RESUMENEl creciente volumen de información estadística georreferenciada es una oportunidad para mejorar la prestación de servicios a la población desde una perspectiva territorial. Sin embargo, el aprovechamiento de los datos requiere la apropiación de metodologías adecuadas. Este documento sintetiza algunas de ellas, alrededor de los cinco conceptos fundamentales del análisis espacial enunciados por Buzai (2010): localización, distribución, asociación, interacción y evolución. Para cada una de estos se presentan varias técnicas que permiten su aplicación para mejorar la prestación de servicios a la población.Palabras clave: análisis espacial, SIG, asociación espacial, interacción espacial, análisis espaciotemporal. USING GEOREFERENCED INFORMATION TO SUPPORT THE SERVICES PROVISION FOR POPULATION: A LITERATURE REVIEW ABSTRACTThe growing volume of geo-referenced statistical data it is an opportunity to improve the provision of services to the population considering a territorial perspective. However, to leverage data is required the use of adequate methodologies. This paper summarizes some of them around of the five basic concepts of the spatial analysis stated by Buzai (2010): localization, distribution, association, interaction and evolution. For each one, are presented techniques that allow the improvement in the services provision for population.
Desde la declaración del COVID-19 como pandemia en marzo de 2020, se han llevado a cabo una gran cantidad de análisis de datos estadísticos que han permitido dar seguimiento a la pandemia. Sin embargo, para gestionar de forma efectiva su propagación, es necesario analizar estos datos desde un enfoque geoespacial, por lo que se ha vuelto fundamental la integración de datos estadísticos y geoespaciales a distintos niveles de desagregación geográfica que permitan desarrollar e implementar nuevas metodologías, como la construcción y cálculos de índices, para obtener datos a un nivel espacial común a fin de respaldar la toma de decisiones. En ese sentido, el objetivo de este artículo es presentar la metodología diseñada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) e implementada en la región de Centroamérica por UNGGIM: Américas y el Instituto Panamericano de Geografía e Historia (IPGH), para la integración de datos geoespaciales y el cálculo del “Índice de Vulnerabilidad a COVID-19”, así como mostrar los resultados obtenidos, los cuales están encaminados a dar una respuesta efectiva a la pandemia de COVID-19.
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