El proyecto \u201cModelo predictivo para prevenir la gentrificaci\u00f3n urbano-rural de grupos vulnerables. Aplicaci\u00f3n en ciudades Patrimonio Cultural de la Humanidad del sur de Latinoam\u00e9rica: Cuenca (Ecuador), Cartagena (Colombia), Lima (Per\u00fa) y Valpara\u00edso (Chile)\u201d<\/b> fue declarado ganador de la XXI Convocatoria de Proyectos de Investigaci\u00f3n 2025-2027 de la Universidad de Cuenca.<\/p>\n\n\n\n
La gentrificaci\u00f3n es un proceso tanto urbano como rural que, aunque puede revitalizar zonas degradadas y promover el desarrollo econ\u00f3mico, trae consigo efectos adversos sobre las comunidades vulnerables. El fen\u00f3meno est\u00e1 caracterizado por la llegada de residentes con mayor poder adquisitivo, lo que recae en el aumento del costo de la vivienda y servicios, provocando el desplazamiento de los habitantes originales y la alteraci\u00f3n del tejido social y cultural de los barrios (Cabrera-Jara, 2019; Janoschka & Sequera, 2014). En ciudades patrimonio mundial de Suram\u00e9rica como Cuenca (Ecuador), Cartagena (Colombia), Lima (Per\u00fa) y Valpara\u00edso (Chile), la gentrificaci\u00f3n es una preocupaci\u00f3n creciente. Estas ciudades, caracterizadas por una rica herencia cultural y social, enfrentan un riesgo latente debido a sus condiciones socioecon\u00f3micas diversas y las presiones inmobiliarias que experimentan.<\/p>\n\n\n\n
Las metodolog\u00edas actuales que miden los procesos de gentrificaci\u00f3n generalmente son reactivas y no proporcionan alertas tempranas sobre los factores que conducen al desplazamiento de los residentes vulnerables. Esto impide una adecuada planificaci\u00f3n de las ciudades y la implementaci\u00f3n de estrategias oportunas para impedir los efectos adversos del fen\u00f3meno (Casgrain & Janoschka, 2013). Esta ausencia de un modelo predictivo en el contexto latinoamericano limita la capacidad de los gobiernos locales para la toma de decisiones y el dise\u00f1o de pol\u00edticas en torno a las realidades particulares de cada ciudad.<\/p>\n\n\n\n
La necesidad de desarrollar un modelo predictivo para prevenir la gentrificaci\u00f3n en las ciudades de Latinoam\u00e9rica se basa en tres razones clave. En primer lugar, estos contextos urbanos patrimoniales comparten desaf\u00edos comunes relacionados con el r\u00e1pido crecimiento urbano, la transformaci\u00f3n de barrios hist\u00f3ricos, el incremento de turismo y la vulnerabilidad de ciertos grupos sociales. La implementaci\u00f3n de este modelo permitir\u00e1 anticipar las \u00e1reas de riesgo con lo que se puede realizar una intervenci\u00f3n temprana en las comunidades afectadas. En segundo lugar, la riqueza cultural e hist\u00f3rica de estas ciudades presenta un valor incalculable que se ve amenazado por el proceso de gentrificaci\u00f3n. Proteger el patrimonio material e inmaterial es necesario para mantener la identidad local y el tejido social. <\/p>\n\n\n\n
Finalmente, el uso de t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis de datos como el machine learning, permitir\u00e1 la compresi\u00f3n m\u00e1s profunda de los patrones de gentrificaci\u00f3n y los factores que promueven este fen\u00f3meno. Esto no solo beneficiar\u00e1 a las ciudades seleccionadas, sino que tambi\u00e9n permitir\u00e1 su r\u00e9plica en el resto de la regi\u00f3n de Am\u00e9rica Latina. El desarrollo de este modelo es una inversi\u00f3n hacia la sostenibilidad y equidad urbana-rural en beneficios de todos los sectores de la sociedad.<\/p>\n\n\n\n
Objetivo general:<\/strong> Desarrollar un modelo predictivo en base a datos censales para prevenir la gentrificaci\u00f3n urbano-rural y proteger a los grupos vulnerables de las cuatro ciudades patrimoniales de Latinoam\u00e9rica seleccionadas.<\/p>\n\n\n\n Objetivos espec\u00edficos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Este proyecto est\u00e1 desarrollado por el grupo de Investigaci\u00f3n de Infraestructura y Datos Espaciales, que integra especialistas de planificaci\u00f3n y ordenamiento territorial desde la Facultad de Arquitectura y Urbanismo, gesti\u00f3n de datos e investigaci\u00f3n en Ingenier\u00eda en Software desde la Facultad de Ingenier\u00eda. Est\u00e1 conformado adem\u00e1s por profesionales, investigadores, ayudantes de investigaci\u00f3n, estudiantes de pregrados y postgrado que han aportados en proyectos de investigaci\u00f3n aplicada, y desarrollo.<\/p>\n\n\n\n El equipo que participa en este proyecto:<\/p>\n\n\n\n\n