103556

Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS

University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Modelo de distribución del sufragio: Caso de estudio en la Parroquia Urbana Ponceano, Distrito Metropolitano de Quito, Ecuador A model of suffrage distribution: a case study in the Urban Parish “Ponceano”, Metropolitan District of Quito, Ecuador by/por

Ingeniero Alexander Fabián Vinueza Villacrés 1323703 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS)

Quito - Ecuador, 2017

Compromiso de Ciencia Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Quito, 27 de febrero de 2017

(Lugar, Fecha)

(Firma)

DEDICATORIA

Con inmenso afecto a todas las personas que han formado parte de mi vida, por todo lo que han inculcado en mĂ­; a todos y cada uno de ellos les dedico el presente trabajo.

AGRADECIMIENTOS

A Dios por darme infinitas oportunidades para crecer y fortaleza para seguir adelante, a mi familia y seres queridos por su apoyo incondicional.

5

RESUMEN La votación es una actividad geográficamente dispersa que tiene que ser organizada e instrumentada dentro de plazos muy cortos y debe garantizar a todos los electores el servicio asequible en términos de costo-efectividad con altos niveles de integridad, seguridad y profesionalismo. La planificación de las elecciones de autoridades en la República del Ecuador está a cargo del Consejo Nacional Electoral. Dentro de su ámbito de acción está la organización de los procesos electorales, la disposición y puesta en operación de facilidades que brinden oportunidades a todas las personas calificadas como electores para participar, mediante su voto, en la selección de representantes de las instituciones de gobierno.

El proceso electoral inicia al obtener el listado de votantes con su parroquia de residencia inscrita en el Registro Civil. Posteriormente se analiza la infraestructura pública y privada para determinar cuáles prestan mayores facilidades y ser nombrados como recintos electorales, por lo general son instituciones educativas por la configuración de sus instalaciones (aulas, accesos, patios, coliseos). Finalmente se distribuyen los electores a los recintos de su parroquia.

Para mejorar la distribución de electores a los recintos se plantea un nuevo esquema al incorporar dos criterios. El primero es el reparto de los ciudadanos a los recintos más cercanos a sus viviendas (incluye dirección domiciliar del elector), y segundo la capacidad de carga de visitas a los edificios (manteniendo el número óptimo de votantes). Para desarrollar el presente estudio se ha seleccionado la parroquia urbana de Ponceano del Distrito Metropolitano de Quito en la provincia de Pichincha. Cuenta con 30.431 electores y un área de 6,65 km2, siendo esos valores un volumen de información manejable para la investigación.

Se incluyeron metodologías tales como el análisis de infraestructura para recintos electorales, capacidad de carga de visitas en sitios con alto flujo de personas, análisis espacial (geocodificación de direcciones, análisis de ruta óptima) y procesamiento de bases de datos (homologación de direcciones domiciliares). Las direcciones fueron homogenizadas y georreferenciadas para ser asignar a los electores al recinto más cercano a su residencia hasta copar la capacidad de carga del recinto.

Los procesos informáticos y geográficos implícitos en la investigación permiten alcanzar resultados favorables. Entre ellos, la creación de una base de datos que almacena el 100% de información de entrada de los ciudadanos, el procesamiento y validación de 30.431 direcciones de las cuales 18.845 (61,93%) son coincidentes con las referencias viales y fueron georreferenciadas con éxito. La selección de recintos electorales por medio de la capacidad de carga entrega valores confiables al evaluar la infraestructura de manera objetiva, priorizando los recintos con mayor área, mejor construcción, accesos y servicios.

El análisis de ruta óptima distribuye a los 18.845 ciudadanos hacia los recintos más cercanos al determinar las instalaciones más cercanas. La investigación permite reconocer que una vez desarrollado el proceso, el único limitante radica en garantizar las direcciones consignadas por los ciudadanos (el 38,07% de los casos no se ajustaban a las referencias viales de la parroquia), éstas deben mantenerse bajo una nomenclatura única y controlar las direcciones ingresadas en el Registro Civil con referencias reales (validación geográfica de las calles).

6

ABSTRACT The voting process is a geographically dispersed activity that has to be organized and implemented within very short term of time. It must ensure all voters an affordable service in terms of cost-effectiveness and keeping high levels of integrity, security and professionalism. The election authority in the Republic of Ecuador is conducted by the National Electoral Council. Its role includes the organization of the electoral process, the establishment and operation of facilities that provide opportunities for all electors to participate through their vote, in the selection of representatives of governmental institutions.

The electoral process starts with getting the list of voters assigned to their residence’s district that are inscribed in the Civil Registry. Then, the public and private infrastructures are analysed to determine which buildings provide major facilities that might be defined as polling stations. Usually these buildings are educational institutions because of their facilities (classrooms, access, yards and coliseums). Finally voters are distributed to the polling stations of their residence’s district.

In order to improve the distribution of voters to their polling stations, this research suggests a new allocation scheme incorporating two criteria. The first one is the distribution of citizens to the polling stations closer to their homes (including the home address of the voter), and the second one is to incorporate the loading capacity of visits to the buildings (maintaining the optimum number of voters).

The urban district of Ponceano was selected for the development of this study. It is located in the Metropolitan District of Quito, Province of Pichincha. It has 30,431 voters and an area of 6.65 km2, being a manageable number of information for the research. Several methodologies were used, such as the analysis of infrastructure for polling stations, visits loading capacity on places with high flow of people, spatial analysis (address geocoding, analysis of optimal route) and processing of databases (systematization of addresses).

Addresses of the voters were homogenized and georeferenced to finally be assigned to the closest polling station to their residence until filling site capacity loading. A total of 30,431 addresses were processes and validated from which 18,845 (61.93%) were coincident with the street references and hence could be successfully georeferenced.

The selection of polling stations by loading capacity delivers reliable results through assessing the infrastructure in an objective way, giving priority to the polling stations with larger areas, better buildings, access and services. The shortest path analysis distributed 18,845 citizens to their nearest polling stations when determining the closest facilities. The major limitation of this approach is the possibility to successfully georeference addresses: 38.07% of the cases didn’t meet road references in the study area, these must be kept under a single nomenclature and control that the addresses entered in the Civil Registry have real references (geographic validation of the streets).

7

TABLA DE CONTENIDO LISTA DE FIGURAS ........................................................................................................... 9 LISTA DE TABLAS ........................................................................................................... 10 GLOSARIO DE TÉRMINOS ............................................................................................. 11 GLOSARIO DE ABREVIATURAS ................................................................................... 12 1.

2.

INTRODUCCIÓN ....................................................................................................... 13 1.1.

ANTECEDENTES ............................................................................................... 13

1.2.

OBJETIVOS ......................................................................................................... 16

1.2.1.

Objetivo General............................................................................................ 16

1.2.2.

Objetivos Específicos .................................................................................... 16

1.3.

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN ................................................................ 16

1.4.

HIPÓTESIS .......................................................................................................... 17

1.5.

JUSTIFICACIÓN ................................................................................................. 17

1.6.

ALCANCE ............................................................................................................ 19

REVISIÓN DE LITERATURA .................................................................................. 20 2.1. FUNDAMENTOS LEGALES Y OPERACIONALES DE LOS PROCESOS ELECTORALES EN EL ECUADOR ............................................................................. 20 2.2. ALMACENAMIENTO Y ESTRUCTURACIÓN DE INFORMACIÓN................ 22 2.3. GEORREFERENCIACIÓN DE DIRECCIONES DOMICILIARES. .................... 28 2.4. CATEGORIZACIÓN DE EDIFICACIONES PARA EVENTOS CON ALTA CONCURRENCIA DE PERSONAS. ............................................................................. 30 2.5.

ANÁLISIS

DE

RUTA

ÓPTIMA

MEDIANTE

EL

COSTO

DE

DESPLAZAMIENTO. .................................................................................................... 32 3. METODOLOGÍA ............................................................................................................ 36 3.1. ÁREA DE ESTUDIO ............................................................................................... 36 3.2. FLUJOGRAMA DE LA METODOLOGÍA ............................................................ 39 3.3. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA ............................................................ 42

8

3.3.1. Aplicación de normativa .................................................................................... 42 3.3.2. Implementación de la base de datos .................................................................. 43 3.3.3. Georreferenciación de direcciones domiciliares................................................ 48 3.3.4. Selección de Recintos Electorales ..................................................................... 53 3.3.5. Análisis de ruta óptima y designación de recintos electorales .......................... 58 4.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................................. 60 4.1. RESULTADOS ........................................................................................................ 60 4.1.1. Implementación de la base de datos .................................................................. 60 4.1.2. Georreferenciación de direcciones domiciliares................................................ 61 4.1.3. Selección de Recintos Electorales ..................................................................... 64 4.1.4. Análisis de ruta óptima y designación de recintos electorales .......................... 67 4.2.

DISCUSIÓN ......................................................................................................... 71

4.2.1. Estructura de la base de datos ............................................................................ 71 4.2.2. Georreferenciación de direcciones domiciliares................................................ 71 4.2.3. Selección de Recintos Electorales ..................................................................... 72 4.2.4. Designación de recintos electorales por medio del análisis de ruta óptima ...... 73 5.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .......................................................... 75 5.1. CONCLUSIONES .................................................................................................... 75 5.2. RECOMENDACIONES .......................................................................................... 76

6.

BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................... 78

9

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Sistema de base de datos ..................................................................................... 23 Figura 2. Representación de imágenes en espacios métricos. ............................................ 26 Figura 3. Ejemplo de georreferenciación de la herramienta web GoogleMaps ................. 29 Figura 4. Esquema de los fundamentos del cálculo de Rutas Óptimas. ............................. 33 Figura 5. Mapa de ubicación de la parroquia Ponceano - cantón Quito - Provincia de Pichincha-Ecuador ............................................................................................................... 38 Figura 6. Flujograma de la metodología............................................................................. 41 Figura 7. Diagrama entidad-relación (ER) de la base de datos de direcciones domiciliares ............................................................................................................................................. 45 Figura 8. Creación de base de datos y tablas nuevas en PostgreSQL ................................ 47 Figura 9. Análisis y estructuración de toponimia de las vías ............................................. 49 Figura 10. Errores topológicos más comunes de líneas ..................................................... 50 Figura 11. Obtener la intersección de las vías - Herramienta Intersección ........................ 52 Figura 12. Parametrización de la capacidad de carga física en el análisis de redes. .......... 59 Figura 13. Resultados de la implementación de base de datos........................................... 62 Figura 14. Densidad de electores georreferenciados por sectores de Ponceano ................ 64 Figura 15. Capacidad de carga real de recintos electorales. ............................................... 65 Figura 16. Mapa de intensidad de la capacidad de carga real de las instituciones educativas de la parroquia de Ponceano. ............................................................................................... 66 Figura 17. Distribución de electores a las instituciones educativas seleccionadas como recintos. ............................................................................................................................... 70

10

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Límites de la parroquia urbana de Ponceano Alto ................................................ 36 Tabla 2. Aplicación de normativa para la investigación..................................................... 43 Tabla 3. Análisis de información para estructurar la base de datos.................................... 44 Tabla 4. Reglas utilizadas para topología de vialidad ........................................................ 51 Tabla 5. Categorización del grado de accesibilidad a los recintos electorales ................... 55 Tabla 6. Categorización de las capacidades de carga real de Instituciones Educativas ..... 57 Tabla 7. Resultados de la implementación de la base de datos .......................................... 60 Tabla 8. Resultado de las capacidades de carga real de Instituciones Educativas ............. 64 Tabla 9. Resultados de la designación de recintos electorales – comparación capacidad de carga con la designación. ..................................................................................................... 67 Tabla 10. Tabla de promedio de electores por cada ruta hacia los recintos electorales. .... 68

11

GLOSARIO DE TÉRMINOS

Término Delegación provincial Domicilio electoral

Concepto Entidad en territorio del CNE con facultades necesarias para resolver y representar a la institución, organizada de acuerdo a las 24 provincias del Ecuador.

Es la dirección inscrita del votante en las bases de datos del CNE

Área geográfica de ejercicio de las atribuciones y facultades de acuerdo a la organización territorial del estado.

Consta de provincia, cantón y parroquia (límites oficiales de la Organización República del Ecuador), más una subdivisión de las parroquias en zonas territorial electorales para optimizar el sufragio en zonas con alta densidad electoral poblacional o con escasos accesos al lugar.

Segmento del registro nacional electoral utilizado para cada junta Padrón receptora del voto electoral El lugar donde el elector ejerce su derecho de sufragio. Con el fin de garantizar el ejercicio de este derecho, las legislaciones establecen Recinto normas de tipo técnico-funcional que determinan la instalación y el electoral funcionamiento del recinto.

Listado de personas mayores de 16 años habilitadas para votar en cada Registro elección y es elaborado por el organismo electoral, con base a la Electoral información remitida por el Registro Civil.

Servicios de correo, control de calidad, información a los involucrados, Servicios Tecnológicos transporte, etc.

Jurisdicción

12

GLOSARIO DE ABREVIATURAS

Abreviatura

Concepto

API

Interfaz de programación de aplicaciones

BD

Base de datos

CCE

Capacidad de carga efectiva de visitas

CCF

Capacidad de carga física de visitas

CCR

Capacidad de carga real de visitas

CNE

Consejo Nacional Electoral del Ecuador

CSV

Documentos de formato abierto, valores separados por coma

DMQ

Distrito Metropolitano de Quito

ER

Diagrama entidad-relación del diseño conceptual de base de datos

FCacc

Factor de accesibilidad para capacidad de carga

INEC

Instituto Nacional de Estadística y Censos

JRV

Junta receptora del voto

LOE

Ley Orgánica Electoral y de Organizaciones Políticas de la República del Ecuador – Código de la Democracia Open GeoSpatial Consortium

OGS

SENPLADES Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo SGBD

Sistema Gestor de base de datos

SHP SIG

Shape o cobertura geográfica en archivo para ser utilizado en ArcMap del software ArcGIS Sistema de Información Geográfico

SQL

Lenguaje de consulta estructurado

1. INTRODUCCIÓN 1.1. ANTECEDENTES El Consejo Nacional Electoral (CNE) como función de la República del Ecuador es la máxima autoridad en el tema del sufragio. La Constitución Política en su Título IV de Participación y Organización del Poder, con respecto a la Función Electoral determina el ámbito de acción del CNE para “organizar, dirigir, vigilar y garantizar de manera transparente, los procesos electorales” (Asamblea Nacional Constituyente del Ecuador, 2008, pág. 114).

En la Ley Orgánica Electoral y de Organizaciones Políticas de la República del Ecuador – Código de la Democracia (LOE) señala en el Art. 78 que “…el registro electoral es el listado de personas mayores de dieciséis años, elaborado en base a la información que obligatoriamente remitirá el Registro Civil...” (CNE, 2009, pág. 23).

La LOE en el Capítulo Octavo de Votaciones y Escrutinio dispone el flujo del proceso, partiendo del registro electoral con el que se conformarán los padrones, después se encuentra la selección de los recintos y la instalación de las juntas receptoras del voto para el día de la elección, siendo éste un lugar declarado como público (CNE, 2009).

En el Estatuto Orgánico de Gestión Organizacional por Procesos del CNE, como parte de sus procesos sustantivas, hace referencia a “Levantar y actualizar información geográfica y alfanumérica de la infraestructura electoral en los ámbitos nacional y del exterior…” (CNE, 2011, pág. 22). Al examinar la LOE y el Estatuto Orgánico se comprende que una vez cerrado el registro electoral se obtiene el número exacto de votantes y en conjunto con datos históricos de elecciones, se planifica la logística y operación del proceso electoral.

Dentro de los Procesos Desconcentrados Provinciales del CNE en el Estatuto Orgánico, las Delegaciones Provinciales Electorales son las encargadas de levantar la infraestructura electoral, en el caso de recintos se inicia por la selección de las mejores instituciones educativas (si no existen instituciones adecuadas se procederá a utilizar instalaciones de entidades públicas o privadas) basados en criterios de infraestructura, servicios básicos, servicios tecnológicos y comunicación (CNE, 2011).

