Sociedad

Los mapas sirven para comprender la configuración de la población estudiantil y tomar decisiones institucionales. Foto: Dirección de Comunicaciones UdeA / Alejandra Uribe F.

La herramienta Data UdeA incorporó una nueva información en sus tableros de datos: el «Mapa de ubicación de los estudiantes de la Universidad de Antioquia en el Valle de Aburrá». Esta cartografía no solo muestra las zonas en las que residen los estudiantes de la institución, detrás de ella hay también una constatación sobre cómo los datos pueden ayudar a la institución a conocerse mejor.

El mapa dice mucho sobre la Universidad. En una primera impresión reafirma una intuición: la mayoría de estudiantes de la Alma Máter vive en Medellín y la mayor parte de ellos pertenecen a estratos socioeconómicos bajos. Y los datos, que procesados y analizados debidamente arrojan matices sobre lo que en principio parece homogéneo, iluminan especialmente las zonas del nororiente, noroccidente y centro occidente de la ciudad. 

Según esta cartografía, de cada diez estudiantes de la UdeA más de seis viven en esas zonas. Allí, efectivamente, se concentra la mayor cantidad de sectores categorizados como estratos uno y dos de la capital antioqueña, de acuerdo con Mapas Medellín, el sistema de información geográfico de la Alcaldía de Medellín.

Si se acerca la lupa sobre los lugares de residencia de los estudiantes, se puede ver que la mayoría de ellos residen en las comunas de Belén, Robledo, Aranjuez y La Candelaria. La fotografía basada en datos es de 2023-1, cuando había en la UdeA cerca de 19 000 estudiantes. Sin embargo, si se mezcla con las de los 32 semestres anteriores —desde 2007-1-—, la imagen final muestra prácticamente lo mismo: un mapa con más peso de estudiantes en las comunas donde más se concentran los estratos bajos de la ciudad.

¿Para qué le sirve a la Universidad conocer y mostrar estos datos? «La procedencia de nuestros estudiantes, sus dificultades económicas, nos obliga a hacer lo que sabemos hacer: garantizar que el estudiante permanezca en las aulas», dijo John Jairo Arboleda Céspedes, rector de la UdeA. Para ello, la Universidad montó una estructura de apoyos que se enfoca, en gran medida, en los estratos uno, dos y tres, que representan más del 90 % de la población estudiantil. 

Sin embargo, anotó Juan Carlos Valencia Franco, no basta con ser un estudiante que pertenece a estos estratos para recibir estos apoyos. El jefe del Departamento de Desarrollo Humano —dependencia de la Dirección de Bienestar—, precisó que si bien los estudiantes de estos estratos son un público objetivo prioritario, la Universidad se enfoca en quienes de verdad lo necesitan, así figuren como de otros niveles socioeconómicos.

El mapa también evidencia que en Medellín hay zonas que, históricamente, han tenido muy poco protagonismo en la UdeA. Por ejemplo, del total de estudiantes en el semestre 2023-1, solo el 1.4 % eran de El Poblado. El patrón es similar en los últimos 16 años. Para Jaime Ignacio Montoya Giraldo, director de Planeación y Desarrollo Institucional, esto se puede explicar por el imaginario —no siempre real— de que en la Universidad se requieren más de cinco años para graduarse de una carrera. «Una hipótesis es que quienes tienen para pagar una educación de muy buena calidad, como la que se da en la Universidad de Antioquia, prefieren poner a sus hijos en instituciones privadas», manifestó.

El cartograma es útil para comprender un poco más la configuración de la población estudiantil o, incluso, para entender las grandes decisiones que se toman en la Universidad debido al tipo de estudiantes que atiende, como que cada año se invierten cerca de 6400 millones de pesos en los almuerzos que se le ofrecen a cerca de 4000 estudiantes —solo en el producto alimenticio—. También, este mapa es potencialmente útil para usuarios externos que quieran conocer un poco más al principal centro de educación superior público de Antioquia. 

Para Sol Mery Álvarez Argáez, analista de la División de Planes y Proyectos —dependencia encargada de Data UdeA—, estas cartografías pueden ser un instrumento de motivación porque le permite a un aspirante descubrir cuanta gente de su comuna está en la UdeA, qué carreras estudian… le ayuda a evidenciar que ingresar a la UdeA sí es posible. «Uno se imaginaría, por ejemplo, a un rector o a un profesor de un colegio mostrándole a sus estudiantes este tipo de información, para que se motiven», opinó Álvarez
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Ubicación de los estudiantes que residen en Medellín y su área metropolitana. Fuente: Data UdeA.

Más preguntas, más formas de ver los datos

Sol Mery Álvarez, líder de Data UdeA, se ha preguntado qué más pueden decir los datos que su equipo trabaja diariamente, ¿de qué otras maneras se pueden representar? «Yo tengo un estudiante de pregrado que le pueden interesar estos datos», le dijo un día el profesor y doctor en física Boris Ángelo Rodríguez, quien conocía el trabajo de Data UdeA. 

Ese estudiante era Juan José Ochoa, quien se había interesado desde muy temprano en su carrera por aplicar algunos enfoques de la física —como la mecánica estadística— a los problemas cotidianos. Su interés era analizar la relación de la UdeA con Medellín: ¿Qué relación hay entre el lugar de residencia y el desempeño académico? Fue una de sus preguntas de interés cuando inició su trabajo de grado titulado «Cartogramas difusivos: una interpretación cartográfica del mundo desde la mecánica estadística». 

