Incluso los más rigurosos ejercicios de recopilación de datos, como los censos nacionales, están sujetos a errores. En los de datos humanitarios, se tiende a dar prioridad a determinadas localizaciones, tipos de localizaciones o categorías de población a la hora de evaluarlas, lo que acaba siendo un reflejo de la necesidad de datos y de la capacidad para prestar asistencia de los Gobiernos y las partes interesadas, así como sus limitaciones financieras y logísticas, y las definiciones operacionales[1] de localizaciones y poblaciones. Estos factores pueden influir en los datos que se recopilan en contextos de desastres urbanos y en las posibles implicaciones para las poblaciones afectadas.
Entre los principales aspectos que intervienen en la recopilación de datos sobre el número, la demografía y las necesidades de las poblaciones desplazadas se incluyen la geocerca (decidir dónde llevar a cabo una evaluación); las definiciones (de las localizaciones y las categorías de población); las herramientas (como los cuestionarios); las personas (censistas, informantes clave, socios operativos); y la logística. La recopilación de datos suele hacerse en colaboración con los Gobiernos y se centra en abordar la necesidad de información de las partes interesadas que responden a las crisis.
Las entrevistas con profesionales de la recopilación de datos en cuatro contextos de desastre de tres países distintos nos ilustran sobre los diferentes resultados según la forma de recopilar los datos sobre el desplazamiento en las zonas urbanas[2]. Las entrevistas se llevaron a cabo con el personal de la Matriz de Seguimiento de los Desplazamientos (DTM, por sus siglas en inglés) de la Organización Internacional para las Migraciones (OIM), que trabajó en la recopilación de datos de los huracanes Eta e Iota de 2020 en Honduras, el terremoto de 2018 en Nusa Tenggara Occidental y el terremoto y tsunami de 2018 en Célebes Central, Indonesia, y el terremoto de 2019 en Mindanao, Filipinas[3].
Las entrevistas con el personal de la DTM de los tres países objeto de estudio revelaron que a) las decisiones operacionales relacionadas con la geocerca y b) las definiciones de los lugares de desplazamiento fueron ambas las que más influyeron en los resultados de la recopilación de datos. En contextos de desastres urbanos, los entrevistados destacaron cinco tipos principales de localización de los desplazamientos: 1) grandes emplazamientos formales/centros de evacuación; 2) grandes emplazamientos informales; 3) emplazamientos informales más pequeños en terrenos públicos o propiedad de familias de acogida; 4) quedarse en casa con una familia de acogida; y 5) abandonar por completo la zona afectada. Las limitaciones y las decisiones operacionales influyen en cuáles de estos tipos de localizaciones de desplazamiento son los más indicados para ulteriores evaluaciones humanitarias. El propio contexto urbano influye en cuál de estos tipos de localización acogerá a más personas desplazadas. Por ejemplo, las respuestas de las entrevistas realizadas en Indonesia y Filipinas sugieren que, cuando el número de zonas abiertas disponibles para establecer emplazamientos formales e informales más grandes para los desplazados es limitado, esto da lugar a la creación de muchos emplazamientos más pequeños. En este contexto, la decisión operacional de priorizar las localizaciones a evaluar en función de su tamaño o tipo puede provocar importantes deficiencias de datos.
El impacto de las decisiones operacionales
En Honduras e Indonesia, los datos de referencia sobre los lugares de desplazamiento solo estaban disponibles para los emplazamientos más grandes. En Honduras, en un intento de superar la limitada disponibilidad de datos de referencia, estos se combinaron con información sobre la gravedad de la destrucción en cada municipio y la viabilidad de las visitas para ayudar a determinar adónde dirigir las actividades de recopilación de datos. El resultado fue que se centraron solo en los emplazamientos más grandes. En Indonesia, se decidió que un barrido por carretera de toda la zona afectada sería lo más efectivo para identificar los lugares de desplazamiento. En una de las zonas, Nusa Tenggara Occidental, muchas personas habían montado tiendas de campaña en los patios traseros de sus vecinos, amigos o familiares. El equipo de recopilación de datos decidió definir como emplazamiento todo lugar donde hubiera al menos cuatro familias, y se identificaron más de 3000 de este tipo. Pero esta información era demasiado detallada para la mayoría de los actores de respuesta, que descartaron los más pequeños debido a los retos logísticos de asistir a un volumen tan elevado de pequeños emplazamientos. Como consecuencia, el tipo de localizaciones que recibieron asistencia tanto en Honduras como en Indonesia fue muy similar, a pesar de las diferencias en los enfoques para la recopilación de datos. En Indonesia, el limitado uso de los datos detallados en Nusa Tenggara Occidental les llevó a ampliar la definición de emplazamiento a diez familias para la respuesta de Célebes Central. La situación en Filipinas fue muy diferente; en este caso, los socios gubernamentales disponían de información sobre las localizaciones, tanto de los grandes emplazamientos como de las familias de acogida, y pudieron prestar asistencia a ambos tipos.