13

14

La asignación de los electores a las instituciones educativas, entidades públicas o privadas designadas como recintos electorales se realiza de acuerdo a la parroquia de domicilio inscrita en el Registro Civil y que se encuentra constituida de acuerdo a la organización territorial del país (provincia, cantón y parroquia), lo que también se contempla en la LOE en el Capítulo Séptimo de Registro y Padrones Electorales (CNE, 2009).

Al analizar el esquema de asignación de votantes a los recintos electorales se detectaron dos oportunidades de mejora. La primera es la asignación de los ciudadanos a los recintos electorales no sólo mediante la organización territorial (provincia, cantón y parroquia), sino también con la dirección del ciudadano para asignarlo al recinto más cercano a su domicilio.

La segunda es la asignación de los electores a los recintos respetando el aforo adecuado de las edificaciones mediante criterios de infraestructura, capacidad de carga de visitas, accesibilidad y transitabilidad.

El descartar estas variables en las parroquias urbanas puede ocasionar que el día del sufragio el proceso transcurra con dificultad debido a la gran cantidad de ciudadanos, accesos inapropiados, pasillos congestionados, difícil transitabilidad en el recinto y falta de servicios públicos. Varios aspectos deben considerarse en la selección de recintos y también en su mejora, la Defensoría del Pueblo recomendó al CNE: Sensibilizar en materia de garantía de derechos a los equipos pertenecientes a las Juntas Receptoras del Voto y al personal de apoyo de los recintos; planificar una campaña de sensibilización dirigida a las autoridades de educación, gobiernos locales en general, autoridades de centros educativos y personas propietarias de locales que albergan recintos electorales para implementar cambios arquitectónicos que faciliten la libre accesibilidad de personas con discapacidad. (Defensoría del Pueblo de Ecuador, 2015, pág. 3) Para desarrollar la investigación se ha seleccionado la parroquia urbana de “Ponceano” del Distrito Metropolitano de Quito (DMQ) en la provincia de Pichincha. El área de la parroquia es de 6,65 km2, cuenta con 30.431 electores (CNE, 2014b). Es mayoritariamente residencial de clase media, cuenta con instituciones privadas de educación media. En el sector de Ponceano Bajo hay mayor actividad comercial, aquí se encuentran el Estadio de Liga Deportiva Universitaria, el Condado Shopping Center, la estación norte de la línea azul del Metrobus Q e importantes supermercados (DMQ, 2014).

15

Concerniente a la aplicación de geografía en temas electorales la temática es corta, pero un análisis introductorio con buenas apreciaciones sobre la organización territorial y aproximación del voto al elector se encuentra en el Diccionario Electoral en Administración del instituto Interamericano de Derechos Humanos (CAPEL, 2009).

Sobre los procesos electorales existen varias fuentes y artículos con buen detalle, Masís (2006) analiza las distintas fases del proceso electoral, términos y plazos, así como la logística organizacional de los entes electorales, aclarando el rol que desempeñan los diferentes actores. Al analizar el texto mencionado, se comprende que el mecanismo del sufragio se enfoca en mantener la satisfacción del ciudadano con respecto a las instalaciones, asignación del lugar de votación (más cercano a su domicilio) y tiempo empleado por el elector para ejercer su derecho al sufragio.

Para garantizar el desempeño adecuado de las votaciones una parte importante es la selección de las instalaciones donde se desarrolla el sufragio. Debe realizarse el análisis de infraestructura de las edificaciones para determinar su capacidad de recibir a los ciudadanos para el día de elecciones. Es interesante el estudio realizado en el Monumento Nacional del Guayabo en Costa Rica donde se analiza la factibilidad de visitas hacia el área de uso público, donde se parametrizó el número adecuado de visitantes (considerado como un flujo constante) y el tiempo que tarda en completar el recorrido (Arías et al., 1999).

Otro eje prioritario en la investigación es garantizar la consistencia de los datos para posteriormente georreferenciarlos (establecer las coordenadas geográficas donde se encuentra el domicilio del elector). Un antecedente interesante fue el estudio de gestión de direcciones del Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía que buscó la consecución de un sistema integrado de direcciones para geolocalizar lugares susceptibles de ser habitados (Copano Ortiz, 2014). El estudio mencionado manejó un gestor de direcciones que relacionó la información geográfica con la alfanumérica y las mantuvo bajo una administración óptima y edición controlada.

16

El desafío se encuentra en modernizar el proceso de distribución de votantes a recintos electorales incorporando en la organización territorial electoral la dirección del ciudadano; y la evaluación de recintos electorales agregando variables espaciales (capacidad de carga de visitas, acceso y transitabilidad) para precautelar la seguridad de las personas que acuden a sufragar e impulsar el correcto desarrollo de las actividades en el día de las votaciones.

1.2. OBJETIVOS 1.2.1. Objetivo General Establecer la distribución óptima desde las direcciones domiciliares de los ciudadanos habilitados para sufragar hacia los recintos electorales de la parroquia urbana de Ponceano del Distrito Metropolitano de Quito (Ecuador).

1.2.2. Objetivos Específicos 

Georreferenciar las direcciones domiciliares de los electores de la parroquia urbana Ponceano de acuerdo a su residencia.



Inventariar recintos electorales de la parroquia urbana de Ponceano con información de capacidad de carga de visitas, transitabilidad y accesibilidad calculando el aforo adecuada para cada edificación.



Asignar recintos a los electores de acuerdo a la ruta óptima en base a la georreferenciación de direcciones de los electores, la vialidad y la capacidad de los recintos electorales de la parroquia urbana de Ponceano.

1.3. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

¿Cuál es la estructura más adecuada de base de datos para la información a utilizarse en los análisis del presente estudio? ¿Cuál método es el más indicado para homologar y georreferenciar las direcciones de los ciudadanos habilitados para sufragar en la parroquia urbana de Ponceano?

17

¿Cuáles son las disponibilidades de recintos electorales de la parroquia urbana de Ponceano en cuanto a su distribución y su capacidad de carga, transitabilidad y accesibilidad? ¿Cómo se reparten los electores en los diferentes recintos electorales de la parroquia urbana de Ponceano de acuerdo a su dirección de residencia, la vialidad y la capacidad de carga de visitas de los recintos seleccionados?

1.4. HIPÓTESIS

Es posible generar un modelo de distribución para el sufragio en recintos electorales basado en el análisis espacial de las direcciones de los ciudadanos, capacidad de las edificaciones de los recintos y el cálculo de rutas óptimas por medio de la vialidad de la parroquia urbana de Ponceano (Ecuador).

1.5. JUSTIFICACIÓN

El CNE debe organizar y dirigir las elecciones a nivel nacional. Para el año 2017 se ha proyectado la participación de cerca de 11.132.000 ciudadanos mayores de 16 años residentes en el país (INEC, 2010). La tasa de crecimiento poblacional nacional del 1,20 % anual (calculada con datos intercensales 2001-2010) (INEC, 2011). Con el crecimiento poblacional y el gran volumen de información a procesar, es necesario implementar una metodología que agilice la asignación de votantes hacia los recintos, que sea escalable y que se pueda replicar en los procesos electorales subsiguientes. En este estudio se propone un proceso de análisis para crear una estructura de bases de datos que acompañada de un sistema de información geográfico pueda solventar este requerimiento.

Es importante recordar que los recintos electorales son ubicados en las instituciones educativas, por eso, otro factor que incide en la planificación de los procesos electorales es la modificación de la infraestructura educativa, pueden incrementar las edificaciones, mejorar las instalaciones (por ende la capacidad de carga de visitas) y eliminar construcciones en desuso. En el Ecuador el programa emprendido por el Ministerio de Educación ejecutado desde el año 2012 ha incorpora alrededor de 100 nuevas instituciones educativas conocidas como “unidades del milenio” y cerca de 1500 edificaciones se han ampliado y modernizado (Ministerio de Educación, 2014). Estos cambios constantes

18

demandan una evaluación frecuente de la capacidad de los recintos para lo cual se plantea en la investigación el análisis de la capacidad de carga de visitas.

Concluyendo las ideas de los párrafos anteriores, es evidente que el incremento poblacional y los cambios constantes en la infraestructura educativa demandarán un mayor esfuerzo técnico y operacional para definir la distribución del sufragio en futuras elecciones. Será necesario estructurar metodologías que agiliten la asignación de votantes, que sean escalables y duplicables.

El modelo de distribución del sufragio utilizado actualmente maneja la organización territorial hasta la jurisdicción parroquial y evalúa los recintos electorales de acuerdo al número de aulas y el espacio disponible para colocar las juntas receptoras del voto, haciendo referencia a la gestión nacional del Registro Electoral y de la Coordinación de Procesos Electorales (CNE, 2011). El análisis presentado aquí busca un cambio significativo en el sistema de asignación del sufragio al proponer la implementación de soluciones geográficas.

Este estudio busca evitar que el proceso electoral se desarrolle con dificultad debido a la gran cantidad de ciudadanos, accesos limitados, difícil movilidad en el interior de los recintos y falta de servicios públicos. En las últimas elecciones la Defensoría del Pueblo recomendó al CNE mejorar las condiciones en los recintos electorales para los miembros de juntas receptoras del voto y ciudadanía, también efectuar campañas con las autoridades de educación, gobiernos locales y autoridades de centros educativos para implementar cambios arquitectónicos que mejoren la accesibilidad a las edificaciones (Defensoría del Pueblo de Ecuador, 2015).

Para desarrollar esta investigación se ha seleccionado la parroquia urbana de “Ponceano” del Distrito Metropolitano de Quito en la provincia de Pichincha. El área de la parroquia es de 6,65 km2 (DMQ, 2014), cuenta con 30.431 electores y cinco recintos donde se instalan las juntas receptoras del voto (CNE, 2014b). Al ser una parroquia urbana con alta concentración de electores (mayormente residencial), con varias opciones para seleccionar recintos (alrededor de 60 unidades educativas) (Ministerio de Educación, 2013) y un área poco extensa, el desarrollo de la investigación será más exigente en el análisis de rutas, geolocalización de las direcciones y categorización de los recintos.

El incorporar el componente geográfico agilitaría la planificación del proceso electoral, mediante la aplicación técnica de conocimientos que podrían replicarse a nivel nacional. Una

19

vez generadas las bases de datos (alfanuméricas y especiales) se pueden actualizar anualmente sin que esto involucre un desarrollo nuevo y mayor tiempo para su elaboración.

1.6. ALCANCE

En esta investigación se pretende mejorar el esquema de asignación de votantes a los recintos electorales al distribuir a los ciudadanos mediante la organización territorial (provincia, cantón, parroquia) y la dirección del ciudadano para situarlo en el recinto más cercano a su domicilio. La distribución debe respetar el aforo adecuado de las edificaciones mediante criterios de infraestructura, capacidad de carga de visitas, accesibilidad y transitabilidad.

Para elaborar el presente estudio será necesario analizar tres elementos, la información sobre vialidad y su nomenclatura debidamente estructurada, la base de datos de personas habilitadas para sufragar con la información de su residencia para georreferenciarlos y la geodatabase de instituciones educativas con datos catastrales para calcular la capacidad de carga de los posibles recintos electorales.

Al tener un crecimiento poblacional en el Ecuador del 1,20% anual (INEC, 2011) y la constante modificación de la infraestructura educativa a nivel nacional (Ministerio de Educación, 2014), el incorporar una nueva distribución del sufragio beneficiaría al CNE agilitando la planificación del proceso con una metodología que podría replicarse a nivel nacional. Una vez generadas las bases de datos (alfanuméricas y especiales), se podrían actualizar anualmente sin que esto involucre un proceso extenuante y un nuevo desarrollo para la institución.

La investigación se desarrollará en la parroquia urbana de “Ponceano” del Distrito Metropolitano de Quito en la provincia de Pichincha, es una parroquia urbana con alta concentración de electores, cuenta con varias opciones para seleccionar recintos (alrededor de 60 unidades educativas) (Ministerio de Educación, 2013) y un área reducida, lo que influirá de manera positiva en el estudio al incrementar las exigencias en el desarrollo.

2. REVISIÓN DE LITERATURA 2.1. FUNDAMENTOS LEGALES Y OPERACIONALES DE LOS PROCESOS ELECTORALES EN EL ECUADOR

En el Ecuador la norma suprema que rige el Estado es la Constitución Política, donde se fundamenta la autoridad jurídica y existencia de la nación. En la Carta Magna se establece cinco poderes del estado, entre éstos se encuentra un poder reciente, la función electoral que es administrada por el CNE y el Tribunal Contencioso Electoral. Las funciones estipuladas en el Capítulo sexto de la Función Electoral en la Sección primera señalan que el CNE debe “organizar, dirigir, vigilar y garantizar los procesos electorales.” (Asamblea Nacional Constituyente del Ecuador, 2008, pág. 114).

El CNE rige sus actividades de acuerdo a la LOE (CNE, 2009), que tiene como objetivo mantener la soberanía que radica en el pueblo, su voluntad es el fundamento para las autoridades designadas y los organismos del poder público. Se definen claramente las normas constitucionales referentes al sistema electoral de acuerdo a los principios de proporcionalidad, igualdad del voto, equidad, paridad y alternabilidad entre mujeres y hombres.

El modelo de distribución del sufragio utilizado actualmente maneja la organización territorial hasta la jurisdicción parroquial y evalúa los recintos electorales de acuerdo al número de aulas y el espacio disponible para colocar las juntas receptoras del voto

(CNE,

2011).

Como parte de la gestión desconcentrada de los procesos sustantivos del CNE se encuentran las Delegaciones Provinciales Electorales cuya misión es la “Organización, ejecución, control y coordinación de las actividades del Consejo Nacional Electoral en los territorios garantizando la gestión eficiente, efectiva y transparente.” (CNE, 2011, pág. 60). Las delegaciones provinciales como ejecutoras en territorio de la gestión del CNE son las responsables de levantar toda la información de la infraestructura electoral y la ejecución de los procesos electorales realizados en su ámbito territorial (CNE, 2011).

Al analizar el Estatuto Orgánico (CNE, 2011) se puede concluir que la distribución del sufragio parte del listado de electores estructurado de acuerdo a la organización territorial 20

21

del país hasta nivel parroquial. El número de votantes es el que definirá el número de recintos electorales a inventariarse por las delegaciones provinciales.

La asignación de los electores a las instituciones educativas, entidades públicas o privadas designadas como recintos electorales se realiza de acuerdo a la parroquia de domicilio inscrita en el Registro Civil y que se encuentra constituida de acuerdo a la organización territorial del país (provincia, cantón y parroquia), lo que también se contempla en la LOE en el Capítulo Séptimo, Sección Primera de Registro y Padrones Electorales (CNE, 2009).

El Estatuto Orgánico del CNE (2011) indica que los recintos electorales son instituciones educativas, públicas o privadas que, de acuerdo al criterio técnico y experticia de los funcionarios encargados, se asigna un número de juntas receptoras del voto (300 personas cada una) adecuado para las dimensiones y capacidad de la edificación. Para este proceso se cuenta con el Manual para Levantamiento de Recintos Electorales (CNE, 2014c) que indica el procedimiento de catastro de la unidad educativa, donde los limitantes son el acceso para personas con discapacidad, utilizar solo el primer piso de las edificaciones y que el espacio mínimo para funcionamiento de una junta receptora del voto es de 20 m2 (4x5 m promedio).

Otro aspecto importante señalado en la LOE (CNE, 2009) en la Sección Tercera de Instalación de las Juntas Receptoras del Voto y Recepción del Voto señala que las juntas se instalarán a partir de las 06:30, comenzarán su funcionamiento a partir de las 7:00 para receptar el sufragio, y finalizará la recepción de votos a las 17:00.

