IRSH: Metodología para el Análisis del Riesgo de Situación Humanitaria USTA Bogotá, D.C.2008 Información general sobre el proceso:

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1 IRSH: Metodología para el Análisis del Riesgo de Situación Humanitaria USTA Bogotá, D.C.2008 Información general sobre el proceso: http://www.colombiassh.org/irsh/

2 CONTENIDO 1.¿Qué es y para qué sirve el IRSH? 2.¿Cuáles son los fundamentos del IRSH? 3.¿Cómo se construyó el IRSH? 4.¿Cuáles son los resultados preliminares? 5.Comentarios Finales

3 1. ¿Qué es y para qué sirve el IRSH?

4 No es común encontrar estudios o investigaciones que realicen análisis en torno al grado de vulnerabilidad para enfrentar el advenimiento de problemas que impliquen la probabilidad de generar una situación humanitaria De la tradicional distinción entre desastres naturales y desastres causados por el hombre, hoy en día se ha llegado a un marco dinámico y complejo de la asistencia humanitaria, en el cual se encuentran entrelazadas una multitud de dimensiones. USTA ¿ Qué es el IRSH y para qué sirve?

5 Dicho volumen de información requiere resumirse, consolidarse, a fin de facilitar su análisis conjunto. Este reto, he llevado a la necesidad de construir una nueva herramienta que reúna de manera simple y clara la mayor cantidad de elementos atinentes a este riesgo. USTA ¿ Qué es el IRSH y para qué sirve? Como respuesta a este conjunto de requerimientos, resulta necesario desarrollar mecanismos que faciliten la simplificación del análisis y permitan agilizar la toma de decisiones de asistencia, con alto de grado de objetividad

6 2. ¿Cuáles son los fundamentos del IRSH?

7 Evento adverso: Ocurrencia de un conjunto particular de circunstancias que tienen un efecto potencialmente negativo sobre el ambiente y la humanidad. Emergencia compleja: Son aquellos eventos que están relacionados con: Conflictos armados, civiles o guerras. Falta de acceso a las fuentes tradicionales de ingresos por períodos prolongados. Desplazamientos Inseguridad. Conjunto de aspecto que generan la agudización de las necesidades socioeconómicas para una subsistencia digna en una comunidad (Cinu UN) Fenómenos naturales: Situación resultante de la ocurrencia de sucesos naturales como terremotos, erupciones volcánicas, tormentas tropicales, huracanes, tornados, etc. (USAID) Amenaza: Probabilidad de ocurrencia de un suceso potencialmente desastroso durante cierto periodo de tiempo en un sitio dado. (UNDRO) USTA

8 Capacidad: Combinación de todas las fortalezas y recursos disponibles dentro de una comunidad que facilitan afrontar y recuperarse de un desastre. Vulnerabilidad de contexto: Capacidades sociales y económicas de la población que garanticen la adaptación de la comunidad ante la ocurrencia de un evento adverso, facilitándole a la población afrontar y recuperarse en el menor tiempo posible del mismo. Vulnerabilidad técnica: Capacidad de respuesta de la comunidad ante un evento adverso, analizando la presencia de organismos de socorro en la zona, ubicación de la comunidad, condiciones físico-materiales de las infraestructuras de la comunidad., presencia institucional. Es decir, todas aquellas capacidades que garanticen la supervivencia de la comunidad ante la ocurrencia de un evento adverso. Vulnerabilidad: Función inversa de la capacidad de los individuos, grupos, hogares y comunidades de prever, resistir, enfrentar y recuperarse del impacto o efecto de eventos adversos que implican una perdida de activos materiales e inmateriales. (Andrea Lampis CIDER) USTA

9 NOCIÓNCONCEPTO Variable/s Teórica/s DIMENSIÓN 2 DIMENSIÓN 1 Indicador 1.1 Indicador 1.2 Indicador 2.1 Indicador 2.2 DIMENSIÓN 3Indicador 3 ÍNDICE Variable/s Teórica/s Análisis conceptualAnálisis operativo USTA