La limitación de recursos y prioridades para la prestación de asistencia a las poblaciones de las zonas afectadas hizo que no se recopilaran datos sobre aquellas que habían abandonado la zona afectada. La población migrante urbana suele vivir en asentamientos informales y tener empleos precarios. Cuando una población ya móvil se enfrenta a un fenómeno de evolución lenta o repentina que supone una amenaza, regresar a su lugar de origen o al domicilio familiar puede resultarle más atractivo que la perspectiva de desplazarse a un emplazamiento mayor. Aunque es posible realizar estimaciones de los flujos de población hacia lugares situados fuera de una zona afectada por un desastre, como hizo la DTM durante la erupción volcánica que se produjo en la República Democrática del Congo en mayo de 2021, muchas actividades de recopilación de datos no incluyen dichas localizaciones.
Posibles implicaciones
Incluso en Filipinas, donde se contaba con información tanto de los grandes emplazamientos como de las personas desplazadas que se alojaban con familias de acogida, los entrevistados afirmaron que primero se prestaba asistencia a los grandes emplazamientos y luego a los demás desplazados, y que esa era una práctica generalizada en los distintos contextos. La priorización de los emplazamientos más grandes en detrimento de los más pequeños y de las comunidades de acogida da lugar a datos y respuestas deficientes, lo que, en gran medida, puede repercutir perniciosamente sobre las poblaciones afectadas.
Aunque las necesidades de las personas desplazadas que se alojan con familias/comunidades de acogida son menos conocidas que las de aquellas que viven en grandes emplazamientos, las pruebas existentes sugieren que su presencia supone una carga financiera y de otros tipos para las familias de acogida, lo que indica que la asistencia específica es fundamental no solo para los desplazados, sino también para quienes les acogen[4]. Hacen falta datos sobre las necesidades de las familias de acogida y de las personas desplazadas que se alojan con ellas para entender mejor las repercusiones que conlleva.
Las ventajas de mejorar la recopilación de datos
El beneficio más tangible de aumentar la cobertura mediante la recopilación de datos de emplazamientos más pequeños en Indonesia tiene que ver con la fase de transición de la emergencia a la recuperación. En Célebes Central, los datos sobre el desplazamiento se utilizaron para ayudar a los responsables gubernamentales a determinar la necesidad de alojamientos provisionales durante el proceso de recuperación. En Filipinas, la OIM complementa la asistencia prestada por el Gobierno a los lugares de desplazamiento respaldando las actividades para mejorar el nivel de detalle de los datos recopilados. Esta combinación de mayor cobertura y detalle ha fomentado un compromiso proactivo entre el Gobierno y las organizaciones humanitarias para desarrollar un marco de recuperación tras los desastres que reconozca la necesidad de planificar la etapa de transición entre la emergencia y la recuperación.
Más allá de estos beneficios inmediatos, la mejora de la cobertura y el detalle de los datos sobre los desplazamientos urbanos en contextos de desastres conlleva varios beneficios a largo plazo. Uno de ellos es la utilidad de los datos para los mecanismos de respuesta innovadores destinados a anticiparse a los desastres y sus efectos. La Oficina de Coordinación de Asuntos Humanitarios de las Naciones Unidas ha facilitado la puesta a prueba de sistemas de respuesta basados en medidas previsoras que movilizan los datos existentes para las zonas de interés con el fin de desarrollar modelos de predicción que activen la acción humanitaria (incluida la financiación anticipada) antes del inicio de un desastre. Un elemento clave de esta modelización es la disponibilidad de datos históricos precisos e integrales. La deficiencia de datos y los sesgos afectan a la eficacia de estos modelos y sistemas, y menoscaban los esfuerzos para desarrollar soluciones que podrían reducir el impacto de los desastres y mejorar la capacidad de las partes interesadas para ayudar a las poblaciones afectadas.