Con respecto a la normativa de eventos públicos, anexo a las normas de arquitectura y urbanismo determinadas por las competencias jurisdiccionales, las edificaciones deben cumplir parámetros como una correcta ventilación del lugar, puertas de ingreso y salida de emergencia adecuadas para evacuación, accesos para personas con discapacidad, servicios básicos como agua potable, luz eléctrica y servicios higiénicos (Consejo Metropolitano de Quito, 2004).

Para el año 2017 se ha proyectado la participación en las elecciones de cerca de 11.132.000 ciudadanos mayores de 16 años residentes en el país (INEC, 2010) en base a la tasa de crecimiento poblacional nacional del 1,20 % anual (calculada con datos intercensales 2001-2010) (INEC, 2011). Además, se ha modificado la infraestructura educativa, incrementando las edificaciones elegibles como recintos electorales, se ha mejorado las

22

instalaciones y por ende la capacidad de carga de visitas, también se han inhabilitado ciertas unidades educativas. Todos estos cambios se han presentado debido al programa del Ministerio de Educación del Ecuador ejecutado desde el año 2012 que ha incorporado alrededor de 100 nuevas instituciones educativas conocidas como “unidades del milenio” y cerca de 1500 edificaciones se han ampliado y modernizado (Ministerio de Educación, 2014).

2.2. ALMACENAMIENTO Y ESTRUCTURACIÓN DE INFORMACIÓN

Gracias a las prestaciones tecnológicas actuales, es posible manejar un gran volumen de información en repositorios digitales que faciliten el almacenamiento de registros y su procesamiento, estos repositorios son conocidos como bases de datos, son: “…sistemas computarizados para llevar registros. Es posible considerar a la propia base de datos como una especie de armario electrónico para archivar; es decir, es un depósito o contenedor de una colección de archivos de datos computarizados. Los usuarios del sistema pueden realizar una variedad de operaciones sobre dichos archivos…” (Date y Faudón, 2001, pág. 2)

El primer término que hay que conocer es el de sistema de base de datos, Date y Faudón lo definen como “(…) un sistema cuya finalidad general es almacenar información y permitir a los usuarios recuperar y actualizar la información en base a peticiones” (2001, pág. 2). Un esquema bastante simple que puede ilustrar el entorno de una base de datos se muestra en la Figura 1. Existen distintos tipos de usuario en las bases de datos: usuarios normales, programadores de aplicaciones y usuarios especializados (Elmasri y Navathe, 2007).

Dependiendo del papel en el contexto de la aplicación se actuará como un usuario determinado. Existe un tipo de usuario sobre el que recae la responsabilidad de definir el esquema inicial de la base de datos, restricciones, otorgar mantenimiento a la estructura y a la información. Otra tarea que tiene a cargo es la autorización para el acceso a los datos, es decir, determinar a qué partes de la base de datos puede acceder cada usuario. A este usuario se le conoce como el administrador de la base de datos o simplemente como raíz.

23

Figura 1. Sistema de base de datos (Pérez y Ruiz, 2014)

Otro concepto importante es el Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD). Consiste en un conjunto de programas para acceder a datos, normalmente denominados Base de Datos y es relevante para una empresa o institución. “Su objetivo principal es almacenar y recuperar información de manera eficiente” (Silberschatz, Korth, y Sudarshan, 2006, pág. 7).

En la investigación realizada por Martínez y Fernando (2016) se presenta la implementación de un sistema de información geográfica que permite visualizar el comportamiento electoral de una organización política en la ciudad de Manizales (Colombia), analizando a las personas desde su ubicación geográfica y cuáles son sus tendencias electorales, teniendo como base de información la dirección de residencia de los líderes barriales, coordinadores y simpatizantes. El sistema de información antes citado clasifica a las personas de acuerdo a su función política, de tal manera que en la cartografía de Manizales se tiene plena visualización de cada comuna con cuantos líderes cuenta, cuantos coordinadores están asignados en que barrios, y cuantos simpatizantes posee dicha organización. El objetivo del sistema para Manizales fue concentrar la información de la población en bases de datos con los rangos de edad y género para realizar actividades políticas, también el tipo de estrato para tomar decisiones a la hora de enfrentar una campaña electoral.

24

En el trabajo citado anteriormente se reconoce que: La Base de datos es el punto clave para que una organización cumpla sus objetivos y obtenga buenos resultados, pero inicialmente funcionan con requerimientos mínimos en los que el trabajo se hace más dispendioso, poco preciso, medianamente focalizado y que se encuentran en archivos diferentes, lo que vuelve compleja la gestión de consultas a la hora de tomar una decisión. (Martínez y Fernando, 2016, pág. 12).

Según Date y Faudón (2001) en el desarrollo de los sistemas informáticos se han diseñado varios tipos de bases de datos, pero en la actualidad los productos SGBD se basan en el modelo de datos relacionales, que han dominado el mercado debido a que éste es sólidamente fundamentado en la lógica y en las matemáticas. El modelo relacional es aquél donde “(…) los datos son percibidos por el usuario como tablas mientras que las consultas generaran nuevas tablas a partir de las anteriores temporales o fijas para responder a las consultas de los usuarios finales.” (Date y Faudón, 2001, pág. 15).

En el mercado existe variedad de software comercial para la gestión de bases de datos, entre los más populares está Oracle, quien ha liderado el mercado desde su fundación manteniéndose a la vanguardia en los sistemas de este tipo (Silberschatz et al., 2006).

También está DB2 de IBM con varios productos que en conjuntos con el motor de base de datos han logrado potenciar el manejo y acceso a la información, SQL Server es otra opción diseñada por Microsoft para atender necesidades básicas (pequeñas estructuras) hasta ordenadores de sobremasa en servidores corporativos (Silberschatz et al., 2006).

Por otro lado está el software libre, MySQL. Es un sistema gestor de bases de datos muy conocido y ampliamente usado por su simplicidad y notable rendimiento, aunque carece de algunas características avanzadas disponibles en otros SGBD del mercado, es una opción atractiva tanto para aplicaciones comerciales, como de entretenimiento precisamente por su facilidad de uso y tiempo reducido de puesta en marcha (Casillas, Gibert, y Pérez, 2011).

Esto y su libre distribución en Internet bajo licencia general de uso público le otorgan como beneficios adicionales (no menos importantes) contar con un alto grado de estabilidad y un rápido desarrollo. Otra opción es PostgreSQL muy conocido y usado en entornos de software libre por el conjunto de funcionalidades avanzadas, lo que lo sitúa al mismo o a un mejor nivel que muchos SGBD comerciales (Casillas Santillán et al., 2007).

25

Otro sistema para bases de datos potente y funcional para administrar datos espaciales es PostgreSQL, es un motor de bases de datos relacionales muy utilizado por su fiabilidad, integridad de datos y un óptimo desempeño, también un dato importante es su portabilidad hacia diferentes sistemas operativos como Windows y Linux. Su código fuente está disponible bajo licencia de código abierto que puede ser modificado y distribuido (Kasián y Reyes, 2010). Tiene numerosas características espaciales como las consultas de unión y excepción, selecciones por coincidencia espacial, reglas que manejan criterios geográficos, procedimientos espaciales almacenados y un API (interfaz de programación de aplicaciones) abierto. PostgreSQL es el primer sistema gestor de base de datos que ha incorporado las consultas por similitud sobre atributos y la indexación parcializada de k-vecinos más cercanos (Kasián y Reyes, 2010).

Actualmente la mayoría de los sistemas de gestión de bases de datos cubren amplias necesidades desde las consultas simples en Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) hasta el desarrollo de Bases de Datos (BD) complejas mediante lenguaje SQL y editores de código, pero antes de comenzar con la estructuración de la base de datos se debe generar los diagramas entidad-relación y modelos lógicos de la base de datos para tener la percepción real de su construcción; en el diagrama debe constar cada una de las tablas con los atributos que les corresponden e identificando las relaciones y llaves primarias (Padrón Ortíz, 2013).

El siguiente paso es la programación para la creación de la base de datos, tablas y la estructura de los registros. Dentro de los registros es indispensable fijar el tipo de dato de acuerdo a los ingresos de información que se realice sobre la tabla, es decir que del diagrama entidad-relación también se incorpora el tipo de dato como entero (integer), cadena de longitud variable (carácter varing), texto (text), número de punto flotante (doublé) o numérico (numeric); adicional la longitud para determinar el número de espacios que ocupará en la memoria y el tamaño máximo de llenado de cada registro, también la precisión de los decimales con los que se podrán manejar los datos numéricos (Padrón Ortíz, 2013).

Un punto importante para finalizar la creación de tablas es establecer una llave primaria o foránea a un campo o combinación de campos que identifica de forma única para cada fila de la tabla. La diferencia entre estas claves es que la llave primaria consiste en una clave única para cada fila, mientras que la foránea identifica una columna o grupo de columnas en una tabla hija que se refiere a otra columna de una tabla madre para heredar sus atributos.

Una vez ya estructurada la tabla se debe incorporar los datos desde la fuente primaria que

26

puede ser Excel, CSV o cualquier archivo compatible con el software utilizado, verificando que el orden de las columnas sea el mismo con el que se ha creado la tabla (Padrón Ortíz, 2013).

Es importante hablar también de la base de datos métrica o con referencia espacial. Utiliza el principio de búsqueda por similitud o por proximidad. Su funcionamiento radica en la búsqueda de elementos de las bases de datos que sean similares o próximos a un elemento que se está consultando. Una base de datos espacial es una colección de objetos digitales con un grado de correspondencia (ubicación o medida de cercanía). Al realizar este enunciado se expresa que los objetos en el mundo real se ubican en determinadas coordenadas basadas en un sistema de referencia (geodésico o una proyección), las coordenadas de los objetos se ingresan en la base de datos espacial y el sistema interpreta estás coordenadas dándole la ubicación en un espacio multidimensional (Kasián y Reyes, 2010) (Ver Figura 2).

El procesamiento de los datos espaciales dentro de las bases se vuelve complejo al considerar que éstos se transforman en vectores con un espacio multidimensional, es necesario replantear la forma de resolver las consultas que se realizan sobre ellos y que el enfoque dimensional utilice claves que se oriente a la similitud de espacios métricos (Kasián y Reyes, 2010).

Ubicación de los objetos en el espacio

Coordenadas en BD a través de un sistema de coordenadas Ubicación de los objetos en un espacio multidimensional

Figura 2. Representación de objetos reales en espacios métricos de bases de datos. (Kasián y Reyes, 2010)

27

La iniciativa propuesta en Madrid-España llamada CartoCiudad (Mas et al., 2006) fue una base de datos, con información de redes viales, cartografía urbana, divisiones censales y postales, que resultó de la integración y homologación de datos proporcionados por diferentes organismos oficiales (Dirección General del Catastro, Instituto de Estadística de España, Correos e Instituto Geográfico de España). El proyecto se emprendió en el año 2002 y evolucionó cada año incorporando nuevos datos, ampliando y mejorando la calidad de la información. La iniciativa se llevó a cabo con los datos en Aragón. De la misma forma, la información de CartoCiudad es libremente accesible a través de Internet, gracias a la implementación de servicios web que cumplen los estándares del Open GeoSpatial Consortium (OGC) y que permiten la visualización, el acceso y el procesado de los datos.

Es un marco ideal para la georreferenciación de los puntos de interés de cualquier organización sobre esta base cartográfica de las administraciones públicas que va desde las geolocalizaciones de los ciudadanos con los predios hasta las zonas administrativas, jurisdicciones y transporte.

El trabajo realizado por Luis (2010) en conjunto con el Instituto de Estadística de Catalunya se enfoca en geolocalizar a la población respecto a su residencia para evitar la pérdida de información al asignar a los ciudadanos a las zonas administrativas (como las secciones censales). La solución a este problema pasó necesariamente por la asignación de coordenadas a las direcciones postales, donde el registro de población está centralizado y sometido a un proceso de depuración periódica. La organización de la información abarcó también la estandarización de las direcciones postales y agregación de las personas con una misma dirección postal (hogares). El modelamiento de direcciones se realizó a través de la base de datos con nombres estandarizados a partir de la cartografía de vialidad de la jurisdicción.

La estructura de una base de datos depende en gran medida del uso final de la información, para bases de datos de personas la mejor manera de almacenar claves únicas que a la vez pueda utilizarse como clave primaria es el número de identificación (en el caso del Ecuador el número de cedula de ciudadanía o de identidad) (Luis, 2010). Las direcciones domiciliares para ser almacenadas deben tener una estructura diferente, separada como calle principal y calle secundaria; esta forma de almacenar los datos permite procesar la información de tal

28

manera que pueda desagregarse la intersección de su domicilio y ubicar con mayor facilidad las coordenadas (Luis, 2010).

2.3. GEORREFERENCIACIÓN DE DIRECCIONES DOMICILIARES.

El objetivo de esta investigación es georreferenciar direcciones domiciliares, como domicilio se entiende a la morada en la que alguien habita o se hospeda y legalmente se lo considera para el cumplimiento de sus obligaciones y ejercicio de sus derechos (Real Academia Española, 2014). Una definición más ajustada al tema espacial para dirección es la “localización de las propiedades o sitios basada en identificadores de ubicación como el nombre de la vía pública, de la avenida, el número de casa o el código postal” (Copano Ortiz, 2014, pág. 57).

El proceso general de geo-codificación consiste en la obtención de coordenadas a partir de una dirección, trabaja como un localizador que contra un grafo de calles realiza interpolaciones para obtener las coordenadas aproximadas. Los resultados obtenidos dependen de cuan confiables son los parámetros de entrada (errores como direcciones mal escritas o insertadas de forma errónea, duplicidad en el nombre de las calles disminuyen la fiabilidad de los datos) y estandarización en la nomenclatura del grafo de calles con la información alfanumérica (Luis, 2010).

Los datos necesarios para la georreferenciación son el catastro urbano y vialidad como capas base para realizar el análisis, mientras que la dirección o código postal son los datos analizados para geoubicar el parámetro de interés (vivienda, evento, situación, etc.). Para la georreferenciación el punto crítico radica en el establecimiento de una relación entre la tabla de atributos de la geometría del catastro urbano y la tabla de referencias (direcciones domiciliares) a través de un campo común que debe permitir la vinculación entre las dos entidades. Por ejemplo el tipo de búsqueda de direcciones en GoogleMaps (servidor web de mapas) ingresa los nombres de las calles y al compararlas con las referencias espaciales encuentra la intersección y ubica geográficamente a la solicitud realizada por medio del buscador (Ver Figura 3) (Noguero, Díaz, y Ojeda, 2014).

Al geoubicar las direcciones se genera una relación de tipo compuesta ya que se va a tener una referencia espacial enlazada a varias personas (habitantes por vivienda, casos médicos

29

en un hogar, datos censales), lo que permite conocer el número de personas enlazadas al polígono o segmento de vía e identificarlos en la capa de catastro urbano o vial (Noguero et al., 2014).

Figura 3. Ejemplo de georreferenciación de la herramienta web GoogleMaps A partir de la referencia alfanumérica como es el caso de las direcciones se calcula las coordenadas (x,y) de localización de esa dirección en el espacio mediante un proceso de geocodificación. Como base para esta labor puede utilizarse una aplicación de cálculo de coordenadas de alguno de los portales web como GoogleMaps o Geocoder. El proceso consiste en una normalización de las direcciones y la posterior asignación de coordenadas a cada suceso o persona mediante la comparación de los datos alfanuméricos y los presentados por la herramienta de geoubicación. El resultado que se obtiene para cada registro es un valor de probabilidad entre 0 y 1, 0 significa que la dirección buscada no coincide con las referencias, 1 significa que la dirección obtenida en el proceso es igual a la de origen alfanumérico (Noguero et al., 2014).

Es más apropiado enlazar una dirección geográficamente con un objeto espacial cuya abstracción del mundo real sea de tipo puntual o zonal, compuesta por nombres geográficos

30

que delimiten a esta unidad. Un ejemplo de elemento puntual para georreferenciar direcciones de ciudadanos puede ser la intersección formada por la calle principal y secundaria que le corresponde. Los componentes de dirección están jerarquizados siendo un elemento del mundo real limitados por unidades administrativas o jurisdicciones (González, González García, Mas, Rubio, y Velasco, 2011).

