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Marcelo Ramírez Álvarez
, José Prada Trigo, Irene Sánchez Ondoño, Laura Elena Trujillo Ortega
Objetivo: analizar la vulnerabilidad social en espacios rurales mediante una metodología multicriterio que considere sus distintas dimensiones. Metodología: se examinaron diversas localidades rurales del municipio de Misantla, México, utilizando datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Se aplicaron los métodos TOPSIS y la entropía de Shannon para identificar y priorizar indicadores (criterios) asociados a la vulnerabilidad en las localidades estudiadas. Estas técnicas ofrecen un marco analítico que permite captar la complejidad y la importancia relativa de las dimensiones involucradas. Resultados: el análisis identificó diez criterios fundamentales que sirvieron para clasificar y priorizar 21 localidades rurales. Los hallazgos proporcionan una visión detallada de las condiciones de vulnerabilidad en el área, en la que destacan los bajos niveles de ocupación y ciertas carencias en los servicios de vivienda. Limitaciones: el estudio se basa en estadísticas disponibles únicamente para localidades con datos reportados, lo que podría excluir a comunidades con niveles de vulnerabilidad más altos. Esta limitación podría superarse mediante la obtención directa de datos. Conclusiones: el estudio resalta la utilidad de herramientas analíticas objetivas y contextualizadas espacialmente para abordar la vulnerabilidad en contextos rurales, y proporciona información relevante para la planificación y para la posible adaptación de la metodología en otros territorios.
Objective: To analyze social vulnerability in rural areas through a multicriteria methodology that incorporates its various dimensions. Methodology: Several rural localities in the municipality of Misantla, Mexico, were examined using data from the National Institute of Statistics and Geography (INEGI). The TOPSIS method and Shannon entropy were applied to identify and prioritize indicators (criteria) associated with vulnerability in the selected localities. These techniques provide an analytical framework that captures both the complexity and the relative importance of the dimensions involved. Results: The analysis identified ten fundamental criteria used to classify and prioritize 21 rural localities. The findings provide a detailed overview of vulnerability conditions in the area, particularly low employment levels and shortcomings in certain housing services. Limitations: The study relies on statistics available only for localities with reported data, which may exclude communities with higher levels of vulnerability. This limitation could be addressed through direct data collection. Conclusions: The study highlights the value of objective and spatially contextualized analytical tools for understanding vulnerability in rural settings and provides relevant information for planning, as well as a basis for adapting the methodology to other regions.
