Abordando la pobreza y la discriminación a través de nuevos modelos

La reducción de la pobreza ha ido más lenta en los últimos años, y los métodos tradicionales pueden que ya no estén funcionando tan bien como antes. Esto plantea la necesidad de nuevos enfoques para afrontar el problema. Muchas organizaciones han señalado que la criminalización de las personas pobres se ha convertido en un problema significativo, con la discriminación contra los pobres dificultando abordar la pobreza de manera efectiva. Este artículo presenta un nuevo modelo llamado el Modelo Basado en Agentes de Aporofobia (AABM), que examina la relación entre la discriminación hacia los pobres y la desigualdad de riqueza.

El modelo utiliza datos reales de Barcelona, centrándose en políticas públicas dirigidas a la reducción de la pobreza. Categoriza estas políticas como discriminatorias o no discriminatorias. Al simular los efectos de estas políticas, el modelo ofrece perspectivas sobre cómo influyen en la desigualdad de riqueza y los niveles de pobreza.

#El Contexto de la Pobreza

Según estadísticas globales recientes, alrededor del 10% de la población mundial, unos 650 millones de personas, viven en pobreza extrema. La pandemia de COVID-19 ha empeorado las cosas, con un aumento en el número de personas cayendo en pobreza extrema. Esta situación desafiante requiere soluciones urgentes y creativas para lograr el objetivo de las Naciones Unidas de erradicar la pobreza.

Un término llamado "aporofobia", que significa el miedo y rechazo hacia las personas pobres, resalta un aspecto a menudo pasado por alto de la pobreza. Este término ganó atención en España, donde se reconoció legalmente como un factor en los crímenes de odio. Cuando la sociedad culpa a los pobres por su situación, se vuelve difícil para los tomadores de decisiones apoyar políticas que podrían ayudarles. Este artículo busca proporcionar prueba de que la discriminación afecta a la pobreza y evaluar la efectividad de las políticas de reducción de la pobreza más allá de simplemente redistribuir la riqueza.

#La Importancia de la Toma de Decisiones

Hacer políticas para tratar la pobreza es una tarea compleja, y varios instrumentos pueden ayudar en este proceso. Las políticas son pautas establecidas por los líderes, y influyen en cómo se comportan las personas. Un enfoque que ha ganado fuerza es el Modelado Basado en Agentes (ABM), que toma una perspectiva de base. En lugar de mirar solo a grupos en su conjunto, este método examina las interacciones entre agentes individuales, como los ciudadanos. Estas simulaciones permiten una comprensión más profunda de cómo los fenómenos sociales, como la pobreza y la desigualdad, se desarrollan a lo largo del tiempo.

Mientras que muchos modelos existentes se centran en comunidades más pequeñas, el AABM pretende abordar la discriminación por pobreza a una escala urbana mayor. El desarrollo de Gemelos Digitales Urbanos, que son representaciones digitales de áreas urbanas, también ha surgido como una herramienta útil para simular y comprender la dinámica de las ciudades.

#Desarrollo del Modelo Basado en Agentes de Aporofobia

El AABM está diseñado para simular las decisiones de agentes autónomos que representan a ciudadanos reales. Cada agente tiene un perfil basado en datos demográficos, como edad, ingresos y situación de vivienda. El modelo simula un entorno urbano, donde los agentes interactúan entre sí y con las políticas existentes.

Para crear el modelo, se consideran tres componentes principales: los perfiles de los agentes, sus habilidades de toma de decisiones y el entorno en el que existen. Los agentes actúan según sus necesidades y las normas legales que se aplican en la ciudad. Al observar cómo la discriminación afecta a estos agentes, podemos aprender sobre sus impactos en la riqueza y la desigualdad.

#Configuración del Modelo

Para construir el AABM, empezamos definiendo a los agentes y sus características. Estas características se basan en datos del mundo real para asegurar que los agentes representen con precisión a la población. El diseño de la ciudad se crea como una cuadrícula donde los agentes viven, trabajan y realizan sus actividades diarias. Se caracterizan por varios atributos, incluyendo factores personales, económicos y espaciales.

Cada agente está programado con la capacidad de tomar decisiones basadas en sus necesidades. Las necesidades se categorizan utilizando un marco psicológico bien conocido, que las divide en necesidades básicas, necesidades psicológicas y necesidades de autorrealización. Los agentes priorizarán acciones que ayuden a satisfacer sus necesidades más urgentes, como buscar comida o refugio.

