolution, and the meaning of a species-variety index”. Ecology, 41(2), pp. 395-9.

Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (s. f.). Documentos y encuentros internacionales sobre cultura y desarrollo [en línea]. Disponible en: <https://bit.ly/2yG0uXk> [acceso: 24 de junio de 2020].

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (1970). “Primera Conferencia Intergubernamental sobre los Aspectos Institucionales, Administrativos y Financieros de las Políticas Culturales”. En: Centro Virtual Cervantes. Thesaurus, tomo xxvi, (1). Disponible en: <https://bit.ly/2MoTH7E> [acceso: 3 de junio de 2020].

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (1972). Conferencia Intergubernamental sobre las Políticas Culturales en Europa, Helsinki, 19-28 de junio de 1972: informe final. París: UNESCO.

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (2013). “Convención sobre la protección y la promoción de la diversidad de las expresiones culturales”. En: Textos fundamentales de la Convención de 2005 sobre la Protección y la Promoción de la Diversidad de las Expresiones Culturales, edición 2013. París: UNESCO.

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (2014). Recommendation of the Council on Digital Government Strategies [pdf]. Disponible en: <https://bit.ly/2zgwRfs> [acceso: 3 de junio de 2020].

Pielou, E. (1969). An introduction to mathematical ecology. Nueva York: Wiley.

Shannon, C., y Weaver, W. (1962). The mathematical theory of communication. Urbana-Champaign: University of Illinois Press.

Simpson, E. (1949). “Measurement of diversity”. Nature, 163, pp. 41-8.

Stirling, A. (1998). “On the economics and analysis of diversity”. SPRU Electronic Working Paper Series, (28).

Tolila, P. (2010). ¿Qué es un indicador? Problemática general, historia, usos y límites. México: CONALCULTA.

Ubaldi, B. (2013). “Open government data: towards empirical analysis of open government data initiatives”. OECD Working Papers on Public Governance, (22).

Wessels, B.; Finn, K. W.; Sveindottir, T.; Bigagli, L.; Nativi, S., y Noorman, M. (2017). Open data and the knowledge society. Ámsterdam: Amsterdam University Press.


