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IRSH: Metodología para el Análisis del Riesgo de Situación Humanitaria

USTA

Bogotá, D.C.2008

Información general sobre el proceso:http://www.colombiassh.org/irsh/

CONTENIDO

1. ¿Qué es y para qué sirve el IRSH?

2. ¿Cuáles son los fundamentos del IRSH?

3. ¿Cómo se construyó el IRSH?

4. ¿Cuáles son los resultados preliminares?

5. Comentarios Finales

1. ¿Qué es y para qué sirve el IRSH?

No es común encontrar estudios o investigaciones que realicen análisis en torno al grado de vulnerabilidad para enfrentar el advenimiento de problemas que impliquen la probabilidad de generar una “situación humanitaria”

De la tradicional distinción entre desastres naturales y desastres causados por el hombre, hoy en día se ha llegado a un marco dinámico y complejo de la “asistencia humanitaria”, en el cual se encuentran entrelazadas una multitud de dimensiones.

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¿ Qué es el IRSH y para qué sirve?

Dicho volumen de información requiere resumirse, consolidarse, a fin de facilitar su análisis conjunto. Este reto, he llevado a la necesidad de construir una nueva herramienta que reúna de manera simple y clara la mayor cantidad de elementos atinentes a este riesgo.

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¿ Qué es el IRSH y para qué sirve?

Como respuesta a este conjunto de requerimientos, resulta necesario desarrollar mecanismos que faciliten la simplificación del análisis y permitan agilizar la toma de decisiones de asistencia, con alto de grado de objetividad

2. ¿Cuáles son los fundamentos del IRSH?

Evento adverso: Ocurrencia de un conjunto particular de circunstancias que tienen un efecto potencialmente negativo sobre el ambiente y la humanidad.

Emergencia compleja: “Son aquellos eventos que están relacionados con:

Conflictos armados, civiles o guerras. Falta de acceso a las fuentes tradicionales de ingresos por períodos prolongados.Desplazamientos Inseguridad.

Conjunto de aspecto que generan la agudización de las necesidades socioeconómicas para una subsistencia digna en una comunidad” (Cinu UN)

Fenómenos naturales: “Situación resultante de la ocurrencia de sucesos naturales como terremotos, erupciones volcánicas, tormentas tropicales, huracanes, tornados, etc.” (USAID)

Amenaza: “Probabilidad de ocurrencia de un suceso potencialmente desastroso durante cierto periodo de tiempo en un sitio dado”. (UNDRO)

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Capacidad: Combinación de todas las fortalezas y recursos disponibles dentro de una comunidad que facilitan afrontar y recuperarse de un desastre.

Vulnerabilidad de contexto: Capacidades sociales y económicas de la población que garanticen la adaptación de la comunidad ante la ocurrencia de un evento adverso, facilitándole a la población afrontar y recuperarse en el menor tiempo posible del mismo.

Vulnerabilidad técnica: Capacidad de respuesta de la comunidad ante un evento adverso, analizando la presencia de organismos de socorro en la zona, ubicación de la comunidad, condiciones físico-materiales de las infraestructuras de la comunidad., presencia institucional. Es decir, todas aquellas capacidades que garanticen la supervivencia de la comunidad ante la ocurrencia de un evento adverso.

Vulnerabilidad: “Función inversa de la capacidad de los individuos, grupos, hogares y comunidades de prever, resistir, enfrentar y recuperarse del impacto o efecto de eventos adversos que implican una perdida de activos materiales e inmateriales.” (Andrea Lampis CIDER)

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NOCIÓN CONCEPTO

Variable/s Teórica/s

DIMENSIÓN 2

DIMENSIÓN 1Indicador 1.1

Indicador 1.2

Indicador 2.1

Indicador 2.2

DIMENSIÓN 3 Indicador 3

ÍNDICE

Variable/s Teórica/s

Análisis conceptual Análisis operativo

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EventoAdverso

Comunidad

DESASTRE

La cualificación y/o cuantificación de estos elementos

Amenaza ρ(EA)

Vulnerabilidad

Capacidades: para la supervivencia y adaptación.