2.4. CATEGORIZACIÓN DE EDIFICACIONES PARA EVENTOS CON ALTA CONCURRENCIA DE PERSONAS.

La calificación de edificaciones de acuerdo a la infraestructura y las prestaciones para eventos con alta concurrencia es un tema complejo. Adicional a las seguridades que debe ofrecer la construcción, se debe medir criterios como el aforo y accesibilidad dentro de las instalaciones y no ocasionar riesgos para la ciudadanía. Anexo a las normas de arquitectura y urbanismo determinadas por las competencias jurisdiccionales, las edificaciones deben cumplir parámetros como una correcta ventilación del lugar, puertas de ingreso y salida de emergencia adecuadas para evacuación, accesos para personas con discapacidad, servicios básicos como agua potable, luz eléctrica y servicios higiénicos (Consejo Metropolitano de Quito, 2004).

La afluencia masiva de personas plantea la necesidad de gestionar medidas para organizar el transito dentro de las edificaciones y también calificar su uso de acuerdo a los limitantes encontrados en la misma. La capacidad de carga de un sitio respecto a su utilización es uno de los conceptos centrales en la gestión de espacios, ayuda a determinar los impactos negativos que se pueden generar y mejoras en las condiciones para el visitante (García Hernández, 2011). La capacidad de carga es un concepto nacido de las necesidades operativas relacionadas con la gestión de los flujos de visitantes, íntimamente ligado a la restricción del número de visitas y el concepto de la densidad de uso para determinar la afluencia de las personas y la relación directa con la ocupación (García Hernández, 2011).

La metodología de carga física es la relación entre los factores de horario, tiempo de visita, el espacio disponible, necesidad del espacio por visitante y el acceso. Estos procedimientos aplicados en la propuesta de Acevedo (1997) fueron complementados con el trabajo de Chaverri y Cerdas (1999) que incorporaron criterios técnicos de factores de corrección

31

sociales, de accesibilidad y trĂĄnsito que acercan al escenario real el modelo de capacidad de carga.

La Capacidad de Carga FĂ­sica (CCF) es el mĂĄximo de visitas que se pueden realizar a un sitio durante un dĂ­a especĂ­fico y en un horario de visitas establecido. Un ejemplo de su aplicaciĂłn es en el campo turĂ­stico donde las instalaciones y ĂĄreas de visitas deben presentar una capacidad de aforo y un flujo de visitantes adecuado para que el sitio no sea afectado o sobrexplotado (Brenes, Castro, JimĂŠnez, Mora, y MejĂ­a, 2004).

Otro criterio importante para analizar la capacidad de carga se aplica a la movilidad de las personas con comodidad, analizando la superficie necesaria para que una persona pueda transitar fĂĄcilmente, por lo general se considera la ocupaciĂłn de 1 m2 por persona (BajaĂąa, 1998).

La fĂłrmula utilizada en la investigaciĂłn de Brenes et al. (2004) analizĂł el espacio disponible para los visitantes en base al ĂĄrea del sitio, el espacio que ocupa cada persona, tiempos de visita y establece supuestos como el doble sentido en el flujo de visitantes y el espacio con el que una persona se movilizarĂĄ con libertad, la expresiĂłn fue la siguiente: đ??śđ??śđ??š =

đ?‘† ∗ đ?‘ đ?‘‰ đ?‘†đ?‘ƒ

đ?‘ đ?‘‰ =

đ??ťđ?‘Ł đ?‘‡đ?‘Ł

Donde: S: Superficie disponible.

SP: Superficie usada por persona.

NV: NĂşmero de veces que el sitio pudiera ser visitado de acuerdo al tiempo de funcionamiento de las mismas.

Hv: Horario visita en horas.

Tv: Tiempo para recorrer el sitio.

Al calcular la CCF es necesario realizar correcciones para obtener la Capacidad de Carga Real (CCR). En la investigaciĂłn se aplican factores de correcciĂłn sociales, de erodabilidad (para ĂĄreas naturales protegidas), accesibilidad, precipitaciĂłn (ĂĄreas naturales), anegamiento, brillo solar, factor biolĂłgico y de vegetaciĂłn (Brenes et al., 2004).

Los factores de correcciĂłn tambiĂŠn se categorizan estableciendo rangos para determinar el grado de afectaciĂłn del parĂĄmetro a evaluarse, aplicando este principio y ajustando la

32

capacidad de caga física (CCF) se obtiene la capacidad de carga real (CCR). Para ajustar mejor los resultados a escenarios reales se debe calcular la Capacidad de Carga Efectiva (CCE) donde se “representa el número máximo de visitas que se puede permitir a los sitios de la zona de uso público, donde se considera la capacidad de manejo expresada en el porcentaje óptimo de personal, infraestructura y equipo para atención a los visitantes.”

(Brenes et al., 2004, pág. 14).

2.5.

ANÁLISIS

DE

RUTA

ÓPTIMA

MEDIANTE

EL

COSTO

DE

DESPLAZAMIENTO.

El análisis de ruta óptima hablando en términos técnicos se desarrolla a partir del concepto de redes. Comprende un conjunto de entidades (objetos en el territorio, personas, animales en migración, servicios de salud, etc.) conectadas entre sí por infraestructura y canales de comunicación que permiten que los elementos circulen libremente entre las entidades según reglas definidas. Las redes en geografía se vinculan en primera instancia con el factor distancia al construir una ruta para comunicar dos o más puntos y en segunda con los obstáculos en las interacciones, en conjunto estos dos elementos permitirán calcular el tiempo entre las entidades de interés (Loyola Gómez y Albornoz del Valle, 2009).

Esta metodología se encuentra inmersa en la fase de Sistemas de Información Geográficos (SIG) de generación de alternativas combinando diferentes datos existentes sobre el problema, el uso de técnicas y modelos que permitan generar soluciones a lo planteado. El análisis es posible gracias a la gran capacidad de los SIG para combinar capas temáticas diferentes, creando múltiples escenarios basados en modelos matemáticos para explicar el suceso. Una vez planteados los escenarios también puede evaluar las alternativas en base a limitantes o costos de generar la solución. Claro que este grado de análisis involucra una alta complejidad en las técnicas de resolución como, por ejemplo, la evaluación multicriterio o la ruta óptima con limitantes, puntos de partida y llegada (Bosque Sendra y García, 2000).

El análisis de la ruta óptima es un modelo predictivo para el estudio de un territorio mediante el cálculo acumulado de los posibles caminos y el sentido de las vías. Se plantea la posibilidad de encontrar el camino con el mínimo esfuerzo (costo) desde un punto origen hasta un punto de llegada. No obstante, los resultados que se obtienen sólo permiten conocer

33

hipotéticas vías donde el esfuerzo de un desplazamiento es el menor, por eso es necesario incluir variables que permitan plasmar la realidad en el análisis (López Romero, 2005).

Analizar una ruta implica navegar por la red que está compuesta, por elementos lineales como las aristas, permanentes o temporarios y de elementos nodales (nodos o puntos). Estos elementos son necesarios para la organización de flujos y para el funcionamiento del sistema inserto en la red, adicionalmente se presentan interrupciones y elementos propios que ejercen oposición al desplazamiento, que se considera como impedancia (Loyola Gómez y Albornoz del Valle, 2009).

Las metodologías que emplean los SIG basan su análisis en el cálculo de valores acumulativos de las diferentes celdas de una capa (López Romero, 2005). Como se puede observar en la Figura 4 van a existir limitantes en el movimiento que son considerados como fricciones (ríos, fronteras, pendientes considerables, caminos en mal estado, número de peajes, tráfico, sentido de las vías, entre otros). La fricción puede ser entendida como una matriz, cuanto más alto es el valor del tramo a recorrer (calle, callejón, ruta) mayor será el costo de moverse por esa ruta.

La ruta de menor costo será la que, al unir los puntos de llegada y de partida donde los valores sumados de cada celda atravesada (matriz de fricción), sea la más baja, lo que equivale a un menor esfuerzo (Ver Figura 4) (López Romero, 2005).

Figura 4. Esquema de los fundamentos del cálculo de Rutas Óptimas. (Demers, 1996)

34

El resultado del análisis depende en gran medida de la capa base del análisis, por eso es necesario examinar las variables a utilizarse para no causar un efecto negativo en el estudio.

El análisis de redes tiene como objetivo disminuir la incertidumbre de movilidad tomando en cuenta la distancia, pendiente, costo de movilización y riesgos implícitos en la ruta (Gómez Delgado y Bosque Sendra, 2001).

En el estudio de flujo y movilidad en el centro de Chillan (Chile) realizado por Loyola Gómez y Albornoz del Valle (2009) se analiza la red vial de la ciudad a partir de los elementos como la infraestructura física desarrollada desde la fundación de la ciudad, el tráfico vehicular colectivo que fluye en torno al centro y genera rutas de transporte desde la periferia hasta esta zona de la ciudad. El objetivo fue comprender cómo el tráfico vehicular que circula en la red céntrica afecta a los índices de accesibilidad a través del análisis de redes mediante un sistema de información geográfica que permita modelar la realidad existente y además generar propuestas nuevas de flujo vehicular mediante rutas óptimas que aumenten los niveles de accesibilidad.

El análisis de flujos toma la totalidad de la red vial y estructurada frente a la planificación urbana, genera circuitos de transporte de personas que se movilizan de un punto a otro. Este circuito estructurado desde su origen hasta el destino más la sucesiva utilización del mismo, ya sea por uno u otro usuario que se moviliza, genera dentro de la teoría de redes las denominadas rutas de movilización. La existencia de las redes obedece a una necesidad de movilización, comunicación de intercambio debido a lo heterogéneo del espacio geográfica.

El papel de los nodos es clavo ya que éstos posibilitan el intercambio, si los nodos no son homogéneos crean una nueva característica de discontinuidad que junto con el rendimiento del transporte y con la estructura vial constituyen el factor explicativo de los diferentes grados de accesibilidad al territorio (Loyola Gómez y Albornoz del Valle, 2009).

En otro estudio de mejora del servicio de recolección de residuos sólidos urbanos empleando herramientas SIG, Araiza Aguilar y Zambrano (2014) buscaron establecer la ruta óptima para los recolectores reduciendo al mínimo el consumo de combustible y aminorando los tiempos y distancias recorridas. La herramienta utilizada fue el Network Analyst de ArcGis. El estudio se desarrolló en tres fases, la primera fue la recolección de información mediante bases de datos geográficas con atributos adecuados para el estudio y complementados con

35

datos bibliográficos para incorporar el sentido de las vías, ubicación de contenedores, paradas de recolectores y las rutas actuales para cotejar los resultados. En segunda instancia procedieron a construir las redes en base a la infraestructura vial y calculando tiempos, distancias, velocidades y consumo de combustible, todos los cálculos se pueden establecer como parámetros dentro del Analyst Network debido a que se pueden calcular las variables a medida que se recorre las redes viales. Finalmente, la generación de las rutas a través de las mismas redes y analizando cada parámetro incluido (que serán elementos que frenen el movimiento) da como resultado las rutas con el menor costo o esfuerzo de movimiento, recorriendo la menor distancia con el menor tiempo y distribuyendo a las paradas (contenedores) de una forma equitativa para los recolectores.

3. METODOLOGÍA 3.1. ÁREA DE ESTUDIO

El área seleccionada para la investigación fue la parroquia urbana de Ponceano. Se encuentra situada en la República del Ecuador, provincia de Pichincha, cantón Quito dentro del Distrito Metropolitano de Quito. Es una de las 32 parroquias urbanas del DMQ, se divide en dos sectores conocidos como Ponceano Alto y Ponceano Bajo (DMQ, 2014); la parte alta es residencial de clase media y Ponceano Bajo es predominantemente comercial, estos sectores se dividen por la Avenida Diego de Vásquez de Cepeda como se puede ver en la Figura 5.

Ponceano limita con las parroquias urbanas de El Condado y Carcelén al norte, El Comité del Pueblo al este Kennedy, Concepción al sur y Cotocollao al oeste. Es importante conocer los límites urbanos de la parroquia para establecer el alcance geográfico del estudio y definir las instituciones educativas que podrían funcionar como recintos electorales (ver Tabla 1).

Tabla 1. Límites de la parroquia urbana de Ponceano Alto Límite

Referencia Parte del redondel del Centro Comercial Condado Shopping, sigue la

Norte

Avenida Mariscal Sucre, después toma la Avenida Diego de Vásquez hasta la Y con la Avenida Galo Plaza Lasso y Avenida Eloy Alfaro.

Avenida Eloy Alfaro, después sigue la Avenida Antonio Basantes para

Este

después tomar hacia el suroeste por la Avenida Galo Plaza Lasso, toma la 10 de Agosto hasta la calle Nazareth, calle Toaza hasta la intersección con la Avenida del Maestro.

Sur

Avenida del Maestro hasta la intersección con la Avenida de la Prensa.

Avenida de la Prensa, sigue por la calle José Nogales, Diego de Vaca y toma

Oeste

la Avenida Mariscal Sucre hasta el redondel del Centro Comercial Condado Shopping.

La parroquia tiene una topografía regular, su altura va desde los 2700 hasta los 2900 metros sobre el nivel del mar, sin accidentes geográficos considerables con excepción de un tramo de la Quebrada El Colegio que la bordea en el noroeste (DMQ, 2014).

36

37

Con un área de 6,65 km2 y un perímetro de 13,2 km (DMQ, 2014), la parroquia de Ponceano cuenta con 54.412 habitantes según el Censo de Población y Vivienda (INEC, 2011), de los cuales en las Elecciones Seccionales del Ecuador 2014 la parroquia contaba con 30.431 electores según datos del CNE (2014b).

En el sector existen alrededor de 60 instituciones educativas según el catastro del Ministerio de Educación del Ecuador (2013), distribuidos de acuerdo a las demandas poblacionales en Ponceano. El estado de vialidad de la parroquia es óptimo, transitable en todas sus calles asfaltadas según los datos publicados en la página de la Alcaldía del DMQ (2014).

38

Figura 5. Mapa de ubicaciรณn de la parroquia Ponceano - cantรณn Quito - Provincia de

39

Pichincha-Ecuador 3.2. FLUJOGRAMA DE LA METODOLOGÍA

El estudio tuvo como objetivo determinar los recintos electorales más cercanos a la vivienda de cada elector de la parroquia urbana de Ponceano, Distrito Metropolitano de Quito (Ecuador). Se analiza la ruta óptima a partir de los domicilios de los votantes hacia los recintos electorales. Se organiza, estructura, depura y coloca en una base de datos las direcciones domiciliares y procesando con las vías se determina la ubicación geográfica de cada residencia. Posteriormente se examina todas las instituciones educativas de acuerdo a su accesibilidad, aforo e infraestructura para categorizarlos y determinar los más aptos para funcionar como recinto electoral. Finalmente se asigna los recintos electorales más cercanos a los hogares de los ciudadanos respetando la capacidad de carga de visitas de las edificaciones.

La metodología utilizada en la investigación comienza al estructurar la información en bruto que se obtuvo de las personas habilitadas para sufragar. A partir de los datos se debe realizar la planificación del repositorio o base de datos en la que se almacenará la información. Según Cabarcas Gómez (2012), los puntos vitales para el diseño y modelamiento de una base de datos son el diseño conceptual y el lógico donde se debe indicar la composición y distribución teórica de la base. Se forman diagramas y estructuras hipotéticas a partir de la abstracción del mundo real, para este caso en particular entender la composición de las direcciones y su relación con las personas, que permiten idealizar a los modelos donde se involucran los objetos, entidades, nodos, relaciones y enlaces.