El método de los cartogramas difusivos fue creado en 2004 por los autores Michael Gastner y Mark Newman, quienes se basaron en ideas de la física. Este tipo de cartogramas no se forman a partir de un área establecida, como los mapas convencionales en los que se ve la forma de un continente, un país, un municipio. Se crean a partir del problema que se quiere mostrar. Por ejemplo: desnutrición, homicidios, resultados electorales, etc. Es como si el problema a representar visualmente fuera un líquido que, de acuerdo con su densidad, le da forma al mapa.

Un ejemplo es el cartograma sobre los ganadores de los Premios Nobel desde 1901 hasta 2018, desarrollado por World Mapper. En este, la representación del mundo es reconocible, pero los países se deforman de acuerdo con la cantidad de ganadores del premio. La distorsión visual aquí actúa como un elemento de precisión porque, según el profesor Rodríguez, «hace más evidente y conclusivo aquello que tal vez ya se conocía».

En el caso de Ochoa, su propósito era hacer brillar el lugar de residencia de los estudiantes de la UdeA para hacer evidentes las propiedades que él quería observar, de acuerdo con sus preguntas y análisis, según explica el profesor Rodríguez, quien fue uno de los dos asesores del trabajo de grado de Ochoa.

Para hacer evidente esas propiedades Ochoa usó los datos de los semestres 2007-1, 2010-1 y 2013-1. La razón es que «se tenían muchos más datos que en los demás, para tener más confianza en la estadística realizada», describió Ochoa en su trabajo de grado. Con estos analizó la distribución de estudiantes en Medellín por unidades académicas, el lugar de residencia, los estratos, el desempeño académico, entre otras variables. 

Los resultados más generales reflejan algo muy similar a lo que hoy se observa en el mapa de Data UdeA. Sin embargo, la representación visual, además de que es muy diferente, es más contundente. Por ejemplo, las comunas de Laureles, La América y Belén se inflan de manera exagerada si se analiza el estrato cinco. Y El Poblado parece a punto de estallar si se analiza el estrato seis, y se desinfla en los análisis de los estratos más bajos.Mapas desarrollados por Juan José Ochoa en su trabajo de grado “Cartogramas difusivos: una interpretación cartográfica del mundo desde la mecánica estadística”.

Ochoa finalizó su trabajo en el año 2021. Una de sus expectativas, como se dijo antes, era establecer alguna relación entre el lugar de residencia de los estudiantes y su desempeño académico. Sin embargo, los resultados no fueron concluyentes. Los datos analizados no determinaron que el lugar de residencia incida en el desempeño académico. Por ejemplo, los estudiantes con promedio sobresaliente, por encima de cuatro, aparecen perfectamente distribuidos en el mapa. Es decir, los mapas de las comunas no se ven deformados de manera significativa.

Pese a que no fue posible establecer de manera contundente si el lugar de residencia sesga el desempeño académico —que los estudiantes de la comuna X son mejores que los de la comuna Y— el método empleado por Ochoa sí hace más evidente algunas características de la UdeA. «Me pareció muy interesante ver que la Universidad es un reflejo casi perfecto de la ciudad», dijo Ochoa. Si se aplicara el método de cartogramas difusivos con el mapa de estratos de Medellín, el resultado sería casi idéntico al que hizo Ochoa con la distribución de los estudiantes de la UdeA por estratos en la ciudad. 

Los mapas desarrollados por Ochoa son visualizaciones de datos potentes que, sobre todo, ayudan a responder de otra manera a los problemas que día a día enfrenta la Universidad. Pero el alcance de su investigación fue limitado. Entre sus intereses quedaron más preguntas: ¿Qué variables hay detrás de los estudiantes que más se demoran en graduarse? ¿Qué pasa con los que no se gradúan, con los que desertan? El profesor Rodríguez, sin embargo, trabaja en la actualidad con preguntas similares con el apoyo de Data UdeA. Por ejemplo: ¿cuáles son esas variables determinantes para el éxito académico?

Lo que hizo el estudiante Ochoa —ahora egresado— y lo que está desarrollando el profesor Rodríguez es un logro para Data UdeA. Lo es porque el horizonte de esta plataforma es consolidarse como un observatorio en el que cada disciplina, de acuerdo con sus miradas, técnicas e intereses, saque diferentes conclusiones de los mismos datos. «Vea lo que hace un físico. Si se mete un sociólogo o un ingeniero ve otras cosas», expresó Montoya Giraldo.

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Por eso, el horizonte de Data UdeA es contar con muchos más datos y usar inteligencia artificial para predecir situaciones y tomar decisiones sobre el futuro. «En la Universidad todavía actuamos mucho con base en la intuición», anotó Montoya Giraldo. Agregó que, si al conocimiento de los tomadores de decisión se le suman datos y la aplicación de la inteligencia artificial, se baja la intuición y se cualifican mucho más las decisiones que se toman en la Universidad.

El profesor Rodríguez coincidió con esta posición. Dijo que la Universidad debería tener un sistema central más robusto en donde estén disponibles y accesibles todos los datos, en tiempo real, para que los académicos y también los ciudadanos los sometan a millones de análisis. «Me imagino poder decirle a un ciudadano: mira este problema, ¿usted cómo nos lo ayudaría a resolver? Con seguridad la retroalimentación del ciudadano sobre la Universidad y de la Universidad sobre el ciudadano mejoraría si le mostramos otras formas de su realidad», acotó Rodríguez. 

Por ahora, el mapa de Data UdeA y el desarrollado por Ochoa son otras formas de leer la Universidad, de conocerla mejor.