20668_Reto 4. Geografía espacial

Autor

Marc Alfonso Broseta

Fecha

31 de diciembre de 2024

Actividad 1: Guía de RStudio.

Siguiendo las indicaciones del módulo de estudio ‘R en Ciencias Sociales’ (Mas 2023), se realiza un cuestionario de 16 preguntas en la plataforma Moodle.

Actividad 2: Mapear un conflicto.

Aplicando la jerarquía de escalas en geopolítica (Flint 2016), un mapa global permite la realización de un análisis a nivel planetario con un enfoque sistémico (Vidal 2022). Según dicho criterio, se descarga el siguiente mapa de la plataforma World Geopolitics (WG 2024):

Todos los mapas están sometidos a proyecciones cartográficas que representan la esfera terrestre –tridimensional– en una superficie plana –bidimensional–. Existen tres tipos de proyecciones:

Equidistantes, preservan las proporciones pero alteran las formas y los ángulos.
Equivalentes, mantienen las distancias respecto a un punto de referencia.
Conformes, conservan las formas y los ángulos.

El problema de las proyecciones cartográficas es, por tanto, que no existe ninguna que funcione adecuadamente independientemente de los datos, su propósito y la escala empleada, obligando al investigador a comprometer algún aspecto en favor de otros (Mas y Ros 2023).

El mapa que se ha seleccionado y, en general, casi cualquier mapa web, utiliza Web Mercator –variación de Mercator adaptada al entorno web–, una proyección conforme que muestra los meridianos como líneas equidistantes y los paralelos más juntos cuanto más próximos se encuentran de la línea del ecuador, distorsionando –estirando– las áreas alejadas de ésta y sobrerepresentándolas respecto a sus dimensiones reales. Esto sucede con los territorios del llamado Norte global –Europa y Norteamérica–, una decisión política e ideológica arrastrada desde tiempos coloniales que ha generado numerosas críticas por parte del resto de líderes mundiales.

A continuación se adjunta un mapa regional, siendo aquel que engloba a un conjunto de países geográficamente cercanos y con características comunes, obtenido de OnTheWorldMap (OTWM 2024):

El mapa representa la región conocida como el Cuerno de África, situada en la parte oriental del continente, la cual se extiende a lo largo de las siguientes coordenadas (Google 2024):
- El límite norte lo marca la frontera de Sudán –latitud 21.999955, longitud 30.604788–.
- Hacia el sur alcanza hasta la intersección de los territorios de Somalia y Kenia en su salida al Océano Índico, entre Ras Kamboni y Shakani –latitud -1.662015, longitud 41.559336–.
- Al este, la barrera geográfica natural del continente en su extremo más oriental, cerca de la ciudad somalí de Tohen –latitud 11.822648, longitud 51.287922–.
- Al oeste, en la frontera entre República Democrática del Congo y Uganda, a medio camino de las ciudades de Kasindi y Karambi –latitud 0.045757, longitud 29.719816–.
El mapa se compone a escala 1:17.500.000, es decir, cada centímetro en la imagen equivale a 175 kilómetros en la realidad. Se ha calculado utilizando la anchura máxima de Etiopía en línea recta –1.640 kilómetros sobre el terreno, 9’37 centímetros en el mapa–.
Se trata de un mapa político sencillo, que permite visualizar, en distintos colores, los países y las capitales de las naciones que pertenecen al Cuerno de África, a la vez que otros elementos hidrográficos destacados –océanos, mares, lagos y golfos–.
La propia simplicidad del mapa, posiblemente orientado al sector generalista o educativo, elimina la necesidad de que se acompañe de información adicional para su comprensión, sea en forma de leyenda o libro de códigos. No obstante, hubiera sido adecuado incluir la escala empleada para ayudar al observador a componer la imagen mental del verdadero tamaño de la región representada.

Actividad 3: Mapear un conflicto.