Una vez que se ha realizado el modelamiento de la base de datos, se prosigue con la programación de la estructura de la BD. En este paso se implementa en un sistema gestor de BD el nuevo repositorio con las características obtenidas del diseño conceptual y lógico a partir de los datos (código aleatorio único por cada ciudadano, dirección, datos complementarios). La programación se realiza por medio de lenguajes y herramientas gráficas que al aplicarlos se podrá obtener el esqueleto o la estructura vacía, pero con los campos requeridos en el diseño (Elmasri y Navathe, 2007).

40

El paso siguiente es alimentar la base de datos con la información de los electores y su dirección. Este paso se debe hacer desde un archivo plano como puede ser CSV, Excel o cualquier tipo de archivo que diferencie por campos la información almacenada. Al igual que la programación anterior se puede realizar mediante líneas de código o con ayuda de herramientas gráficas (Elmasri y Navathe, 2007).

Una vez que se implementa la base de datos de direcciones domiciliares se tienen tres procesos paralelos. El primero es el análisis de normativa para establecer criterios de selección de recintos electorales, instalación de juntas receptoras del voto y horario de funcionamiento, en fin datos de interés del día del sufragio para parametrizar las variables utilizadas en la selección de recintos y distribución de electores. El segundo proceso es la georreferenciación de direcciones domiciliares estandarizadas al cotejarse con la capa de vialidad debidamente ordenada. En el tercer paso se selecciona los recintos electorales con la mejor infraestructura de acuerdo a su capacidad de carga de visitas, como en la investigación de García Hernández (2011), que permitan evaluar el aforo adecuado de cada institución educativa o edificación pública.

El paso final para consolidar toda la información generada es determinar la ruta con el menor esfuerzo de movimiento para los votantes desde su residencia hasta el recinto electoral más cercano. El análisis de redes se efectúa sobre la vialidad de la parroquia de Ponceano y debe conectar a los domicilios de los electores con los recintos. Según Loyola Gómez y Albornoz del Valle (2009), un sistema de información geográfica es la herramienta que permita procesar esta información, a la vez que permita evaluar los resultados al obtener las distancias que los ciudadanos deberán recorrer para ejercer su derecho al sufragio. Todo el flujo del proceso se puede evidenciar en la Figura 6 donde se explica la consecución de los procesamientos de información estratificado en 3 escalones, desde los subprocesos, los procesos y la integración final para obtener la distribución de los electores hacia los recintos.

41

Figura 6. Flujograma de la metodologĂ­a.

42

3.3. DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA

3.3.1. Aplicación de normativa

El Estatuto Orgánico del CNE (2011) designa la distribución del sufragio hasta la jurisdicción parroquial y evalúa los recintos electorales de acuerdo al número de aulas y el espacio disponible para colocar las juntas receptoras del voto, en esta investigación se examinó el incorporar la evaluación de la infraestructura de los recintos para precautelar el bienestar ciudadano y buen desarrollo de las elecciones.

La LOE (CNE, 2009) en el Capítulo Octavo de Votaciones y Escrutinio dispone el flujo del proceso electoral, una vez cerrado el registro electoral se establece el número de votantes por jurisdicción, posteriormente las delegaciones provinciales tienen que inventariar las edificaciones educativas y seleccionar las más adecuadas para el número de electores.

La normativa de eventos públicos señala que las edificaciones deben cumplir parámetros como una correcta ventilación del lugar, puertas de ingreso y salida de emergencia adecuadas para evacuación, accesos para personas con discapacidad, servicios básicos como agua potable, luz eléctrica y servicios higiénicos (Consejo Metropolitano de Quito, 2004).

De las normativas analizadas se estableció los criterios para asignar las instituciones educativas con respecto al tema electoral y la utilización de espacios públicos, adicionalmente que se conoció el panorama normativo para todo el desarrollo de la tesis, cuyos aspectos principales se encuentran detallados en la Tabla 2:

43

Tabla 2. Aplicación de normativa para la investigación Tipo Norma

Criterio

Electoral

Espacio óptimo para funcionamiento JRV: 20 m2

Electoral

JRV conformada por 300 electores

Electoral

Acceso para personas con discapacidad (rampas en la entrada) Preferentemente utilizar solo la primera planta por el tema de

Electoral

accesibilidad a personas con movilidad reducida y la congestión en pasillos y corredores

Electoral

Contar con energía eléctrica permanente

Electoral

Horarios de elecciones de 7:00 am a 5:00 pm

Eventos

Correcta ventilación del lugar, puertas de ingreso y salida de

públicos

emergencia

Eventos

Servicios básicos como agua potable, luz eléctrica y servicios

públicos

higiénicos

Eventos

Determinar la capacidad de carga adaptando la metodología

públicos

turística al tema electoral urbano

3.3.2. Implementación de la base de datos 3.3.2.1. Diseño y modelamiento de la base de datos Esta investigación se realiza con información de la parroquia urbana de “Ponceano” del Distrito Metropolitano de Quito en la provincia de Pichincha, el área de la parroquia es de 6,65 km2 (DMQ, 2014). La parroquia de Ponceano cuenta con 30.431 electores (CNE, 2014b) y 60 unidades educativas (Ministerio de Educación, 2013) de las cuales se podrán seleccionar los recintos electorales y posee una red vial compuesta de 100 segmentos (calles, callejones, pasajes) (EPMMOP, 2010).

Al dimensionar la información se entiende que el volumen es considerable, se debe manejar 92.000 registros de las direcciones de los electores (campos de código único, la dirección y la homologación de la dirección), 600 registros de las unidades educativas (nombre de las unidades y los campos de datos de infraestructura), 300 registros de vialidad (código único,

44

nombre de la vía y la categoría), en total se manejarán cerca de 93.000 registros, para los cuales se deberá buscar la mejor opción para su almacenamiento y procesamiento.

El establecer una base de datos para las direcciones domiciliares de los 30.431 electores permite acceder a la información de forma eficiente, con una estructura conocida, consistencia en los datos y en el momento de procesar las direcciones, eliminar inconsistencias (Cabarcas Gómez, 2012).

El primer paso fue analizar los datos a colocar en la base, determinar el tipo de información y las diferencias entre los atributos de cada registro que se planificó incorporar en el almacenamiento de datos. Los datos para el análisis fueron un código único que no tiene ninguna relación con número de cédula, es simplemente un identificador (número secuencial) para cada elector y el campo de direcciones domiciliares (texto). En segundo lugar se analizó los campos necesarios para resolver la georreferenciación, y como en la investigación de Luis (2010) al georreferenciar la población de Catalunya, la metodología más viable es incorporar puntos homólogos desde la información alfanumérica de las direcciones para ser comparada (por similitud textual) con las intersecciones viales y así poder extraer de las vías las coordenadas de sus intersecciones. Adicional a estos campos se estableció la codificación, fue un valor numérico único para cada nodo al que se georreferenció los electores. Con estas consideraciones se estableció los campos necesarios (Ver Tabla 3) y los atributos de los mismos.

Tabla 3. Análisis de información para estructurar la base de datos

Longitud de

Nombre campo

Tipo

código

Numérico

5 caracteres

dirección

Alfanumérico

100 caracteres

campo

Descripción Referencial al elector Dirección compuesta por 2 calles y el término que los concatena (“y”)

45

Una vez comprendidos los datos se comenzó con el diseño de la base de datos donde los principales pasos son el diseño conceptual, diseño lógico y el diseño físico. Cada paso retroalimentó al anterior de acuerdo a nuevas implicaciones que se encontró en el desarrollo.

Al iniciar el diseño conceptual se tuvo claro el plasmar la visualización del usuario final, los resultados y las transacciones que se observarán en la BD. Como lo indica Date y Faudón (2001) para definir el diseño fue necesario identificar entidades, atributos y relaciones, de donde se obtuvo el diagrama entidad-relación (ER) como se puede observar en la Figura 7.

En este diagrama se incorporaron las entidades o tablas (objetos abstraídos del mundo real como vías, recintos electorales, dirección de electores) con sus atributos que son únicos y describieron las propiedades de los objetos en la tabla. La Figura 7 mostró también las relaciones existentes entre las tablas que permitieron determinar los vínculos y las dependencias de información entre éstas (las direcciones de los electores se relacionan directamente con las vías al estar compuesta por la intersección de dos ejes viales).

Figura 7. Diagrama entidad-relación (ER) de la base de datos de direcciones domiciliares

46

El siguiente paso fue definir el esquema lógico, este diseño fue el mismo modelo de datos pero soportado por el SGBD que se utilizó en la investigación, es decir la creación de la base de datos por medio del lenguaje de programación del SGBD. Cada entidad pasó a ser una tabla y tuvo los atributos que se consideraron dentro del modelo conceptual, con las claves primarias, secundarias y relaciones.

3.3.2.2. Programación de la estructura de la base de datos

Se analizaron los principales software gestores de bases de datos, como MySQL (de licencia dual, libre y componentes más avanzados pagados), Oracle (licencia paga), DB2 (licencia paga o comercial), SQL Server (licencia paga) y PostgreSQL (software libre).

Elmasri y Navarrete (2007) recalcaron que los aspectos principales para elegir un SGBD son los costos, velocidad en las operaciones, configuración e instalación, utilidades, interfaz de usuario amigable, estabilidad y seguridad. Se concluyó que el software que mejor se ajustaba al estudio era PostgreSQL con su componente espacial PostGIS ya que al seleccionar un software libre no involucraría costos para la investigación. También maneja el componente espacial para poder incluir las coordenadas y darles un uso posterior desde la base de datos.

PostgreSQL es estable, puede mantener alta concurrencia a sus consultas, es confiable y seguro, pese a que consume más recursos que MySQL (Elmasri y Navathe, 2007), en un ordenador normal no genera problemas ya que la información procesada no es de gran volumen.

El sistema para la administración de la base de datos utilizado fue PgAdmin, instalado en un servidor local sin mayor dificultad bajo el sistema operativo Windows ya que el tamaño de la base de datos no demandó mayor infraestructura tecnológica. En la instalación de PostgreSQL se creó por defecto en el servidor local, una base de datos. Para esta investigación se implementó una nueva base de datos de nombre “análisis_ruta_optima”. Se crearon tablas de acuerdo a la configuración obtenida en el modelo lógico, detallando las relaciones establecidas en la Figura 7. Dos formas facilitaron la creación de las tablas, la una por medio de las herramientas gráficas (Ver Figura 8) y la otra por medio de programación en lenguaje SQL.

47

Creación de BD

Creación tablas

Configuración campos y atributos de tablas Figura 8. Creación de base de datos y tablas nuevas en PostgreSQL

3.3.2.3. Alimentación de la BD

En las tablas ya creadas en el paso anterior se incorporó los datos. Al importar la información a la base de datos de PostgreSQL fue importante asegurarse que la estructura sea la misma de la tabla, sin encabezado en las columnas, solo el nombre de cada columna que debe coincidir con los campos creados en la tabla. Una vez copiados los datos, se comprobó que el total fuera el mismo que constaba en los archivos de Excel, manteniéndose así la consistencia de los datos sin perder información en este paso.

48

3.3.3. Georreferenciación de direcciones domiciliares

3.3.3.1. Procesamiento de la base de datos de direcciones domiciliares

Las direcciones domiciliares utilizadas en el estudio carecían de patrón en su registro, es decir que no tenían un orden común, no poseían una forma específica de almacenar el número de casa ni un formato único de almacenamiento.

Fue necesario realizar la

normalización de las direcciones. Se depuró todos los caracteres que no fueron necesarios para la georreferenciación, como por ejemplo abreviaturas, cadenas (texto) y errores de escritura. Fue necesario identificar las calles principales y secundarias por cada elector.

Todos estos procesos fueron complejos por la carencia de un patrón en las direcciones, la automatización o programación para obtener datos normalizados rendían pocos resultados, el método más efectivo fue analizar manualmente las direcciones y procesarlas con reemplazos y eliminaciones de información innecesaria.

Una vez procesadas las direcciones se debe constatar cuantas efectivamente se logró normalizar y podría remitirse al ciudadano en caso de que la referencia de la dirección fuese incomprensible (datos que se verán reflejados en los resultados). Es de suma importancia contraponer las direcciones que constan en los datos de los electores con los nombres de las calles que constan en la cobertura de vialidad, para de esta forma poder cruzar la información sin generar inconsistencias.

Dentro de la ventana de SQL en la base de datos de PostgreSQL y a través del PgAdmin, se procedió a realizar un UPDATE en la BD para actualizar los campos con nuevos datos, y la sentencia SUBSTRING que seleccionó las cadenas de caracteres a reemplazarse.

3.3.3.2. Estructuración de la capa de vialidad

Las vías fueron obtenidas del Sistema Nacional de Información de la Secretaria Nacional de Planificación y Desarrollo (SENPLADES) que maneja toda la información geográfica a nivel nacional y que ha puesto a disposición de la ciudadanía las capas que las instituciones públicas han levantado a nivel nacional.

49

Para estructurar las vías la primera acción fue interpretar toda la información disponible en la capa. Un buen comienzo fue constatar que el sentido o dirección en las líneas sea el correcto para poder contar con este factor en el análisis de ruta óptima. Después se constató y en algunos casos se corrigió la información alfanumérica del nombre de la vía, el tipo (avenida, calle, callejón, escalinata, pasaje y sendero), y la longitud. Para la georreferenciación se incluyó los nombres a la línea de la calle correcta revisándose en la misma cobertura y en caso de no ser encontrada apoyándose en servicios web como Google Maps u Open Street Maps como se puede ver en la Figura 9.

Reemplazarlo en archivo de vías

Verificar el nombre de la calle en servicio web

Figura 9. Análisis y estructuración de toponimia de las vías

50

Finalmente se corrigió topología y geometría de la cobertura para que el análisis de ruta óptima se desarrolle adecuadamente. La topología analiza las relaciones entre las líneas que conforman la cobertura y los elementos que comparten, por ejemplo coordenadas, límites o nodos (ESRI, 2016c). La topología contribuye a mejorar la integridad de los datos, el modelado de relaciones espaciales y analíticas que se generen en base a la cobertura corregida. Las líneas tienen relaciones topológicas de conectividad, lo que en el caso de análisis de redes fue necesario realizarlo para asegurar que todos los segmentos se encuentren conectados.

La topología permitió crear relaciones entre las partes coincidentes de las entidades para editar simultáneamente dos o más líneas en el proceso de corrección de la capa de vialidad.

La creación de topología en ArcGIS se desarrolló mediante una base de datos y datasets, se creó “Topología” y se procedió a determinar la tolerancia (la precisión del análisis topológico entre líneas), después se escogió las reglas de las relaciones espaciales a analizarse respecto a errores de digitalización y de continuidad que se indican en la Figura 10.

Discontinuidad

Retroceso en posición Exceder Nudo

Lazo

Sin intersecar

Figura 10. Errores topológicos más comunes de líneas La selección de reglas fue clave para obtener resultados coherentes en el análisis de ruta óptima, como se muestra en la Tabla 4, se analizó desde la perspectiva de la conexión y relaciones viales donde se tienen que mantener la estructura de acuerdo a los nombres de las vías, su continuidad y sus intersecciones.

51

Tabla 4. Reglas utilizadas para topología de vialidad Regla

Descripción gráfica

No debe tener separaciones

No debe tener nodos intermedios

No debe traslaparse con la misma línea

Descripción

Debe mantener la intersección con vías

Debe ser una línea continua

No puede traslaparse con la misma línea

No debe intersecarse con la misma línea

No debe intersecarse con la misma vía

No debe tener más de una parte (por línea)

Debe ser una solo línea sin interrupciones

El procesamiento de los errores topológicos que aparecieron se lo realizó editando las coberturas con las herramientas de ArcGIS. Fue importante mantener los sentidos de las vías y nombres al corregir geográficamente las vías o anexarlas a otros.