#El Papel de las Necesidades en la Toma de Decisiones

Los agentes son impulsados por sus necesidades y las condiciones de su entorno. Los agentes toman decisiones basadas en lo que creen que satisfará sus necesidades. Por ejemplo, un agente hambriento probablemente elija ir a hacer la compra si tiene suficiente dinero.

En el modelo, los agentes están limitados por varios factores, incluyendo su situación financiera, que afecta su capacidad para satisfacer sus necesidades. Por ejemplo, si un agente no tiene el dinero para comprar comida, no podrá satisfacer su hambre.

El proceso de toma de decisiones implica evaluar las acciones potenciales disponibles para los agentes y la satisfacción esperada que estas acciones proporcionarán. Los agentes eligen la opción que promete el mayor beneficio según su situación actual.

#Examinando el Entorno Regulatorio

La implementación de políticas, representadas como reglas que los agentes deben seguir, juega un papel crucial en el AABM. Estas políticas pueden categorizarse como aporofóbicas (discriminatorias) o no aporofóbicas (no discriminatorias). Examinamos cómo estas políticas afectan la distribución de riqueza de los agentes, ofreciendo evidencia de que la discriminación puede agravar la pobreza.

Para el estudio, se implementaron varias reglas en la simulación, cada una diseñada para reflejar medidas de apoyo u obstrucción para los pobres. Se asume que los agentes se adhieren a estas reglas, permitiendo un análisis de los efectos de las políticas en sus vidas.

#Caso de Estudio: Barcelona

Como caso de estudio, el AABM se centra en cuatro distritos de Barcelona: Sarrià-Sant Gervasi, Gràcia, Les Corts y Eixample. Los datos de las bases de datos del gobierno local y ONGs ayudan a crear una representación precisa de la población. Los perfiles de los agentes se desarrollan basándose en esta información demográfica, asegurando que la simulación refleje la dinámica real de la pobreza en estas áreas.

#Análisis de Resultados

Los hallazgos iniciales del AABM revelan que implementar políticas no discriminatorias lleva a una distribución más equitativa de la riqueza. Cuando se aplican políticas que discriminan a los pobres, la brecha de riqueza tiende a ampliarse. La simulación demuestra que la pobreza no es solo un resultado de desafíos económicos, sino que está profundamente influenciada por actitudes sociales y el marco legal que la rodea.

Se analizan los efectos individuales y colectivos de cada política. Las políticas no aporofóbicas muestran una notable capacidad para reducir la desigualdad de riqueza, mientras que las políticas aporofóbicas contribuyen a un aumento de la desigualdad. Esto subraya la importancia de evaluar no solo los aspectos económicos de la pobreza, sino también las dinámicas sociales que afectan estas situaciones.

#La Necesidad de Investigación Futura

El AABM sirve como una prueba de concepto para entender cómo las políticas impactan la desigualdad de riqueza y la pobreza. Sin embargo, también tiene limitaciones que necesitan ser abordadas en futuras investigaciones. Para mejorar la solidez del modelo, es esencial asegurar que la población simulada represente con precisión a toda la población urbana. Esto puede implicar integrar datos demográficos más detallados y expandir la cantidad de atributos considerados en los perfiles de los agentes.

Además, las versiones futuras del AABM deberían explorar interacciones más complejas entre los agentes y sus entornos. Esto podría incluir modelar el impacto de redes de apoyo social y el papel de las organizaciones comunitarias en la configuración de resultados para los pobres.

#Conclusión

El Modelo Basado en Agentes de Aporofobia ofrece una herramienta valiosa para examinar la relación entre la discriminación y la pobreza. Al simular las decisiones de individuos dentro de un entorno estructurado, el modelo proporciona perspectivas sobre cómo las políticas pueden aliviar o empeorar la pobreza.

Los hallazgos sugieren que abordar las actitudes sociales hacia los pobres es tan crucial como implementar políticas económicas dirigidas a la redistribución de la riqueza. Las políticas no aporofóbicas, que promueven la inclusión y el apoyo, parecen fomentar un entorno más equitativo.

En última instancia, el objetivo es informar una nueva generación de estrategias de reducción de la pobreza que tomen en cuenta tanto factores económicos como sociales. Al enfatizar la importancia del apoyo comunitario y las políticas inclusivas, podemos trabajar hacia una sociedad más justa donde la pobreza se aborde de manera efectiva.