RIESGO

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SITUACIÓN HUMANITARIA

RIESGO

VARIABLES TEÓRICAS

AMENAZA

VULNERABILIDAD

CONTEXTUAL

TÉCNICA

FENÓMENOS NATURALES

EMERGENCIA COMPLEJA

ELEMENTOS

POBLACIÓN POBLACIÓN

USTA

SITUACIÓN HUMANITARIA

RIESGO Amenaza

Vulnerabilidad

Población

IRS

H

Análisis conceptual Análisis operativo

ElementosElementos

Contextual

Técnica

ElementosElementos

Emergenciacompleja

Población

FactoresFactores

Sociales

Físicos

Económicos

Capacidad derespuesta

Conflicto

Población

FactoresFactores

Minas - Muse

Acciones bélicas

Secuestros

Homicidios

Población

Oferta institucional

Amenazas naturales

Económicos

Educación yCapital humano

Servicios

Cobertura en saludPor tipo de régimen

Variables Variables categóricascategóricas

Variables Variables categóricascategóricas

Tasa incidentes minas

Tasa acciones subversivasAtaques unilaterales

Combates totalesMuertes totales

Tasa secuestros

Tasa homicidiosTasa homicidios concejales

Tasa homicidios sindicalistasTasa homicidios maestros

Homicidios indigenasTasa victimas masacres

Numero de habitantes del municipio

% Docentes con educ. Superior, Alumnos por docente entidades educación media, Centros

Sena, Presencia icbf, Tasa entidades saludCobertura vacunación, Tasa cajas

Compensación, Juzgados, Conciliación, Casas justicia, Estación de policía,

Soldados campesinos y Pasa troncal

Total unidades económicasTasa empresas

Actividad económica ultimo mes

% Asistencia escolarAsistencia centro educativo

Nivel educativo

Energía, Alcantarillado, Gas natural, basura, Acueducto, Estrato,

TOTAL HOGARES x VIVIENDAServicio sanitario, Servicio ducha regadera,Combustible cocinan y Servicio telefónico

Cobertura régimen subsidiadoCobertura régimen contributivo

Afiliación salud

IndicadoresIndicadores

IndicadoresIndicadores

DimensionesDimensiones

DimensionesDimensiones

ConceptoConcepto

ConceptoConcepto

NociNociónón

NociNociónón

Riesgo

Grupos ArmadosGrupos FARC

Hombres FARCGrupos ELN

Hombres ELN

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Téc

nica

s de

Aná

lisi

s E

stad

ísti

co M

ulti

vari

ado

Análisis de Componentes Principales

Análisis de Factores

Análisis de Conglomerados

Análisis Discriminante

Análisis de Correlación Canónica

Análisis Multidimensional

Análisis de Correspondencias

Análisis Multinomial

Redes Neuronales

Regresión Probit

Regresión Logit

Regla Discriminación Bayesiana

Clasificación por Máxima Verosimilitud

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Regresión LogísticaLos modelos de regresión logística permiten describir la probabilidad de acierto de una variable dependiente categórica Y, en términos de variables explicativas X.

Mediante la regresión logística se pretende expresar la probabilidad de que ocurra el hecho en cuestión como función de ciertas variables que se presumen influyentes.

0

1

1 3 5 7 9

11

13

15

17

19

21

(1-Mi)

Mi

3. ¿Cómo se construyó el IRSH?

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Recolección de la Información: Fuentes

1. Se partió del inventario de datos recolectados por el Sistema de Información OCHA (SIDIH – Sistema integrado de información humanitaria).

2. Se solicito información faltante, a las instancias pertinentes, para ser integrada al proceso.

• Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE• Ministerio de Protección Social – MPS• Departamento Nacional de Planeación – DNP• Acción Social y el Sistema Único de Registro – SUR• Ministerio de Educación Nacional – MEN• Dirección Central de Policía Judicial – DIJIN • Centro de Investigaciones Criminológicas – CIC• Observatorio de Minas de la Vicepresidencia de la República• País Libre• Centro de Recursos para el Análisis del Conflicto – CERAC• Banco Mundial – BM

3. Se consolidó una primera base de datos, que contenía 163 variables de diversa naturaleza.

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Recolección de la Información: Fuentes

3. Se consolidó una primera base de datos, que contenía 163 variables de diversa naturaleza.

• Población

• Unidades Económicas

• Tasa de Delitos Sexuales

• Tasa de Juzgados

• Tasa Alumnos por profesor

• Presencia ICBF – Dummy

• Tasa Secuestros

• IDH

• Ingresos por transferencias

• ……….. etc.

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4. Se seleccionó la información por desagregación geográfica, descartando las variables que no estaban disponibles a nivel municipal. (IDH, línea pobreza e indigencia, PIB per cápita, etc.)

5. Se tomó en consideración la periodicidad y actualidad de los indicadores representativos de cada variable. (NBI, ICV, Captaciones Bancarias, Gini, etc.)

Recolección de la Información: Procesamiento

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6. Se desarrollaron los análisis conceptuales, que permitieron seleccionar las variables de mayor grado de pertinencia al tema objeto de estudio. En este punto se alcanzó una base de datos de mayor grado de depuración que contenía 94 variables.