10 Evento Adverso Comunidad DESASTRE La cualificación y/o cuantificación de estos elementos Amenaza ρ(EA) Vulnerabilidad Capacidades: para la supervivencia y adaptación. RIESGO USTA

11 SITUACIÓN HUMANITARIA RIESGO VARIABLES TEÓRICAS AMENAZA VULNERABILIDAD CONTEXTUAL TÉCNICA FENÓMENOS NATURALES EMERGENCIA COMPLEJA ELEMENTOS POBLACIÓN USTA

12 SITUACIÓN HUMANITARIA RIESGOAmenaza Vulnerabilidad Población IRSH Análisis conceptual Análisis operativo Elementos Contextual Técnica Elementos Emergencia compleja Población Factores Sociales Físicos Económicos Capacidad de respuesta Conflicto Población Factores Minas - Muse Acciones bélicas Secuestros Homicidios Población Oferta institucional Amenazas naturales Económicos Educación y Capital humano Servicios Cobertura en salud Por tipo de régimen Variables categóricas Tasa incidentes minas Tasa acciones subversivas Ataques unilaterales Combates totales Muertes totales Tasa secuestros Tasa homicidios Tasa homicidios concejales Tasa homicidios sindicalistas Tasa homicidios maestros Homicidios indigenas Tasa victimas masacres Numero de habitantes del municipio % Docentes con educ. Superior, Alumnos por docente entidades educación media, Centros Sena, Presencia icbf, Tasa entidades salud Cobertura vacunación, Tasa cajas Compensación, Juzgados, Conciliación, Casas justicia, Estación de policía, Soldados campesinos y Pasa troncal Total unidades económicas Tasa empresas Actividad económica ultimo mes % Asistencia escolar Asistencia centro educativo Nivel educativo Energía, Alcantarillado, Gas natural, basura, Acueducto, Estrato, TOTAL HOGARES x VIVIENDA Servicio sanitario, Servicio ducha regadera, Combustible cocinan y Servicio telefónico Cobertura régimen subsidiado Cobertura régimen contributivo Afiliación salud Indicadores Indicadores Dimensiones Dimensiones Concepto Concepto Noción Riesgo Grupos Armados Grupos FARC Hombres FARC Grupos ELN Hombres ELN

13 USTA Técnicas de Análisis Estadístico Multivariado Análisis de Componentes Principales Análisis de Factores Análisis de Conglomerados Análisis Discriminante Análisis de Correlación Canónica Análisis Multidimensional Análisis de Correspondencias Análisis Multinomial Redes Neuronales Regresión Probit Regresión Logit Regla Discriminación Bayesiana Clasificación por Máxima Verosimilitud

14 USTA Regresión Logística Los modelos de regresión logística permiten describir la probabilidad de acierto de una variable dependiente categórica Y, en términos de variables explicativas X. Mediante la regresión logística se pretende expresar la probabilidad de que ocurra el hecho en cuestión como función de ciertas variables que se presumen influyentes.

15 3. ¿Cómo se construyó el IRSH?

16 USTA Recolección de la Información: Fuentes 1.Se partió del inventario de datos recolectados por el Sistema de Información OCHA (SIDIH – Sistema integrado de información humanitaria). 2.Se solicito información faltante, a las instancias pertinentes, para ser integrada al proceso. Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE Ministerio de Protección Social – MPS Departamento Nacional de Planeación – DNP Acción Social y el Sistema Único de Registro – SUR Ministerio de Educación Nacional – MEN Dirección Central de Policía Judicial – DIJIN Centro de Investigaciones Criminológicas – CIC Observatorio de Minas de la Vicepresidencia de la República País Libre Centro de Recursos para el Análisis del Conflicto – CERAC Banco Mundial – BM 3.Se consolidó una primera base de datos, que contenía 163 variables de diversa naturaleza.

17 USTA Recolección de la Información: Fuentes 3.Se consolidó una primera base de datos, que contenía 163 variables de diversa naturaleza. Población Unidades Económicas Tasa de Delitos Sexuales Tasa de Juzgados Tasa Alumnos por profesor Presencia ICBF – Dummy Tasa Secuestros IDH Ingresos por transferencias ……….. etc.