Esto también se hace evidente en el creciente interés por la aplicación responsable de métodos avanzados de análisis de datos, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Un conocimiento detallado de las deficiencias y los sesgos que atañen a los datos existentes sobre el desplazamiento urbano es fundamental para el uso ético de estas técnicas de manera que sus resultados puedan ser útiles para las personas desplazadas o para la resiliencia de las poblaciones en riesgo de sufrir fenómenos naturales. Si los datos sobre el desplazamiento en contextos de desastres urbanos siguen centrándose predominantemente en determinados lugares o colectivos de personas afectadas, la introducción de técnicas avanzadas de análisis de datos podría reforzar o incluso perpetuar las limitaciones de las actuales prácticas de recopilación de datos[5]. Las repercusiones de estas cuestiones en los contextos humanitarios recaen, como siempre, en las propias poblaciones afectadas.
Conclusión
En contextos urbanos de desplazamientos por desastres, las decisiones operacionales basadas en limitaciones logísticas, financieras y de otro tipo influyen en qué poblaciones desplazadas se contabilizan y cuáles no. Las decisiones operacionales tienden a centrarse más en las poblaciones desplazadas en emplazamientos grandes que en las que se encuentran en emplazamientos pequeños, las que se alojan con familias de acogida o que abandonan por completo la zona afectada. Entre sus consecuencias se incluye el que se pueda llegar a subestimar sustancialmente a la población desplazada, y que se haga recaer la carga de la asistencia a las poblaciones desplazadas sobre las comunidades de acogida, reduciendo así su propia resiliencia ante futuros fenómenos naturales que les puedan amenazar. Los profesionales de la recopilación de datos, los Gobiernos y los actores de respuesta en temas humanitarios y de desarrollo se beneficiarían de una mayor investigación sobre cómo difieren las necesidades de las personas desplazadas en los diferentes tipos de localizaciones, y de un concepto con una base más empírica de si los supuestos actuales sobre los que se sustentan la priorización de las evaluaciones y la asistencia son precisos.
Veinticuatro años después de la adopción de los Principios Rectores de los Desplazamientos Internos en 1998, los obstáculos para su implementación siguen impidiendo la plena adhesión de las partes interesadas a sus normas. El Principio 18, que define el derecho a un nivel de vida adecuado y a un acceso seguro a los servicios esenciales para todos los desplazados internos, no puede cumplirse realmente a menos que se identifique a todas las personas desplazadas y sus necesidades en los ejercicios de recopilación de datos, y que los actores de respuesta estén debidamente equipados para prestar asistencia en todos los lugares. Los compromisos mundiales para la acción impulsada por los datos, —como la Estrategia de Datos 2020-2022 del secretario general de las Naciones Unidas, en la que la Prioridad 2 es la acción climática— también requieren que los actores superen las barreras operacionales para que los compromisos puedan alcanzar todo el impacto esperado sobre el terreno. Las partes interesadas que participan en la respuesta en contextos urbanos necesitan apoyo institucional y financiero para dar prioridad a la identificación y abordaje de las necesidades de las poblaciones desplazadas que se encuentran en lugares menos visibles y accesibles. A diferencia de lo que ocurre en los contextos de conflicto, en los que las relaciones con las autoridades y el aumento de la preocupación por la seguridad pueden impedir la recopilación de datos o la provisión de respuestas efectivas, con independencia de los recursos disponibles, en los contextos de desastres urbanos las limitaciones para una intervención efectiva pueden ser superadas por los propios proveedores de ayuda si se les brinda el apoyo adecuado.
Nando Lewis nlewis@iom.int
Adjunto de la Matriz de Seguimiento de los Desplazamientos, Organización Internacional para las Migraciones (OIM)
Nikki Herwanger nherwanger@iom.int
Editora Jefa, Matriz de Seguimiento de los Desplazamientos, OIM
[1] En este contexto, “operacional” significa “con el propósito de llevar a cabo actividades humanitarias”.
[2] Anzellini V y Leduc C (2020) “Urban internal displacement: data and evidence”, Revista Migraciones Forzadas número 63 www.fmreview.org/cities/anzellini-leduc ; JIPS (2019) “Displacement profiling in urban areas” www.jips.org/uploads/2019/05/JIPS-IDMC-GRID2019-UrbanProfiling.pdf
[3] DTM OIM https://dtm.iom.int/
[4] Davies A (2012) IDPs in host families and host communities, ACNUR www.refworld.org/docid/4fe8732c2.html
[5] Humanitarian Data Science and Ethics Group www.hum-dseg.org/ai-applied-ethics-toolkit