• Centros SENA• Tasa Cajas Compensación• Tasa Asistencia Escolar• % vías pavimentadas• Combustible para cocinar• Tenencia electrodomésticos• Promedio personas por hogar


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7. Se realizaron los análisis de colinealidad de las variables para evitar la alta afinidad entre “los regresores”, y lograr un mayor nivel de parsimonia en la estimación. Lo cual permitió contar con una base de datos preliminar, para estimaciones, de 53 variables.


COMBATES TOTALES VS. COMBATES SIN ATAQUES 0,9853

MUERTES TOTALES VS. COMBATES SIN ATAQUES 0,8695

HOMBRES ELN VS. GRUPOS ELN 0,7697

TIPO ALUMBRADO VS. ENERGÍA 0,9981

# SANITARIOS VS. ESTRATO 0,8751

TELÉFONO VS. SERVICIO TELEFÓNICO 0,9995

POBLACIÓN ALFABETA VS. NIVEL EDUCATIVO 0,7191

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• En los casos que resultó pertinente, se realizó una recategorización del contenido de la variable. (Especialmente caso SISBEN)


Afiliación Salud

Esta variable es categórica y toma el valor de cero cuando no se tiene ningún tipo de afiliación a salud y el valor de 1 cuando se tiene cualquiera de los siguientes tipos de afiliación: a través de fuerzas armadas, Ecopetrol, magisterio, seguro social, otras EPS, Sisben o pertenece a un resguardo indígena.

AlcantarilladoEsta variable recoge el porcentaje de la población con acceso al servicio de alcantarillado.

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9. Se organizaron clusters de información de acuerdo a los siguientes factores: sociales, económicos, físicos, capacidad de respuesta, conflicto y población; los cuales resultan del análisis conceptual y operativo previamente realizado.


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BD organizada por factores

Selección y construcción de la variable latente

o inobservable

Determinación del umbral para categorización dummy

inicial

Construcción de función de distribución con resultado

Acotado (0 – 1)

)()(

)(

1

1

1)(

xgxg

xg

ee

ex

))(( xgyi

munimunimunimuni HELNCRSCCRSSpobmuni eY )(...)()()( 533211

1

LOGIT PARTICULAR

...)(107.0)(147.1)(0001.0578.31

1munimunimuni CRSCCRSSpobmuni e

y

LOGIT ESPECÍFICO

4. ¿Cuáles son los resultados preliminares?

Variables B S.E. Wald Sig. Exp(B)

@_DOCE_1 -2,631240154 0,751293135 12,26597671 0,000461292 0,071989129

SERVIC_2 -1,841595897 0,594726692 9,588569423 0,001957924 0,158564172

TASA_I_1 0,537976096 0,180093052 8,923434576 0,002815346 1,712537342

ASISTE_1 7,349249166 2,486933485 8,732882238 0,003125221 1555,028522

GRUPOS_1 0,299530163 0,103815939 8,324402181 0,003911601 1,349224743

TASA_H_1 0,042435954 0,017686395 5,756907936 0,01642395 1,043349232

ESTRAT_1 -0,884036119 0,391986827 5,086242636 0,024116388 0,413112172

ALUMNO_1 -0,055100107 0,024474741 5,068374366 0,024366224 0,946390403

MUERTE_1 0,014745882 0,006845673 4,639906249 0,031236709 1,014855139

NIVEL__1 -2,739642915 1,273264281 4,629678246 0,031423456 0,064593408

ESTACI_1(1) -0,604796198 0,295115198 4,199861339 0,040427285 0,546185729

Constant 3,578150181 1,747152901 4,194259548 0,040561063 35,80724262

SOLDAD_1(1) -0,420074543 0,205842539 4,164687931 0,041275016 0,656997844

CASAS__1 27,6457984 13,73127822 4,05355752 0,044078362 1,01489E+12

RIESGO_1 -1,037788764 0,57315557 3,27848269 0,070193795 0,354237118

ALCANT_1 1,473395575 0,82246472 3,209254564 0,073222836 4,364028398

COMBAT_1 0,03617507 0,02094074 2,984246556 0,084078409 1,03683735

TASA_H_4 0,938067194 0,559371764 2,812333479 0,093542221 2,55503825

COBERT_1 1,147438565 0,685381702 2,802811383 0,094099177 3,150113755

Classification Tablea

723 60 92.3

109 205 65.3

84.6

Observed0

1

LINT(y_dummy)

Overall Percentage

Step 10 1

LINT(y_dummy) PercentageCorrect

Predicted

The cut value is .500a.