18 USTA 4.Se seleccionó la información por desagregación geográfica, descartando las variables que no estaban disponibles a nivel municipal. (IDH, línea pobreza e indigencia, PIB per cápita, etc.) 5.Se tomó en consideración la periodicidad y actualidad de los indicadores representativos de cada variable. (NBI, ICV, Captaciones Bancarias, Gini, etc.) Recolección de la Información: Procesamiento

19 USTA 6.Se desarrollaron los análisis conceptuales, que permitieron seleccionar las variables de mayor grado de pertinencia al tema objeto de estudio. En este punto se alcanzó una base de datos de mayor grado de depuración que contenía 94 variables. Centros SENA Tasa Cajas Compensación Tasa Asistencia Escolar % vías pavimentadas Combustible para cocinar Tenencia electrodomésticos Promedio personas por hogar Recolección de la Información: Procesamiento

20 USTA 7.Se realizaron los análisis de colinealidad de las variables para evitar la alta afinidad entre los regresores, y lograr un mayor nivel de parsimonia en la estimación. Lo cual permitió contar con una base de datos preliminar, para estimaciones, de 53 variables. Recolección de la Información: Procesamiento COMBATES TOTALESVS.COMBATES SIN ATAQUES0,9853 MUERTES TOTALESVS.COMBATES SIN ATAQUES0,8695 HOMBRES ELNVS.GRUPOS ELN0,7697 TIPO ALUMBRADOVS.ENERG Í A0,9981 # SANITARIOSVS.ESTRATO0,8751 TEL É FONOVS.SERVICIO TELEF Ó NICO0,9995 POBLACI Ó N ALFABETAVS.NIVEL EDUCATIVO0,7191

21 USTA En los casos que resultó pertinente, se realizó una recategorización del contenido de la variable. (Especialmente caso SISBEN) Recolección de la Información: Procesamiento Afiliación Salud Esta variable es categórica y toma el valor de cero cuando no se tiene ningún tipo de afiliación a salud y el valor de 1 cuando se tiene cualquiera de los siguientes tipos de afiliación: a través de fuerzas armadas, Ecopetrol, magisterio, seguro social, otras EPS, Sisben o pertenece a un resguardo indígena. Alcantarillado Esta variable recoge el porcentaje de la población con acceso al servicio de alcantarillado.

22 USTA 9.Se organizaron clusters de información de acuerdo a los siguientes factores: sociales, económicos, físicos, capacidad de respuesta, conflicto y población; los cuales resultan del análisis conceptual y operativo previamente realizado. Recolección de la Información: Procesamiento

23 USTA BD organizada por factores Selección y construcción de la variable latente o inobservable Determinación del umbral para categorización dummy inicial Construcción de función de distribución con resultado Acotado (0 – 1)

24 LOGIT PARTICULAR LOGIT ESPECÍFICO

25 4. ¿Cuáles son los resultados preliminares?

26 VariablesBS.E.WaldSig.Exp(B) @_DOCE_1-2,6312401540,75129313512,265976710,0004612920,071989129 SERVIC_2-1,8415958970,5947266929,5885694230,0019579240,158564172 TASA_I_10,5379760960,1800930528,9234345760,0028153461,712537342 ASISTE_17,3492491662,4869334858,7328822380,0031252211555,028522 GRUPOS_10,2995301630,1038159398,3244021810,0039116011,349224743 TASA_H_10,0424359540,0176863955,7569079360,016423951,043349232 ESTRAT_1-0,8840361190,3919868275,0862426360,0241163880,413112172 ALUMNO_1-0,0551001070,0244747415,0683743660,0243662240,946390403 MUERTE_10,0147458820,0068456734,6399062490,0312367091,014855139 NIVEL__1-2,7396429151,2732642814,6296782460,0314234560,064593408 ESTACI_1(1)-0,6047961980,2951151984,1998613390,0404272850,546185729 Constant3,5781501811,7471529014,1942595480,04056106335,80724262 SOLDAD_1(1)-0,4200745430,2058425394,1646879310,0412750160,656997844 CASAS__127,645798413,731278224,053557520,0440783621,01489E+12 RIESGO_1-1,0377887640,573155573,278482690,0701937950,354237118 ALCANT_11,4733955750,822464723,2092545640,0732228364,364028398 COMBAT_10,036175070,020940742,9842465560,0840784091,03683735 TASA_H_40,9380671940,5593717642,8123334790,0935422212,55503825 COBERT_11,1474385650,6853817022,8028113830,0940991773,150113755