Desde la sección de descargas del proyecto Uppsala Conflict Data Program (UCDP 2024), elaborado por el Department of Peace and Conflict Research de la Uppsala Universitet en la ciudad sueca de Upsala, se obtiene el ‘Georeferenced Event Dataset’ –GED–, una base de datos desagregada a nivel de evento.

Posteriormente, utilizando las funciones read_csv() y glimpse(), se carga en R y se realiza una exploración del marco de datos:

Mostrar código.

ged <- read_csv("GEDEvent_v24_0_11.csv")
glimpse(ged)

Rows: 2,394
Columns: 49
$ id                <dbl> 554636, 553932, 552048, 552051, 552050, 552238, 5520…
$ relid             <chr> "AFG-2024-3-951-84", "AFG-2024-3-973-296", "AFG-2024…
$ year              <dbl> 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024…
$ active_year       <dbl> 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0…
$ code_status       <chr> "Clear", "Clear", "Clear", "Clear", "Clear", "Clear"…
$ type_of_violence  <dbl> 3, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 1, 1, 2…
$ conflict_dset_id  <chr> "130", "234", "13637", "13637", "13637", "13637", "3…
$ conflict_new_id   <dbl> 484, 506, 13637, 13637, 13637, 13637, 333, 333, 333,…
$ conflict_name     <chr> "Government of Afghanistan - Civilians", "IS - Civil…
$ dyad_dset_id      <chr> "130", "234", "14320", "14320", "14320", "14320", "1…
$ dyad_new_id       <dbl> 951, 973, 14320, 14320, 14320, 14320, 16825, 16825, …
$ dyad_name         <chr> "Government of Afghanistan - Civilians", "IS - Civil…
$ side_a_dset_id    <chr> "130", "234", "130", "130", "130", "130", "130", "13…
$ side_a_new_id     <dbl> 130, 234, 130, 130, 130, 130, 130, 130, 130, 130, 36…
$ side_a            <chr> "Government of Afghanistan", "IS", "Government of Af…
$ side_b_dset_id    <chr> "9999", "9999", "234", "234", "234", "234", "8114", …
$ side_b_new_id     <dbl> 1, 1, 234, 234, 234, 234, 8114, 8114, 8114, 8343, 36…
$ side_b            <chr> "Civilians", "Civilians", "IS", "IS", "IS", "IS", "N…
$ number_of_sources <dbl> 1, 11, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 4, 1, 1, 3, 1, …
$ source_article    <chr> "\"Hasht e Subh Daily,2024-11-30,The Taliban confirm…
$ source_office     <chr> "Hasht e Subh Daily", "@khorasandiary on Twitter (X)…
$ source_date       <chr> "2024-11-30", "2024-11-23;2024-11-22;2024-11-24;2024…
$ source_headline   <chr> "The Taliban confirmed the death of a resident of He…
$ source_original   <chr> "Hasht e Subh Daily", "Abdul Ghayoor Khadim, the sec…
$ where_prec        <dbl> 4, 3, 4, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2…
$ where_coordinates <chr> "Paktika province", "Nahrin district", "Kabul provin…
$ where_description <chr> "Paktika", "Shrine of Syed Badshah Agha, Shahr-e-Kuh…
$ adm_1             <chr> "Paktika province", "Baghlan province", "Kabul provi…
$ adm_2             <chr> NA, "Nahrin district", NA, "Asadabad district", "Cha…
$ latitude          <dbl> 32.41667, 35.98751, 34.50000, 34.86736, 34.72821, 34…
$ longitude         <dbl> 68.750000, 69.022563, 69.416667, 71.130241, 65.34742…
$ geom_wkt          <chr> "POINT (68.75 32.416667)", "POINT (69.022563 35.9875…
$ priogrid_gid      <dbl> 176178, 181219, 179779, 179783, 179771, 179782, 1797…
$ country           <chr> "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghanistan", "Afghan…
$ country_id        <dbl> 700, 700, 700, 700, 700, 700, 700, 700, 700, 700, 77…
$ region            <chr> "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asia", "Asi…
$ event_clarity     <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1…
$ date_prec         <dbl> 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1…
$ date_start        <dttm> 2024-11-29, 2024-11-22, 2024-11-05, 2024-11-06, 202…
$ date_end          <dttm> 2024-11-29, 2024-11-22, 2024-11-07, 2024-11-06, 202…
$ deaths_a          <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0…
$ deaths_b          <dbl> 0, 0, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 3, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0…
$ deaths_civilians  <dbl> 0, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, …
$ deaths_unknown    <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1…
$ best              <dbl> 0, 10, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 2, …
$ high              <dbl> 1, 12, 2, 1, 2, 1, 5, 2, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2, …
$ low               <dbl> 0, 10, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2, …
$ gwnoa             <dbl> 700, NA, 700, 700, 700, 700, 700, 700, 700, 700, NA,…
$ gwnob             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …

La versión del GED con la que se está trabajando es ‘GEDEvent_v24_0_11’, correspondiente a noviembre de 2024. Dispone de 2.394 conflictos registrados –observaciones–, analizados mediante 49 variables.
El primer conflicto anotado se denomina ‘Government of Afghanistan - Civilians’ –variable conflict_name–, ocurrió en Afganistán –variable country– y no causó bajas mortales –suma de las variables deaths_a, deaths_b, deaths_civilians y deaths_unknown–, aunque la estimación más alta –variable high– le asigna 1.
Según indica el libro de códigos (Hegre 2020), la variable region puede adoptar las siguientes categorías: ‘Africa’, ‘Americas’, ‘Asia’, ‘Europe’ y ‘Middle East’.
La función count() permite conocer en qué países y continentes –o regiones, para este marco de datos– han sucedido más eventos:

Mostrar código.

count(ged, country, sort = TRUE)

# A tibble: 45 × 2
   country                   n
   <chr>                 <int>
 1 Ukraine                 445
 2 Lebanon                 321
 3 Israel                  303
 4 Mexico                  200
 5 Russia (Soviet Union)   123
 6 Brazil                  120
 7 Syria                   113
 8 Ethiopia                104
 9 Nigeria                  95
10 Pakistan                 79
# ℹ 35 more rows

Mostrar código.

count(ged, region, sort = TRUE)

# A tibble: 5 × 2
  region          n
  <chr>       <int>
1 Middle East   772
2 Europe        569
3 Africa        452
4 Americas      393
5 Asia          208

Los países con más acontecimientos registrados son Ucrania, Líbano e Israel y por regiones destacan Oriente Medio, Europa y África. Los datos no sorprenden debido a la existencia de guerras abiertas, a día de hoy, entre Ucrania y Rusia, Israel y varios de sus vecinos árabes –principalmente Palestina y Líbano, pero también Yemen, Irán e Irak– y otras en diversos puntos de África –Sahel, República Democrática del Congo, Somalia, Etiopía o Sudán del Sur–.

Uno de los cambios geopolíticos recientes de mayor relevancia que es posible analizar con los datos recopilados por el GED es la caída del régimen de Bashar al-Ásad en Siria. La ofensiva, liderada por el grupo yihadista Hayat Tahrir al-Sham –HTS– con ayuda de otras milicias, iniciada durante los últimos días de noviembre, comenzó en los alrededores de Alepo y, una vez capturada la ciudad, continuó hacia el sureste hasta llegar a Homs. En pocos días los insurgentes sitiaron Damasco, forzando el exilio ruso de al-Ásad (RTVE 2024). El líder rebelde ha anunciado la formación de un gobierno interino que tomará el control hasta la celebración de las próximas elecciones, no previstas antes de cuatro años. Al respecto de la situación humanitaria, se estima que un millón de personas se han visto desplazadas, al tiempo que decenas de miles más, refugiadas fuera del país, intentan regresar (Borrazas 2024).
- A tal efecto, mediante las funciones de mapeado del paquete leaflet, se genera el siguiente mapa ilustrativo del conflicto arriba descrito:

Mostrar código.