IRSH

68615 RIONEGRO 0,8520568655 SABANA DE TORRES 0,8124968385 LANDÁZURI 0,7767768406 LEBRIJA 0,6648968575 PUERTO WILCHES 0,6302268235 EL CARMEN DE CHUCURÍ 0,5962768190 CIMITARRA 0,5424768720 SANTA HELENA DEL OPÓN 0,5183968092 BETULIA 0,4820768250 EL PEÑÓN 0,317268895 ZAPATOCA 0,2962968147 CAPITANEJO 0,1991968324 GUAVATÁ 0,1772868307 GIRÓN 0,1125168276 FLORIDABLANCA 0,1106168167 CHARALÁ 0,057968572 PUENTE NACIONAL 0,0476968867 VETAS 0,0456768077 BARBOSA 0,0407568547 PIEDECUESTA 0,037468861 VÉLEZ 0,0295468079 BARICHARA 0,0262868432 MÁLAGA 0,0246768001 BUCARAMANGA 0,016668500 OIBA 0,0147468051 ARATOCA 0,0129468013 AGUADA 0,012368679 SAN GIL 0,0014468755 SOCORRO 0,00024

CÓDIGO DIVIPOLA

NOMBRE DE MUNICIPIOEJEMPLO:Algunos municipios de Santander

DeptoDV

Depto MpioDV

Mpio IRSH Social Econ. Cap. Conf.

ARAUCA 81 TAME 81794 1,000 0,474 0,328 0,480 1,000

SANTANDER 68 SURATÁ 68780 1,000 0,135 0,260 0,571 1,000

ANTIOQUIA 05 TURBO 05837 1,000 0,571 0,290 0,603 1,000

ANTIOQUIA 05 ITUANGO 05361 1,000 0,676 0,277 0,662 1,000

ARAUCA 81 ARAUQUITA 81065 0,999 0,560 0,275 0,375 0,999

ANTIOQUIA 05 CHIGORODÓ 05172 0,999 0,797 0,274 0,965 0,863

NORTE DE SANTANDER 54 TIBÚ 54810 0,999 0,578 0,312 0,472 0,998

PUTUMAYO 86 MOCOA 86001 0,999 0,218 0,264 0,966 0,365

ANTIOQUIA 05 SAN FRANCISCO 05652 0,999 0,656 0,290 0,350 0,999

BOLÍVAR 13 SAN PABLO 13670 0,999 0,768 0,287 0,791 0,999

MAGDALENA 47 CIÉNAGA 47189 0,999 0,387 0,362 0,616 0,999

ANTIOQUIA 05 DABEIBA 05234 0,999 0,688 0,269 0,415 0,997

ANTIOQUIA 05 MUTATÁ 05480 0,999 0,729 0,278 0,789 0,998

ANTIOQUIA 05 YONDÓ 05893 0,999 0,677 0,273 0,516 0,996

CAQUETÁ 18 SAN VICENTE DEL CAGUÁN

187530,998 0,621 0,276 0,881 0,998

META 50 URIBE 50370 0,997 0,848 0,292 0,912 0,997

ANTIOQUIA 05 REMEDIOS 05604 0,996 0,571 0,269 0,521 0,979

BOLÍVAR 13 EL CARMEN DE BOLÍVAR 13244 0,996 0,351 0,278 0,311 0,998

5. Comentarios Finales

Además del IRSH, es posible realizar el cálculo de 3 subíndices, a saber:

1. Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores Sociales.

2. Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores Económicos.

3. Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores de Oferta Institucional.

4. Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores de Conflicto.

Cada uno de los cuales pretende establecer de manera independiente el efecto de las diferentes dimensiones, elementos y factores, atinentes a la noción de riesgo de situación humanitaria. USTA

Después del proceso de validación (fase II), la metodología IRSH puede:

1. Ser utilizado para comparar niveles de riesgo de los municipios del país.

2. Servir como una herramienta complementaria de análisis en la toma de decisiones, permitiendo priorizar las necesidades de asistencia humanitaria.

3. Promover el desarrollo de políticas de prevención, ajustadas a los diferentes elementos generadores de riesgo de situación humanitaria.

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La metodología IRSH, no puede:

1. Indicar la situación coyuntural de un municipio, dado que no está estructurado con información en tiempo real.

2. Reemplazar los analistas en terreno que deben aconsejar sobre la toma de decisiones en la asistencia humanitaria.

3. Cuantificar el número exacto de personas que se encuentran en riesgo.

4. Sustituir un diagnóstico de la situación en la zona, aunque sí puede dar indicios de cuales municipios merecen los recursos necesarios para un diagnostico.

USTA

USTA

Bogotá, D.C. 2008

¡¡ Gracias por su atención!!

IRSH: Metodología Piloto para el Análisis del Riesgo de Situación Humanitaria

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