3.3.3.3. Geocodificación del electorado

Con las direcciones procesadas fue necesario generar el nexo con la capa de vialidad para obtener las coordenadas del electorado. Dos formas lideran la georreferenciación de direcciones. La una es mediante herramientas web e interfaces de programación de aplicaciones que contrapone la información disponible en la aplicación para obtener la latitud y longitud del punto buscado. La otra y la que se empleó en la investigación fue tomar información propia (vialidad) y obtener las referencias en torno a su procesamiento. Se decidió optar por la geolocalización con información del DMQ ya que la información entregada por esta institución, fue más completa que la disponible en la web (mayor nivel de detalle en nombres de las calles y más actualizada).

52

Decidido ya el método se procesó las vías para crear las referencias espaciales, la lógica que se empleó para obtener las coordenadas de ubicación será la intersección cuyo nombre será compuesto por la calle principal y secundaria, se procedió a la división por intersecciones, así se obtuvo entidades nuevas donde se intersecaban anteriormente las vías. Se determinó las coordenadas entre calle principal y secundaria mediante la herramienta de ArcGIS “Intersección” como se puede observar en la Figura 11.

Figura 11. Obtener la intersección de las vías - Herramienta Intersección Finalmente se obtuvo las coordenadas X, Y y la cobertura de puntos mediante, donde posteriormente en la BD por medio de lenguaje SQL se estableció las coincidencias de las calles de la dirección de cada elector con respecto a la cobertura de puntos de la intersección de vías, y así obtener las coordenadas de cada ciudadano habilitado para sufragar.

53

3.3.4. SelecciĂłn de Recintos Electorales

Para desarrollar la metodologĂ­a de carga se adaptĂł los factores al tema urbano y electoral realizando un anĂĄlisis exhaustivo de acuerdo a la experiencia del investigador y las fuentes disponibles. La carga fĂ­sica es la relaciĂłn entre los factores de horario, tiempo de visita, el espacio disponible, necesidad del espacio por visitante y el acceso (abierto cuando es un patio y limitado cuando son pasillos).

La metodologĂ­a utilizada en este literal basĂł sus procedimientos en la propuesta de Acevedo (1997) complementado con el trabajo de Chaverri y Cerdas (1999), donde la capacidad de carga se complementĂł con principios conceptuales que incorporaron factores de correcciĂłn que acercaron al escenario real el modelo de capacidad de carga.

La fĂłrmula que se aplicĂł y se adaptĂł al uso de la infraestructura fue la utilizada en el estudio de capacidad de carga turĂ­stica (Brenes et al., 2004). Se evaluĂł solamente la capacidad de carga fĂ­sica y la carga real dentro del ĂĄrea Ăştil del recinto electoral (aulas y pasillos).

La superficie necesaria para que una persona pueda transitar cĂłmodamente fue considera de 1 m2 (Brenes et al., 2004), que tambiĂŠn se mantuvo en el presente estudio debido a su coherencia. Para calcular el factor del nĂşmero de visitas a la Junta Receptora del Voto (JRV) que de acuerdo a la LOE (CNE, 2009) en su CapĂ­tulo Octavo Votaciones y Escrutinio, seĂąala el tiempo de duraciĂłn de elecciones en un solo dĂ­a y en un horario de 7:00 am hasta las 17:00 pm (10 horas). El tiempo de recorrido del sitio fue estimado en promedio de 25 minutos de acuerdo a encuestas realizadas por el CNE (2014a).

La fĂłrmula utilizada fue la siguiente:

đ??śđ??śđ??š =

đ?‘† ∗ đ?‘ đ?‘‰ đ?‘†đ?‘ƒ

đ?‘ đ?‘‰ =

đ??ťđ?‘Ł đ?‘‡đ?‘Ł

54

Donde: S: Superficie disponible (espacio en aulas para instalar las juntas) SP: Superficie usada por persona NV: Número de veces que las juntas receptoras del voto JRV pudieran ser visitadas de acuerdo al tiempo de funcionamiento de las mismas Hv: Horario visita en horas (Horario de funcionamiento de las JRV) Tv: Tiempo para recorrer el sitio (promedio) A la vez que se aplicó la fórmula fue necesario establecer supuestos generales para mantener la misma estructura lógica en el literal de la investigación:  

El flujo de visitantes fue en doble sentido Espacio con el que las personas se movieron con libertad (1 m2)

Una vez que se calculĂł la Carga FĂ­sica CCF se realizĂł correcciones con factores de accesibilidad, para obtener una Capacidad de Carga Real o CCR. Solo se aplicĂł el factor de accesibilidad ya que los otros no se acoplaron al uso de infraestructura. El factor de accesibilidad o FCacc hizo referencia al grado de dificultad de los electores al desplazarse por el recinto debido a gradas y pasillos. A continuaciĂłn, las fĂłrmulas utilizadas:

đ??šđ?‘Žđ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x; đ?‘‘đ?‘’ đ??´đ?‘?đ?‘?đ?‘’đ?‘ đ?‘–đ?‘?đ?‘–đ?‘™đ?‘–đ?‘‘đ?‘Žđ?‘‘

đ??šđ??śđ?‘Žđ?‘?đ?‘? =

đ?‘?đ?‘&#x; đ?‘?đ?‘Ą

DĂłnde: pr: puntos obtenidos de accesibilidad del recinto pt: total de puntos

Para calcular el factor de accesibilidad fue importante establecer una ponderaciĂłn de los elementos a analizarse. SegĂşn Puga (2005) las dificultades de movilidad que enfrentan las personas con discapacidad hacen necesario una reglamentaciĂłn de construcciĂłn y transporte que procure la adaptaciĂłn de vĂ­as y transporte pĂşblico pensando en ellas, pero principalmente la reglamentaciĂłn de edificios y viviendas que precautelen su seguridad. Otro artĂ­culo importante para comprender los obstĂĄculos que enfrentan ĂŠstos ciudadanos es el de Hurtado Floyd et al. (2012) donde se analizan las barreras del entorno urbano. Mencionan que las edificaciones deben contar con tres requisitos mĂ­nimos para el libre movimiento de las personas con discapacidad. El primero es el acceso al establecimiento mediante

55

mecanismos adecuados (rampas), el segundo es el libre recorrido y acceso a cualquier sección del edificio (habitaciones, pasillos), en tercer lugar que las áreas de uso común (comedores, servicios sanitarios) cuenten con elementos y espacio adecuados para su uso.

Se aplicó los criterios del anterior párrafo y se dividió en cinco categorías de análisis de la infraestructura: 

Mecanismo de acceso para personas con movilidad reducida al establecimiento: deben existir rampas para ingresar desde la vía pública



Mecanismo de acceso para personas con movilidad reducida al aula: rampas de acceso a las aulas, aulas de entradas planas (sin muros al ingreso o gradas)



Instalaciones en condiciones adecuadas: los patios mantengan una pendiente adecuada, que no existan fracturas en el piso o huecos, gradas innecesarias, muros o mallas que eviten el libre movimiento.



Pasillos amplios: Tener pasillos internos y externos entre aulas que permitan la circulación con facilidad de una silla de ruedas.



Mecanismos de acceso para personas con movilidad reducida otros: Instalaciones adecuadas en servicios sanitarios, en bares, acceso a coliseos, rampas en los patios.

Los valores de la ponderación se han establecido de acuerdo a la importancia de cada categoría y al proceso que se sigue el día de elecciones. El objetivo es que el ciudadano pueda ingresar al recinto electoral y aulas movilizándose por la edificación sin dificultad o en su defecto que la JRV se traslade a la mesa de atención preferente (ubicada al ingreso del recinto) para que el ciudadano sufrague. Se ha categorizado a los establecimientos con mecanismo de acceso (entrada al establecimiento y aulas) para personas con movilidad reducida con el valor más alto (5) ; el acceso por los pasillos para transitar libremente fue tomado en segundo lugar (calificada con 3) ya que también la junta receptora del voto podría trasladarse hacia los patios para ayudar a sufragar al elector; con el valor más bajo (2) se calificó el acceso de instalaciones complementarias como baños, bares y coliseos; la suma de todos los valores fue de 20 puntos para los recintos que cumplieron con todos los criterios de accesibilidad, caso contrario según la fórmula aplicada reducirá el puntaje de la capacidad de carga física (Ver Tabla 5).

Tabla 5. Categorización del grado de accesibilidad a los recintos electorales

56

Valores de ponderaciĂłn

DescripciĂłn Mecanismo de acceso para personas con movilidad reducida al establecimiento Mecanismo de acceso para personas con movilidad reducida al aula Instalaciones en condiciones adecuadas (sin obstĂĄculos, buen estado de patios) Pasillos amplios Mecanismo de acceso para personas con movilidad reducida otros (baĂąos, instalaciones adicionales)

5 5 5 3 2

Posteriormente se procediĂł a calcular la capacidad de carga real para los recintos electorales aplicando la siguiente fĂłrmula: đ??śđ??śđ?‘… = đ??śđ??śđ??š ∗ đ??šđ??śđ?‘Žđ?‘?đ?‘?

Todos los cĂĄlculos fueron realizados dentro de ArcGIS con los datos de la cobertura de instituciones educativas y se crearon nuevos campos para almacenar la capacidad de carga fĂ­sica, el factor de correcciĂłn social y de accesibilidad, y la capacidad de carga real.

La metodología fue aplicada para todas las instituciones educativas que fueron parte de la cobertura de unidades educativas, en total 60 instituciones según el catastro del Ministerio de Educación levantado en el aùo 2013. El planteamiento de cada uno de los factores se estableció de acuerdo a la normativa seùalada en la metodología y detallado a continuación: 

Horario de funcionamiento de JRV de 7:00 am hasta las 17:00 pm, funcionan 10 horas ininterrumpidamente.



El tiempo de recorrido del visitante (elector) hacia las JRV y ejercer el sufragio fue 25 minutos (0,42 horas).



La ecuaciĂłn tuvo un solo valor variable que serĂ­a S o la superficie de la instituciĂłn educativa, los otros valores fueron constantes.

Al aplicar los factores en la ecuaciĂłn se obtuvo los datos constantes y el campo necesario de la cobertura de instituciones educativas (S) superficie o ĂĄrea, u mediante la calculadora de campos de ArcGIS se procediĂł a implementar la siguiente fĂłrmula:

đ??śđ??śđ??š =

đ?‘† ∗ đ?‘ đ?‘‰ 1 đ?‘š2

đ?‘ đ?‘‰ =

10 â„Ž 0,42 â„Ž

El siguiente paso fue la correcciĂłn de la capacidad de carga fĂ­sica mediante el factor de accesibilidad, con lo cual se obtuvo la capacidad de carga real o CCR. El factor de

57

accesibilidad FCacc evaluĂł la dificultad de los electores al desplazarse por el recinto debido a gradas y pasillos. El FCacc tomĂł la informaciĂłn de la cobertura de instituciones educativas de acceso a las aulas y pasillos para personas con discapacidad o movilidad reducida y se calificĂł sobre 20 a las prestaciones existentes.

đ??šđ?‘Žđ?‘?đ?‘Ąđ?‘œđ?‘&#x; đ?‘‘đ?‘’ đ??´đ?‘?đ?‘?đ?‘’đ?‘ đ?‘–đ?‘?đ?‘–đ?‘™đ?‘–đ?‘‘đ?‘Žđ?‘‘

đ??šđ??śđ?‘Žđ?‘?đ?‘? =

đ?‘?đ?‘&#x; 20

La cualificaciĂłn de la accesibilidad de los centros educativos se realizĂł con los campos de rampas de ingreso a la instituciĂłn, aulas ubicadas en superiores a la planta baja, infraestructura adicional para personas con discapacidad o movilidad reducida y la dimensiĂłn de los pasillos. Una vez calificadas las instituciones de acuerdo a la clasificaciĂłn establecida, se sumaron los valores y se obtuvo el valor de observaciĂłn de accesibilidad totalizados y divididos para 20 en la calculadora de campos, se obtuvo asĂ­ el factor de accesibilidad.

Ya calculado el factor de accesibilidad se calculĂł la capacidad de carga real para los recintos electorales aplicando la siguiente fĂłrmula: đ??śđ??śđ?‘… = đ??śđ??śđ??š ∗ đ??šđ??śđ?‘Žđ?‘?đ?‘? đ?‘† 10 â„Ž đ??śđ??śđ?‘… = ( ∗ ) ∗ đ??šđ??śđ?‘Žđ?‘?đ?‘?

2 1đ?‘š 0,42 â„Ž

Para establecer de mejor manera los resultados obtenidos, de un total de 60 instituciones educativas segĂşn el catastro del Ministerio de EducaciĂłn levantado en el aĂąo 2013 y que constaban en la cobertura de unidades educativas, se determinĂł la capacidad de carga real del 100% de las edificaciones. Al contar con tantas instituciones educativas fue necesario clasificarlas de acuerdo a la CCR. El criterio empleado partiĂł del nĂşmero de electores mĂ­nimo para poder establecer una junta receptora del voto que es de mĂ­nimo de 300 personas.

Fue evidente que los recintos electorales con una capacidad menor a 300 personas serĂĄn utilizados como Ăşltimo recurso, y tambiĂŠn se utilizĂł el mĂŠtodo de rupturas naturales o de Jenks ya que maximiza las diferencias entre las clases y permitiĂł identificar claramente los grandes grupos de capacidad de carga de los recintos electorales. Ver Tabla 6.

Tabla 6. CategorizaciĂłn de las capacidades de carga real de Instituciones Educativas Rango de Capacidad de Carga FĂ­sica

CategorĂ­a

58

Superior a 9.000 (superior a 30 JRV) 4.500-9.000 (15 a 30 JRV) 1.500-4.500 (5 a 15 JRV) 300-1.500 (1 a 5 JRV) 1-300 (menos 1 JRV)

Muy Alta Alta Media Baja Muy Baja

3.3.5. Análisis de ruta óptima y designación de recintos electorales

La ruta óptima se realizó mediante ArcGIS y su extensión de análisis de redes que permite generar estudios mediante un conjunto de datos de red (las vías de la parroquia urbana de Ponceano, nodos como la ubicación de los electores y de los recintos). La búsqueda de la mejor ruta permite calcular la mejor opción desde varios puntos de origen hacia varios puntos de destino dependiendo de la impedancia elegida, la impedancia es la resistencia al movimiento que incluye varios factores como el tiempo, la distancia el costo, entre otros (Segrelles Serrano, 2002).

ArcGIS en los análisis de ruta utiliza el algoritmo de Dijkstra para buscar las trayectorias más cortas, Dijkstra resuelve el problema de trayectoria más corta en un gráfico sin dirección, no negativo y ponderado, de ser necesario incorpora datos como el sentido de las vías, interpreta restricciones unidireccionales, restricciones de giro o impedancia. El algoritmo primero establece un conjunto de confluencias desde todos los puntos de origen hacia todos los puntos destino solo por las vías incorporadas como redes al análisis, posteriormente analiza las confluencias particularmente para cada punto de origen y selecciona el de menor distancia (ESRI, 2016a) .

El Algoritmo de Dijkstra es conocido también como el de caminos mínimos, la idea subyacente en este algoritmo y aplicado en la investigación consiste en explorar todos los caminos más cortos que parten desde la ubicación de cada elector y lleva a los vértices de los recintos electorales, cuando se obtiene el camino más corto desde el vértice de origen al resto de vértices que componen el grafo, el algoritmo se detiene (Sánchez Torrubia y Lozano Terrazas, 2001).

La fuente para el dataset de red fueron las vías ya procesadas de la parroquia urbana de Ponceano (vialidad), la conectividad se configuró para “cualquier vértice” debido a que todas las calles se conectaron entre sí en los extremos. Se incorporó el modelo de elevación del

59

terreno para mejorar la precisión del análisis al incorporar la variable de altura; dejando configurados los parámetros básicos. Otra configuración importante fue la de las propiedades de las direcciones, donde se seleccionó el campo de nombre de las vías para ser desplegado en los resultados para guiar al elector por las calles que debe recorrer para llegar al recinto.