  1. Correo electrónico: rafaelcruz@claec.org.
  2. Machine-readable: posibilidad de lectura automatizada por máquinas mediante protocolos de interfaz como RDF, XML o JSON.
  3. Normativas específicas regulan la disponibilidad de datos según su sensibilidad. Quedan excluidos de la categoría “dato abierto” registros que sean obtenidos mediante proceso de la administración pública que se refieran, por ejemplo, a datos personales o fiscales o a cualquier otra categoría protegida por la ley.
  4. Autor del concepto de Web 2.0, impulsor de la causa open source/open software y codesarrollador del lenguaje de programación PERL, que sirve de paradigma a otros lenguajes como Python, PHP, JavaScript y Ruby.
  5. Abogado especializado en derecho informático, fundador del Centro para el Internet y la Sociedad en la Universidad de Stanford y creador de la iniciativa Creative Commons.
  6. Fue un programador y hacktivista, participante del desarrollo de los formatos RSS y Markdown, del framework web.py y de las plataformas Open Library y Reddit.
  7. El documento es conocido como Carta de Sebastopol, en referencia a la ciudad sede de la reunión del grupo del OGG (Sebastopol, California, EE. UU.) donde se desarrollaron dichos lineamientos. Disponible en: <https://bit.ly/2zgxbe2>.
  8. Organizado por la Secretaría de Modernización de la Presidencia de la Nación. Disponible en: <https://bit.ly/2zp4n2T>.
  9. Disponible en: <https://bit.ly/2WBHPEb>.
  10. Disponible en: <https://bit.ly/2LblojO>.
  11. Disponible en: <https://bit.ly/2Lcj8Jk>.
  12. Mayormente, servicios de oficinas digitales de gobierno para realización de trámites y publicación de datos básicos de transparencia, como Boletines Oficiales y planificación y ejecución presupuestarias.
  13. Uso de tecnologías de la información y comunicación en el marco de las estrategias de modernización para crear valor público. Se apoya en el ecosistema digital del gobierno, que incluye actores de gobierno, organizaciones no gubernamentales, empresas, asociaciones de ciudadanos e individuos que apoyan la producción y acceso a datos, servicios y contenidos, a través de interacciones con el gobierno (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, 2014).
  14. Disponible en: <https://bit.ly/3fwwwWD>.
  15. Disponible en: <https://bit.ly/2WxDcei>.
  16. Disponible en: <https://bit.ly/2ytdu2L>.
  17. Disponible en: <https://bit.ly/2YIMA1n>.
  18. Como alternativas de recolección y visualización de datos de redes sociales se pueden mencionar las herramientas Centrifuge, Commetrix, Cuttlefish, Cytoscape, Inflow, JUNG, Keynetiq, Netlytic, NetMiner, Network Workbench, NetworKit, NetworkX, Polinode, SocNetV, Socioviz, Statnet y UCInet.
  19. La organización taxonómica del Mapa Cultural de la Argentina sigue los lineamientos del Metadata organizado por el SINCA. Disponible en: <https://bit.ly/2zm3tEk>.
  20. Un ejemplo de análisis de comparabilidad entre sistemas taxonómicos, considerando los mapas culturales de los Estados miembro y Estados observadores del Mercosur, puede ser encontrado en Cruz (2016).
  21. UNESCO Open Data. Disponible en: <https://bit.ly/3dtKRB0>.
  22. Listado histórico en Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (s. f.). Cultura y desarrollo [en línea]. Disponible en: <https://bit.ly/2yG0uXk> [acceso: 12 de junio de 2020].
  23. La propuesta de aplicación del framework de Stirling en entornos urbanos fue elaborada por Catalano y Cruz (2019). Además de los lineamientos metodológicos, el documento cuenta un análisis nacional de dotación de espacios y variedad y balance de agentes, espacios y actividades culturales, en formatos numérico y cartográfico, organizado en seis componentes de agregación (regiones Patagonia, NOA, Cuyo, Centro, NEA y Total País). En entornos urbanos específicos se analizaron las mismas entidades utilizando datos de Córdoba, Mendoza (Godoy Cruz), Neuquén (Cipolletti) y Salta. Los recortes adoptados consideran ciudades de cuatro regiones distintas de Argentina, con población entre 191.903 habitantes (Godoy Cruz) y 1.329.604 (Córdoba), según el censo 2010 del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC), de las cuales dos (Cipolletti, Neuquén, y Godoy Cruz, Mendoza) representan casos de entornos urbanos con características de conurbación (Geddes, 1915).
  24. Adaptado de Coelho (2009).
  25. Adaptado de Martinell (1999).
  26. Adaptado de Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (2013), art. 4.
  27. Adaptado de Instituto de Estadística de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (2009).
  28. Áp. Magurran (1988); Bobrowsky y Ball (1989); Stirling (1998: 47).
  29. Áp. Magurran (1988); Bobrowsky y Ball (1989); Stirling (1998).
  30. Áp. Magurran (1988); Bobrowsky y Ball (1989); Stirling (1998); Catalano y Cruz (2019).
  31. Muestreo con poca probabilidad de uso en el contexto en cuestión.
  32. Ibíd.
  33. Stirling (1998: 56) menciona que –según Hill (1973), Peet (1974) y Kempton (1979)– el abordaje dual concept resulta aplicable en estudios de ecología, mediante el uso de la función de Shannon, para mensurar pesos relativos de variedad y balance en especies de un ecosistema, abordaje que es –por sí solo– factor indicante de diversidad.
  34. Stirling (1998: 93).
  35. Stirling (1998: 47), en el apartado “Some non-parametric measures of ecological diversity”, presenta alternativas matemáticas distintas a las elegidas para esta aplicación. Se trata de un recorrido teórico basado en Magurran (1988) y Bobrowsky y Ball (1989), que también considera el uso para el índice de variedad de los abordajes de species count (MacArthur, 1965), numerical richness (Odun et al., 1960), Margalef (1958), Menhinick (1964) y species density (Gleason, 1922; Magurran, 1988); para balance: Berger y Parker (1970), Shannon evenness y McIntosh evenness (Pielou, 1969), y para el dual concept: Brillouin (Pielou, 1969), Hurlbert “rarefaction” (1971), McIntosh (1967), McIntosh diversity (Pielou, 1969) y Simpson (1949).
  36. Ambos indicadores resultan aplicables al análisis de disparidad-heterogeneidad. Benhamou y Peltier (2012) proponen una comparación entre los abordajes de Shannon-Wiener y Herfindahl-Hirschman, y recomiendan el uso del segundo por su alcance y precisión en términos matemáticos. El desglose de propiedades de cada uno puede ser encontrado en Benhamou y Peltier (2008).
  37. Stirling (1998: 58).
  38. En el estudio desarrollado por Benhamou y Peltier (2012: 22-3) sobre diversidad en la industria de cine, el parámetro de medida de disparidad adoptado es la distancia entre idiomas de origen de las películas. Adoptando un criterio discutido por la Convención de Diversidad de la UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, 2013), las autoras utilizaron una matriz de distancias lingüísticas entre lenguas indoeuropeas (grados de similitud y diferencia entre idiomas) propuesta por Dyen et al. (1992) organizadas en una matriz euclidiana.


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