27

28 EJEMPLO: Algunos municipios de Santander

29 USTA

30 Depto DV DeptoMpio DV MpioIRSHSocialEcon.Cap.Conf. ARAUCA81 TAME81794 1,0000,4740,3280,4801,000 SANTANDER68 SURATÁ68780 1,0000,1350,2600,5711,000 ANTIOQUIA05 TURBO05837 1,0000,5710,2900,6031,000 ANTIOQUIA05 ITUANGO05361 1,0000,6760,2770,6621,000 ARAUCA81 ARAUQUITA81065 0,9990,5600,2750,3750,999 ANTIOQUIA05 CHIGORODÓ05172 0,9990,7970,2740,9650,863 NORTE DE SANTANDER54 TIBÚ54810 0,9990,5780,3120,4720,998 PUTUMAYO86 MOCOA86001 0,9990,2180,2640,9660,365 ANTIOQUIA05 SAN FRANCISCO05652 0,9990,6560,2900,3500,999 BOL Í VAR13 SAN PABLO13670 0,9990,7680,2870,7910,999 MAGDALENA47 CIÉNAGA47189 0,9990,3870,3620,6160,999 ANTIOQUIA05 DABEIBA05234 0,9990,6880,2690,4150,997 ANTIOQUIA05 MUTATÁ05480 0,9990,7290,2780,7890,998 ANTIOQUIA05 YONDÓ05893 0,9990,6770,2730,5160,996 CAQUET Á 18 SAN VICENTE DEL CAGUÁN 18753 0,9980,6210,2760,8810,998 META50 URIBE50370 0,9970,8480,2920,9120,997 ANTIOQUIA05 REMEDIOS05604 0,9960,5710,2690,5210,979 BOL Í VAR13 EL CARMEN DE BOLÍVAR13244 0,9960,3510,2780,3110,998

31 5. Comentarios Finales

32 Además del IRSH, es posible realizar el cálculo de 3 subíndices, a saber: 1.Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores Sociales. 2.Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores Económicos. 3.Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores de Oferta Institucional. 4.Subíndice de Riesgo de Situación Humanitaria por Factores de Conflicto. Cada uno de los cuales pretende establecer de manera independiente el efecto de las diferentes dimensiones, elementos y factores, atinentes a la noción de riesgo de situación humanitaria. USTA

33 Después del proceso de validación (fase II), la metodología IRSH puede: 1.Ser utilizado para comparar niveles de riesgo de los municipios del país. 2.Servir como una herramienta complementaria de análisis en la toma de decisiones, permitiendo priorizar las necesidades de asistencia humanitaria. 3.Promover el desarrollo de políticas de prevención, ajustadas a los diferentes elementos generadores de riesgo de situación humanitaria. USTA

34 La metodología IRSH, no puede: 1.Indicar la situación coyuntural de un municipio, dado que no está estructurado con información en tiempo real. 2.Reemplazar los analistas en terreno que deben aconsejar sobre la toma de decisiones en la asistencia humanitaria. 3.Cuantificar el número exacto de personas que se encuentran en riesgo. 4.Sustituir un diagnóstico de la situación en la zona, aunque sí puede dar indicios de cuales municipios merecen los recursos necesarios para un diagnostico. USTA

35 Bogotá, D.C. 2008 ¡¡ Gracias por su atención!! IRSH: Metodología Piloto para el Análisis del Riesgo de Situación Humanitaria