Datos para Location Intelligence: un análisis de Worldpop

Worldpop es una fuente de datos demográficos global, que tiene como objetivo satisfacer la medición precisa de los impactos del crecimiento de la población.

Para ello elabora estimaciones de población que habilitan el seguimiento de los cambios, evolución de esta, así como la planificación de intervenciones a través de datos de distribución de población detallados y de acceso abierto.

Un proyecto fantástico, usado de manera sistemática por Naciones Unidas y el proyecto DHIS2 , pese a la enorme complejidad de generar datos a nivel global agreagdo a grid de 100×100 metros. Y sobre todo en países y regiones donde los censos y datos sociodemográficos oficiales son deficitarios. Aporta un enorme valor.

Como manera de medir la calidad de la cifra de población estimada por Worldpop, desde el punto de vista del uso de los datos para estudios de GeoMarketing o Location Intelligence, hemos realizado el benchmark que a continuación os presentamos. En general, la conclusión es que la necesidad de generar datos globales lleva a márgenes de error considerables, y no es una fuente aconsejable en entornos en que existen datos públicos o privados de mayor precisión.

A continuación, compartimos los resultados del análisis de la calidad de datos de una fuente global como en Worldpop comparada con los datos sociodemográficos que ofrecemos en unica360.

Para esta comparativa hemos usado los datos que Wordpop ofrece en su apartado de «Age and sex structures», en concreto: «Spain 100m Age structures in 2020». Y los datos de la grid sociodemografía de unica360, de la que podéis obtener más detalles en nuestra web MicroTarget.site.

En este mapa vemos la comparativa de los datos que ofrecen Worldpop  y unica360 en grid de 100×100 metros, en cuanto a población total en el área de Barcelona y Baix Llobregat:

Wordpop vs unica360 (Barcelona)

Podemos ver como en unica360 localizamos a los residentes exactamente donde residen, sin embargo Worldpop difumina la población por el territorio, podríamos decir que de modo similar a un mapa de precipitaciones que con pocas estaciones de medida intenta calcular lo que ha llovido en todo el territorio.

Por ejemplo, si nos fijamos en la zona del Aeropuerto del Prat, donde obviamente no vive nadie; Worldpop distribuye población porque está urbanizado pero con baja densidad, y próximo a casco urbano.

En cambio, en unica360 concentramos la población en los cascos urbanos y allí dónde hay vivienda residencial, ya que nuestra metodología localiza las viviendas residenciales y ubica la población residente en estas. Por tanto, no ubicamos erróneamente población en zonas urbanas y/o urbanizadas con otros usos (industriales, rurales, comerciales, etc…):

La metodología de Worldpop hace que los datos de la población se dispersen, y si queremos sacar datos de una zona concreta, el error que tengamos será crítico.

Por ejemplo, si extraemos los datos de la zona dentro del círculo rojo del siguiente mapa, obtenemos que tenemos un margen de error superior al 44%:

• Worldpop nos dice que viven: 28.981 personas
• Unica360 dice que viven: 65.532 personas (coincide con dato censo 2021 para El Prat de Llobregat)

Wordpop vs unica360 (El Prat)

Y si nos vamos a una zona más densamente poblada y totalmente urbanizada, vemos que también hay un margen de error muy importante:

Wordpop vs unica360 Barcelona ciudad

En la zona delimitada con el círculo rojo, encontramos un margen de error superior al 23%.

• Worldpop nos dice que viven: 186.094 personas
• Unica360 dice que viven: 242.572 personas

También en la distribución por edades, dónde Worldpop nos dice que, dentro del círculo rojo el grupo más número son los residentes de entre 45 y 64 años cuando en realidad lo es el grupo entre 25 y 44 años; y además sobredimensiona a los menores de 14:

En conclusión, allá donde no existan datos de calidad y el nivel detalle que necesitemos sea muy macro, o estemos en países subdesarrollados; es decir, cuando hay que elegir entre no tener nada y tener algo, Worldpop es una fuente de datos interesante.

Pero si nuestros análisis son a nivel micro y queremos tomar decisiones apoyadas en datos; allá donde haya datos demográficos de calidad debemos recurrir a estos si no queremos errar en nuestros análisis.

En unica360 disponemos actualmente de datos a nivel de detalle grid de 100×100 metros para España y Portugal; y estamos trabajando para ofrecerlos para Italia y Francia. Además de datos demográficos, ofrecemos niveles de renta, gastos por hogar, índices comerciales, y transeúntes ente otros.