ged_syria <- ged |> 
  filter(country == "Syria")

leyenda <- colorNumeric(palette = "inferno", 
                        domain = ged_syria$best, 
                        reverse = TRUE)

ged_syria |> 
  leaflet() |> 
  setView(lng = 38.869167,
          lat = 34.883914, 
          zoom = 6) |>
  addProviderTiles("CartoDB.Positron") |> 
  addCircleMarkers(lng = ~longitude, 
                   lat = ~latitude,
                   popup = ~best,                   
                   color = ~leyenda(best),
                   label = ~best) |> 
  addLegend(pal = leyenda,
            values = c(min(ged_syria$best):max(ged_syria$best)),
            position = "bottomleft",
            title = "Bajas estimadas",
            opacity = 0.7)

A nivel técnico, con setView se establecen las coordenadas –latitud 34.883914, longitud 38.869167–, correspondientes a la ciudad de Al-Sukhnah, en el centro geográfico de Siria, así como el tamaño –zoom 6–, que según la documentación oficial de RStudio es el adecuado para la visualización de territorios de dimensión media y se asocia a una escala entre 1:1.000.000 y 1:500.000, aproximadamente. Además, el código addProviderTiles permite diseñar la capa base con una variedad de estilos, seleccionándose uno en blanco, gris y tonos pastel que aporta un toque estético minimalista, ideal para realzar la posición de los marcadores.

El mapa recoge numerosos puntos de conflicto en el país –función addCircleMarkers–, exacerbándose su presencia en la región de Alepo –ciudad en la que empezó la revuelta– y en la zona este del país –en especial Palmira–, siguiendo el recorrido de las milicias en su acercamiento a la capital, Damasco, que ya presentaba signos de contienda en el mes de noviembre.

Por último, con addLegend se añade una leyenda coloreada que recoge los datos de la variable best –mejor estimación de bajas–, pues se trata de aquella que mejor ilustra el evento escogido.

Bibliografía y webgrafía.

Borrazas, X. 2024. «¿Qué significan los recientes acontecimientos en Siria para las personas refugiadas?» ACNUR. https://www.acnur.org/noticias/historias/que-significan-los-recientes-acontecimientos-en-siria-para-las-personas-refugiadas.

Flint, C. 2016. «Introduction to Geopolitics». Routledge.

Google. 2024. «Horn of Africa». Google Maps. https://www.google.es/maps/place/Horn+of+Africa/@7.9383061,31.6201849,5z/data=!3m1!4b1!4m6!3m5!1s0x1632c02ff8accf73:0xa08f6580903e22d9!8m2!3d9.1303782!4d41.2808577!16zL20vMGd0OHg?entry=ttu&g_ep=EgoyMDI0MTIxMS4wIKXMDSoASAFQAw%3D%3D.

Hegre, H. et al. 2020. «Introducing the UCDP Candidate Events Dataset». Research & Politics 7(3). https://doi.org/10.1177/2053168020935257.

Mas, J. 2023. «R en Ciencias Sociales». FUOC. https://jmas.quarto.pub/r-en-ciencias-sociales.

Mas, J., y C. Ros. 2023. «Mapear conflictos internacionales». FUOC. https://jmas.quarto.pub/ucdp.

OTWM. 2024. «Map of the Horn of Africa». OnTheWorldMap. https://ontheworldmap.com/africa/horn-of-africa.

RTVE. 2024. «Los 11 días que cambiaron el destino de Siria, un ofensiva fulminante para acabar con 24 años de régimen». RTVE.es. https://www.rtve.es/noticias/20241208/regimen-asad-derrocado-tras-24-anos-control-ferreo-siria/16363187.shtml.

UCDP. 2024. «Uppsala Conflict Data Program». Uppsala Universitet. https://ucdp.uu.se.

Vidal, L. 2022. «Los utillajes analíticos de la geopolítica». FUOC.

WG. 2024. «Dynamic World Geopolitics Map». World Geopolitics. https://world-geopolitics.com/map/map.html.