Se configuró las localizaciones de partida (direcciones de los electores) y las de llegada (recintos electorales). Se cargaron todos los parámetros (limitantes) de la ruta en la tabla de evaluadores como se puede ver en la Figura 12, se incorporó el recorrido y sentido las vías, la CCR como limitante de la distribución y el relieve expresado por medio de pendientes.

Figura 12. Parametrización de la capacidad de carga física en el análisis de redes.

Finalmente, para la elaboración de mapas temáticos para expresar los resultados obtenidos en la investigación se ha propuesto categorizar o clasificar los datos a través del método de la Ruptura Natural de Jenks debido a que engloba mejor los datos y divide las clases en puntos críticos o de mayor variación entre clases. Jenks se basa en las agrupaciones naturales inherentes a los datos, los cortes de clase se caracterizan porque agrupan mejor los avalores similares y maximizan las diferencias entre clases. Las entidades se dividen en clases cuyos límites quedan establecidos dónde hay diferencias considerables entre los valores de los datos. Las rupturas naturales son un tipo de clasificación propia para cada mapa (ESRI, 2016b).

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1. RESULTADOS 4.1.1. Implementación de la base de datos

La implementación de la base de datos bajo el esquema propuesto en la metodología se aplicó a 30.431 registros (direcciones de electores) que se clasificaron de la siguiente manera: 

Registros copiados exitosamente: La información alfanumérica fue incorporada a la base de datos directamente sin necesidad de editarlas o procesarlas.



Campos con simbología y texto de diferente codificación: Símbolos de puntuación, numeración, diéresis o caracteres especiales, que pese a la codificación establecida en la base de datos, generaron problemas. Fue necesario eliminarlos (tildes, letra ñ, diéresis) y reemplazarlos por caracteres comunes.



Campos de gran tamaño: Una cadena de caracteres más larga de la configurada en la base de datos. Por lo general ocurría en las direcciones que poseen descripciones detalladas del domicilio y referencias. El procedimiento para eliminar los errores fue depurar la información innecesaria para la investigación (descripción física de la casa, referencias de vecindad, etc.).

Basados en la clasificación anterior se obtuvieron los resultados presentes en la Tabla 7: Tabla 7. Resultados de la implementación de la base de datos Categoría

N°

Porc(%)

25.823

84,86 %

Campos con simbología y texto de codificación diferente

3.245

10,66 %

Campos de gran tamaño

1363

4,48 %

30.431

100 %

Registro copiados exitosamente

TOTAL

60

Tratamiento Subir sin modificar a la base de datos Identificar patrones de símbolos que producen errores y volver a cargar la información Eliminar la información innecesaria de las direcciones, depurar y volver a subir la información

61

4.1.2. Georreferenciación de direcciones domiciliares

En la georreferenciación de los resultados se ingresaron los 30.431 registros, donde la coincidencia de direcciones fue exitosa en 15.140 registros que se georreferenciaron con coordenadas de latitud y longitud de acuerdo a la vialidad. Los 15.291 registros que no se lograron georreferenciar se categorizaron de la siguiente manera: 

Calles que no se intersecan: Fueron 1.879 direcciones que no llegan a intersecarse, es decir que la dirección de la calle principal no formó un nodo con la calle secundaria; eso indica que es necesario un post-procesamiento adicional para identificar errores de tipo sistemático en el ingreso de los datos o depurar las direcciones.



Nombres no coincidentes: 5.389 direcciones tienen inconsistencias en sus nombres por errores de ortográficos e ingresados con errores en el momento de la digitación, de los cuales se logró corregir 3.705 registros.



Nombres de vialidad no existentes: 8.023 nombres no son coincidentes con la vialidad existente en Quito, ya que corregidos errores de escritura, se determinó que no coinciden con ninguna nomenclatura de las vías de la parroquia urbana de Ponceano.

En total se georreferenciaron 18.845 direcciones exitosamente, mientras 11.586 no pudieron georreferenciarse debido a inconsistencias en la nomenclatura de vialidad. Los barrios con más número de electores georreferenciados son Agua Clara, San Eduardo y San José del Condado de acuerdo a la clasificación de datos de rupturas naturales (ver Figuras 13 y 14)

Resultados de la implementación de base de datos 8.023; 26% Georreferenciaciones exitosas Calles que no se intersecan

15.140; 50%

Nombres calles no coincidentes nombres corregidos de calles

3.705; 12%

Nombres calles no existentes

1.684; 6% 1.879; 6%

62

Figura 13. Resultados de la implementaciรณn de base de datos

63

64

Figura 14. Densidad de electores georreferenciados por sectores de Ponceano 4.1.3. Selección de Recintos Electorales

Se determinó la capacidad de carga real del 100% de las edificaciones y se utilizó el método de rupturas naturales o de Jenks ya que maximiza las diferencias entre las clases y permitió identificar claramente los grandes grupos de capacidad de carga de los recintos electorales.

En el grupo con una CCR superior a 9.000 electores (muy alta) se encontraron dos instituciones Educativas, el Centro del Muchacho Trabajador y el Colegio William Caxton, con grandes instalaciones pero fueron descartadas. La primera no solo es una institución sino vivienda a la vez de las personas que han sido rescatadas en este centro y el segundo es una institución privada por lo cual la solicitud de su uso es más compleja. En el segundo grupo con alta puntación de CCR en total suman 5 recintos, con los cuales se cumple con la demanda de espacio para los electores de la zona; y no solo de los 18.845 electores georreferenciados, sino del total de los 30.431 electores registrados en la parroquia (Ver Tabla 8).

Tabla 8. Resultado de las capacidades de carga real de Instituciones Educativas # Inst.

Educativas 2

% Inst.

Educativas 3,3%

Alta (15 a 30 JRV)

5

8,3%

Media (5 a 15 JRV)

12

20,0%

Baja (1 a 5 JRV)

18

30,0%

Muy baja (menos 1 JRV)

23

38,4%

Total general

60

100,0%

Categorías de Capacidad de Carga Física Muy alta (Superior a 30 JRV)

Se decidió utilizar las 5 instituciones educativas clasificadas con capacidad de carga real alta (de 15 a 30 JRV equivalente al rango de 4500 a 9000 ciudadanos con juntas de 300 electores cada una) cuyas capacidades de aforo van desde las 5.403 personas hasta las 6.907 (Ver Figura 15), debido a que todas son instituciones públicas y con éstas se cubre al total de los 30.341 electores de la parroquia (con un excedente de 400 electores en la capacidad de aforo de las unidades educativas seleccionadas). El concentrar a los electores en un menor número de recintos (respetando el aforo) también permite optimizar recursos y personal para el día de elecciones (limpieza, logística, coordinadores en recintos electorales, señalética, etc.).

65

Capacidad de carga real de los recintos 8.000 7.000 6.000 5.000 4.000 3.000 2.000 1.000 0

Escuela Juan R. Figueroa

6.907

6.786

5.961

5.774

5.403

Escuela Roberto Arregui Moscoso Escuela De Educación Básica Sixto Duran Ballén Unidad Educativa Brasil Unidad Educativa Experimental Trilingüe Liceo La Alborada

Figura 15. Capacidad de carga real de instituciones seleccionadas como recintos electorales.

Para concebir mejor los resultados en la Figura 16 se presenta el mapa de las instituciones educativas con capacidades de carga muy alta, alta y media con los respectivos datos numéricos de CCR, y las instituciones con CCR baja y muy baja solo con su geoubicación para identificar todas las unidades que fueron parte del análisis.

66

Figura 16. Mapa de intensidad de la capacidad de carga real de las instituciones educativas

67

de la parroquia de Ponceano.

4.1.4. Análisis de ruta óptima y designación de recintos electorales

El análisis de ruta óptima partió de la georreferenciación de 18.845 electores (puntos de incidentes o eventos, considerados así en el análisis de redes) hacia las mejores instituciones educativas con capacidad de carga real alta, las 5 unidades seleccionadas como recintos electorales (instalaciones a las que se deben dirigir los eventos), identificadas en la sección anterior.

De los 18.845 registros georreferenciados se generaron 1.728 rutas para los 18.845 electores hacia los 5 recintos seleccionados (Ver detalle de rutas en la Tabla 9), debido a dos factores principales, el primero fue la georrefenciación de los electores en los nodos de las vías, lo que quiere decir que todas las personas de una misma cuadra fueron incorporadas al nodo de la intersección de sus direcciones, en segundo lugar las personas que residen en edificios y multifamiliares contaron con la misma dirección reduciendo el número de rutas.

Los recintos electorales seleccionados son los más grandes de la zona y con la capacidad de carga real más adecuada para recibir a los visitantes, de las 60 instituciones educativas el 8 % cumple con la capacidad requerida para los electores de la parroquia urbana de Ponceano.

Tabla 9. Resultados de la designación de recintos electorales – comparación capacidad de carga con la designación.

Institución

CCR

Electores

% Electores Rutas (Total 18.845)

% Rutas

Escuela Juan R. Figueroa

6.907

4.959

26,3%

558

32,3%

Escuela Roberto Arregui Moscoso

6.786

6.324

33,6%

439

25,4%

Escuela De Educación Básica Sixto Duran Ballén

5.961

2.670

14,2%

245

14,2%

Unidad Educativa Brasil

5.774

2.545

13,5%

252

14,6%

Unidad Educativa Experimental Trilingüe Liceo La Alborada

5.403

2.347

12,5%

234

13,5%

30.831

18.845

100,0% 1.728

100,0%

Total General

Los resultados de la asignación de recintos demostraron la similitud de direcciones entre electores que se dirigen al mismo recinto y residentes en las mismas manzanas, por eso la reducción de rutas en comparación con el número de electores. En promedio para cada ruta

68

existieron 11 electores por cada intersección de calles, confirmando la densidad presentada por sector y un número razonable por manzana tomando en cuenta que solo se georreferenció el 62% de electores. Ver Tabla 10.

Tabla 10. Tabla de promedio de electores por cada ruta hacia los recintos electorales.

Institución Escuela Juan R. Figueroa

Promedio electores/ruta 9

Escuela Roberto Arregui Moscoso

14

Escuela De Educación Básica Sixto Duran Ballén

11

Unidad Educativa Brasil

10

Unidad Educativa Experimental Trilingüe Liceo La Alborada

10

Promedio general

11

En la Figura 17 se diagrama las diferentes rutas para cada recinto electoral de acuerdo a los colores señalados en la leyenda. Es interesante observar las rutas generadas en el análisis ya que se evidencia que se cubre el 100% de la parroquia al contraponerlas con la cartografía base de vías (mapa base de vías es cubierto en su totalidad por las rutas). También la topología de las vías ha sido efectiva, al observar el mapa y analizar las tablas de resultados se demuestra que todas las direcciones ingresadas tienen una ruta para trasladarse al recinto electoral.

69

70

Figura 17. Distribuciรณn de electores a las instituciones educativas seleccionadas como recintos.

4.2. DISCUSIÓN 4.2.1. Estructura de la base de datos

La implementación de la base de datos bajo el esquema propuesto en la metodología logró almacenar los datos de los 30.431 electores y su funcionamiento fue el adecuado para el estudio ya que mantuvo la independencia de los datos al facilitar su edición. Se evitó la redundancia de información al mantener relaciones entre las tablas, reflejo los resultados esperados al utilizar el PostgreSQL de acuerdo a la investigación de Silberschatz et al.

(2006). Se pudo acceder mediante consultas a todos los datos de una forma rápida. La integridad de los datos se mantiene al precisar los campos de la base de datos (evitó que se ingrese texto donde deben estar números, errores de ingreso, etc.).

Otro punto importante fue que, aunque se generaron varias categorías de análisis, la base de datos permitió el procesamiento y estructuración de las direcciones que prestaba. Aunque la inversión de tiempo en la estructuración de una base de datos es más alta que trabajar sobre los archivos directamente (CSV, Excel), siempre será mejor mantener la integridad y seguridad de los datos en una BD. Al observar la investigación como un piloto para ser replicado a nivel nacional, donde los datos se multiplicarán exponencialmente y tendrán una gran demanda de procesamiento y almacenamiento, la mejor solución es mantener una base de datos que garantice la información y permita el adecuado procesamiento.

4.2.2. Georreferenciación de direcciones domiciliares

El método empleado al cotejar las direcciones con las vías y obtener su geoubicación fue sobresaliente, en total se georreferenciaron 18.845 direcciones mediante el procesamiento realizado en la investigación. Para analizar más a fondo este dato, se debe comenzar por las direcciones que coincidieron con las referencias viales sin un procesamiento que alcanzaron el 49,75% del total, mediante un procesamiento se recuperó el 12,18%, dando un total del 61,93% de direcciones georreferenciadas. Posteriormente, se obtuvo 11.586 registros (equivalente al 38,07% de los electores) que no pudieron georreferenciarse debido a inconsistencias en la nomenclatura de vialidad, estos datos señalan que el registro de las

71

72

direcciones por parte de la ciudadanía se realiza sin ningún formato ni una nomenclatura que permita estandarizar la información.

A diferencia del estudio de Noguera et al. (2014) donde las direcciones se encontraban estructuradas adecuadamente (desde su inscripción) y se podía consumir la información de un servicio web, en esta investigación se partió de direcciones sin ningún formato, pero al cotejarlas con la capa de vialidad (actualizada y estructurada) se obtuvieron buenos resultados al alcanzar cerca al 62% de ciudadanos.

El proceso para homologar las direcciones debe partir desde una nomenclatura oficial de las vías a nivel y también de las direcciones (número de vivienda, de edificio o catastral) establecido por las autoridades, para que cuando los ciudadanos registren su dirección, ésta tenga un formato (como por ejemplo calle principal, número de casa y calle secundaria) que todos los campos sean obligatorios y que puedan ser validados en el momento de su ingreso al ser comparados con la nomenclatura de las vías.

El mejorar la nomenclatura de las direcciones también puede ayudar a refinar el análisis ya que no solo se podría georreferenciar a los electores mediante las vías, sino incorporar el catastro con la nomenclatura establecida y georreferenciar directamente a los ciudadanos en el predio, edificio o vivienda que le corresponde. Por otro lado, el procesamiento para no dejar la información disponible de direcciones obsoleta podría ser el incorporar una campaña de actualización de domicilio con un sistema geográfico que confirme la nueva referencia dada por el ciudadano con los datos de vialidad.

La hipótesis planteada en esta investigación con respecto a la georreferenciación de direcciones se confirmó, mas este proceso se podría optimizar al aplicar una homologación al inscribir las direcciones apoyados en un sistema de información geográfico que confirme la validez de las calles entregadas por los ciudadanos.

4.2.3. Selección de Recintos Electorales

La disponibilidad de recintos se logró comprobar al evaluar su capacidad de carga, se caracterizaron las instituciones educativas al inventariarlas. Al analizar los datos con una capacidad muy alta de 9.000 electores en adelante se encontraron dos instituciones educativas, el Centro del Muchacho Trabajador (también es un hogar) y el Colegio William

73

Caxton (privado), con grandes instalaciones, pero fueron descartadas. Estos datos ayudan a entender que también pueden incorporarse factores de corrección que permitan evaluar criterios de la pertenencia de las instituciones (privado, público) y también establecer el factor que limite el uso de instituciones que adicionalmente de ser educativas que sean sitios de acogida.

Los recintos con alta capacidad de carga que en total suman 5, con los cuales se cumple completamente con la demanda de espacio para los electores de la zona; no solo de los 18.845 georreferenciados, sino del total de los 30.431 electores registrados en la parroquia.

Al observar estos resultados y contraponerlos con las metodologías de capacidad de carga, se entiende que se puede mejorar el análisis al obtener datos con mayor precisión y detalle, pero para establecer los factores de corrección sería necesario mejorar el catastro de las instituciones educativas, levantar mayor información de interés en cuanto a espacios disponibles, accesos para personas con discapacidad y movilidad reducida, evaluando el entorno y transporte que se dispone en el sector. Se pueden incluir más factores siempre y cuando el catastro de las edificaciones sea ampliado y orientado hacia los temas de interés.

Adaptar las metodologías propuestas por Acevedo (1997), Arías et al. (1999) y Bajaña (1998) evaluando criterios de acceso para personas con discapacidad, dimensiones de los pasillos, tiempos efectivos en sufragar y los horarios de funcionamiento de recintos electorales, fue la clave para lograr tener un dimensionamiento cercano a la realidad de las instituciones educativas.

4.2.4. Designación de recintos electorales por medio del análisis de ruta óptima

La georreferenciación exitosa de 18.845 registros o electores fue la base para realizar la asignación de recintos electorales. Dentro de los parámetros analizados para la red vial, fue clave en el proceso, modificar la conectividad de las vías evaluando el recorrido por cualquier nodo y no solo en los puntos finales de las vías, ya que la estructura de la cobertura de vías tuvo un diseño continuo (vías no seccionadas por tramos o cuadras y consolidadas de acuerdo al nombre).

74

En la Tabla 9 se puede observar la capacidad de carga obtenida de cada institución educativa que sigue siendo amplia para los electores a los cuales se logró georreferenciar. Un hecho interesante fue que aún al tener el criterio de no copar los recintos electorales de acuerdo a su capacidad de aforo, el mandatorio fue conservar la menor distancia o costo de movilización desde los domicilios de los electores.

Para procesar los resultados de todas las tablas de atributos de las coberturas de la investigación, se procedió a exportarlas desde ArcGIS en formato DBASE, posteriormente abrirlas con Microsoft Excel y procesar los resultados aplicando tablas dinámicas, que redujo significativamente el tiempo en la investigación.

Los resultados obtenidos dependieron en su gran mayoría de la información vial que se disponía. Para mejorar la precisión de las rutas y aproximar aún más a tiempos reales se podría incorporar datos del tráfico como horas pico, vías en reparación, sentido de las vías, varios factores más que influyen directamente en las rutas ya que al incrementar la impedancia con los datos antes mencionados, puede ser que las rutas cambien, ya que podría dirigirse a un recinto electoral más lejano pero que tome menos tiempo en movilizarse hacia éste.

Los 11.586 registros no georreferenciados debido a la inconsistencia en sus datos domiciliares deberán ser recopilados desde otras fuentes o mediante una campaña de actualización de datos y ser incluidos en el análisis replicando el proceso señalado en la investigación. Adicionalmente los recintos electorales puntuados en categoría media y baja podrían incorporarse al análisis de acuerdo al crecimiento poblacional de la parroquia.

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

5.1. CONCLUSIONES

De la implementación de bases de datos y georreferenciación de direcciones: La estandarización para el manejo de información es de suma importancia cuando de temas espaciales se trata, ya que para llegar a una mayor precisión geográfica es necesario información con mayor detalle de las direcciones y la mejor forma de garantizarla es mantener criterios para su organización, estructuración y presentación. Si desde el inicio de la recopilación de datos, puede verse los futuros usos, una estructura de datos garantizará que la migración a nuevos sistemas y metodologías no cause un alto impacto como en el caso de las direcciones domiciliares en la investigación, que fue necesario generar un esquema diferente para poder georreferenciarlas.

La implementación de la base de datos bajo el esquema propuesto en la metodología logró almacenar los datos de los 30.431 electores (100%) y su funcionamiento fue el esperado, cumpliendo con el objetivo de la investigación al lograr mantener la información estructurada, disponible y segura.

En total se georreferenciaron 18.845 direcciones, las que coincidieron con las referencias viales sin un procesamiento alcanzaron el 49,75%, posteriormente mediante un procesamiento se recuperó el 12,18%, dando un total del 61,93%. Partiendo de una base de direcciones sin estructura ni un control de ingreso de datos, fue un resultado favorable ya que se alcanzó cerca al 62% de información georreferenciada.

Las direcciones domiciliares de la base de datos tuvo 11.586 registros que no pudieron georreferenciarse debido a inconsistencias en la nomenclatura de vialidad. Para solventar las direcciones no georreferenciadas debe incorporarse una campaña de actualización de domicilio con un sistema geográfico que pueda mantener de forma cerrada el ingreso de las direcciones.

75

76

De la selección de recintos electorales y rutas óptimas: El catastro de instituciones educativas fue una fuente importante con información completa respecto al área, número de aulas, accesos, y distribución de infraestructura para poder analizar la capacidad de carga real; aunque los aspectos que se miden en la investigación requieren de un amplio rango de información, si no se poseen todos los datos se puede simplificar la fórmula utilizada. El tema de vialidad fue manejado sin problema ya que mantuvo una topología adecuada y en el momento de realizar la distribución de electores no hubo conflictos que se presenten en la red.

El análisis de ruta óptima es una herramienta potente y parametrizable que funcionó apropiadamente en la investigación, puede tratar con las variables sin generar errores y manteniendo la coherencia en el proceso de asignación de recintos electorales; las aplicaciones son muchas para el análisis de redes pero su interpretación debe ser meticulosa para poder obtener los resultados deseados, en el caso de la investigación se logró establecer las rutas mediante la impedancia de las vías estructuradas topológicamente y la referencia domiciliara de los electores.

5.2. RECOMENDACIONES

De la implementación de bases de datos y georreferenciación de direcciones: Para solventar las direcciones no georreferenciadas, debe incorporarse una campaña de actualización de domicilio con un sistema geográfico que pueda mantener de forma cerrada el ingreso de las direcciones. Es decir que el control sea total por parte de la institución que recolecta la información para así mantener un nivel preciso de información, incluso pueden incluirse nuevas variables para el sector urbano como es el número de casa de acuerdo a la nomenclatura vigente, y en el sector rural una codificación de predios para llegar a tener la información del ciudadano a nivel de su vivienda.

La georreferenciación de direcciones a través de servicios web es útil en las áreas urbanas, pero para garantizar resultados positivos al incorporar esta metodología es mejor tomar una cobertura geográfica de vialidad topológicamente validada para cotejar con los datos alfanuméricos de dirección y absorber las propiedades espaciales de las vías.

77

De la selección de recintos electorales y rutas óptimas: Los recintos electorales seleccionados son los más grandes de la zona y con la capacidad de carga real más adecuada para recibir a los visitantes, de las 60 instituciones educativas, el 8 % cumple con la capacidad requerida para los electores de la parroquia urbana de Ponceano.

La adaptación de la metodología de carga física e incorporación de factores para sitios con alta afluencia de personas funcionó con óptimos resultados en las instituciones educativas, fue una metodología clave para evaluar la infraestructura de recintos electorales.

El análisis de ruta óptima por medio del menor costo y respetando la capacidad de carga de las instituciones educativas fue aplicada con éxito y se puede profundizar la metodología de acuerdo a la disponibilidad de información.

6. BIBLIOGRAFÍA Acevedo, E. M. (1997). Determinación de la capacidad de carga turística en dos sitios de visita del Refugio de Vida Silvestre La Marta e identificación de su punto de equilibrio financiero. San José, Costa Rica: Tesis Mag. Sci. Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología.

Araiza Aguilar, J. A., y Zambrano, M. E. (2014). Mejora del servicio de recolección de residuos sólidos urbanos empleando herramientas SIG:un caso de estudio. México.

Arías, C., Mesquita, M., Méndez, C., Morales, J., Aguilar, M., Cancino, N., y Sandoval, N. (1999). Capacidad de carga turística de las áreas de uso público del Monumento Nacional Guayabo, Costa Rica. WWF Centroamérica. TUrrialba, Costa Rica.

Asamblea Nacional Constituyente del Ecuador. (2008). Constitución Política del Ecuador.

Montecristi, Manabí, Ecuador.

Bajaña, F. (1998). Adaptación y Validación de procedimientos para evaluar la Capacidad de Carga Turística en el Parque Nacional Corco-Vado. Costa Rica: BIOTUR. Bosque Sendra, J., y García, R. C. (2000). El uso de los sistemas de información geográfica en la planificación territorial. Anales de Geografía de la Universidad Complutense, 49-67.

Brenes, O., Castro, K., Jiménez, V., Mora, A., y Mejía, I. (2004). Determinación de la capacidad de carga turística del Parque Internacional La Amistad. San José, San José, Costa Rica: Centro Científico Tropical.

Cabarcas Gómez, J. A. (2012). Fases de diseño de una base de datos. Recuperado el 12 de octubre de 2015, de http://www.cpxall.com/2012/01/fases-de-diseno-de-una-basede-datos.html CAPEL, Centro de Asesoría y Promoción Electoral. (2009). Diccionario Electoral Geografía Electoral. San José, Costa Rica: Instituto Interamericano de Derechos Humanos.

78

79

Casillas Santillán, L. A., Costal Costa, D., Gibert Ginestá, M., Camps Paré, R., Pérez Mora, O., y Martín Escofet, C. (2007). Bases de datos: Software libre. Barcelona: Eureca Media.

Casillas, L., Gibert, M., y Pérez, O. (2011). Bases de datos: Bases de datos en MySQL. Barcelona: Eureca Media.

Chaverri, A., y Cerdas, M. (1999). Capacidad de Carga, Instrumento conceptual para el manejo de áreas protegidas. Revista de Ciencias Ambientales(16), 61.

CNE, Consejo Nacional Electoral. (2009). Ley Orgánica Electoral y de Organización Políticas de la República del Ecuador - Código de la Democracia. Quito.

CNE, Consejo Nacional Electoral. (2011). Estatuto Orgánico de Gestión Organizaciónal por Procesos del Consejo Nacional Electoral CNE. Quito.

CNE, Consejo Nacional Electoral. (2014a). Encuesta Medición de satisfacción del elector.

Quito.

CNE, Consejo Nacional Electoral. (2014b). Estadísticas del Registro Electoral 2014. Quito: El Telégrafo.

CNE, Consejo Nacional Electoral. (2014c). Manual para levantamiento de recintos electorales. Quito.

Consejo Metropolitano de Quito. (2004). Ordenanza Metropolitana sustitutiva del I, del Título IV, del libro cuarto del Código Municipal, sobre Espectáculos Públicos.

Quito.

Copano Ortiz, L. (2014). Gestión de Direcciones y Viarios: Dificultades para la generación e integración de un sistema georreferenciado. Revista de Estudios Andaluces N 13, 54-58.

Date, C. J., y Faudón, M. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos. México: Pearson - Prentice Hall.

Defensoría del Pueblo de Ecuador. (2015). Buenas prácticas, obstáculos y retos para ejercer el derecho de participación en la vida pública y política. Adjuntía de Derechos Humanos y de la Naturaleza, 25.

80

Demers, M. N. (1996). Fundamentals of geographical information systems,. Chichester: Jhon Wiley and Sons.

DMQ, Distrito Metropolitano de Quito. (2014). Parroquias del Distrito Metropolitano de Quito.

Recuperado

el

7

de

diciembre

de

2015,

de

http://sthv.quito.gob.ec/index.php?option=com_content&view=article&id=36 Elmasri, R., y Navathe, S. B. (2007). Sistemas de Bases de Datos. Madrid: Pearson Addison Wesley.

EPMMOP, Empresa Pública Metropolitana de Movilidad y Obras. (2010). Catastro de vías.

Quito.

ESRI. (2016a). Algoritmos utilizados por Extensión ArcGIS Network Analyst. Recuperado el

25

de

septiembre

de

2016,

de

https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/latest/extensions/network-analyst/algorithmsused-by-network-analyst.htm ESRI. (2016b). Métodos de clasificación de datos. Recuperado el 25 de septiembre de 2016, de

https://pro.arcgis.com/es/pro-app/help/mapping/symbols-and-styles/data-

classification-methods.htm ESRI. (2016c). Fundamentos de Topología. Recuperado el 18 de septiembre de 2016, de https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/topologies/topologybasic.htm García Hernández, M. (2011). Capacidad de acogida turística y gestión de flujos de visitantes en conjuntos monumentales. Dossier: Turismo en Ciudades Históricas, 124-137.

Gómez Delgado, M., y Bosque Sendra, J. (2001). Cálculo de Rutas Óptimas para el transporte de residuos tóxicos y peligrosos. Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, 49-75.

González, A., González García, J., Mas, S., Rubio, J. M., y Velasco, A. (2011). Catálogo de Fenómenos CartoCiudad v 10.0. Instituto Geográfico Nacional. Andalucía, España.

Hurtado Floyd, M., Aguilar Zambrano, J., Mora Antó, A., Sandoval Jiménez, C., Peña Solórzano, C., y León Díaz, A. (2012). Identificación de las barreras del entorno que

81

afectan la inclusión social de las personas con discapacidad motriz de miembros inferiores. Salud, 237.

INEC, Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2010). Ecuador en cifras. Recuperado el 14

de

julio

de

2015,

de

Proyección

de

datos

poblacionales:

http://www.ecuadorencifras.gob.ec/proyecciones-poblacionales/ INEC, Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2011). Ecuador en Cifras. Recuperado el marzo de 2016, de Población y Tasas de Crecimiento Intercensal 2010-2001-1990: http://190.152.152.74/informacion-censal-cantonal/ Kasián, F., y Reyes, N. (2010). Búsquedas por similitud en PostgreSQL. Departamento de Informática, universidad Nacional de San Luis, 10.

López Romero, R. (2005). Cálculo de rutas óptimas mediante SIG en el territorio de la ciudad celtibérica de Segada. Propuesta Metodológica. Segeda: Saldvie.

Loyola Gómez, C., y Albornoz del Valle, E. (2009). Flujo, movilidad y niveles de accesibilidad en el centro de Chillan año 2007. Propuesta de mejoramiento mediante SIG. Urbano, 27.

Luis, E. (2010). La Georeferenciación de la Población de Catalunya. Publicación del Institut d'Estadística de Catalunya, 2-4.

Martínez, B., y Fernando, J. (2016). Sistema de información geográfica de población electoral y control de solicitudes. Manizales.

Mas, S., García, A., González, A., Rubio, J. M., Velasco, A., González, J., y Ruiz, C. (2006).

CartoCiudad: Una apuesta colaborativa de las Administraciones Públicas en el ámbito de los callejeros. XI Jornadas sobre Tecnologías de la Información para la Modernización de las Administraciones Públicas.

Masís, H. F. (2006). El proceso electoral. Revista de Derecho Electoral(1), 28.

Ministerio de Educación. (2013). Catastro de unidades educativas. Quito.

Ministerio de Educación. (2014). Administración escolar - Programa de Nueva Infraestructura

Educativa.

Recuperado

el

16

de

http://educacion.gob.ec/nueva-infraestructura-educativa/

abril

de

2016,

de

82

Noguero, D., Díaz, P., y Ojeda, J. (2014). Georreferenciación y Análisis Espacial de Actuaciones de Rehabilitación Residencial en Alcalá de Guadaira (Sevilla).

Alicante: XVI Congreso Nacional de Tecnología de la Información Geográfica.

Padrón Ortíz, F. M. (2013). PgAdmin III: Administrador de base de datos Open Source PostgreSQL. Cuenca, Azuay, Ecuador: Universidad Católica de Cuenca.

Pérez, H. J.,y Ruiz, L. (2014). Usuarios de bases de datos: una percepción errónea en el aula de clases. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo (12), 18.

Puga, D. (2005). La dependencia de las personas con discapacidad: entre lo sanitario y lo social, entre lo privado y lo público. Revista Española de Salud Pública, 79.

Real Academia Española. (2014). Diccionario de la lengua española. Madrid.

Sánchez Torrubia, G., y Lozano Terrazas, V. (2001). Algoritmo de Dijkstra - Un Totorial Interactivo. Revista de la Universidad Politécnica de Madrid.

Segrelles Serrano, J. A. (2002). Fundamentos, métodos y conceptos de Geografía Humana.

Alicante: Editorial Cub Universitario.

Silberschatz, A., Korth, H., y Sudarshan, S. (2006). Fundamentos de Bases de Datos.

España: Mc.Graw Hill.