Los Sistemas de Información Geográfica y el análisis de datos espaciales entran en contacto en la matriz de datos espaciales. A nivel práctico, se la puede considerar el repositorio de los datos recogidos por el investigador. Propuesta por el geógrafo Berry (1964) brinda tres formas de abordaje en la información organizada: posición, atributo y tiempo donde cada lugar aparece en una columna y la característica o atributo de ese lugar en una fila; la intersección de una fila con una columna define una celdilla o, lo que es lo mismo, un hecho geográfico (una característica de un lugar determinado). Esta definición Berry la completa al incorporar las variaciones de las características de un lugar. A la matriz se le añaden, entonces, una secuencia de matrices en las que se pueden comparar las diversas filas a lo largo el tiempo (cambios en la distribución espacial de los objetos) o las distintas columnas (cambio en el carácter de un área particular). En general, los SIG actuales sólo utilizan los dos primeros componentes de la matriz de Berry, la posición y los atributos. La mayoría de los mapas presentan un
componente que es fijo (generalmente el tiempo) y centran su interés en la temática y la posición (Palacios Morera, 1995: 74).
Figura 1. La Matriz Geográfica
Fuente: Palacios Morera, 1995
El término análisis espacial sugiere un énfasis en la ubicación al momento de la realización del análisis, o más formalmente, que los resultados utilizando cualquiera de sus técnicas son dependientes de alguna manera de la localización de los objetos analizados, es decir, que si las ubicaciones cambian, los resultados también lo hacen (Goodchild y Janelle, 2004: 5).
A finales de la década del sesenta y principios de la del setenta los científicos sociales comenzaron a apreciar el poder de las computadoras para nuevos y más complejos métodos de estudio. Hasta entonces, los cómputos se realizaban de forma manual con la ayuda de calculadoras y tablas de distribuciones. Con la llegada de la informática se pudieron aplicar de manera más rápida métodos de análisis multivariante, como el factorial que aunque existían desde hace décadas, sus procesos se encontraban comprometidos por la falta de máquinas poderosas capaces de realizar acciones complejas como la inversión o multiplicación de matrices (Goodchild, 2008b).
En sus inicios, el foco de los SIG se orientaba al desarrollo de las estructuras de datos necesarios para representar el contenido de los mapas en computadoras y en cálculos
simples, como la estimación de la superficie de un área. Más tarde, la funcionalidad de los SIG se expandió al incluir algunos métodos de análisis espacial, tal es el caso de la autocorrelación espacial, interpolación o densidad. Las primeras ideas de ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis) nacieron a fines de los ochenta y se consolidaron en los noventa a través de paquetes informáticos específicos. Se los puede definir como un conjunto de técnicas destinadas a detectar esquemas de asociación espacial, concentraciones locales y regímenes espaciales presentes en un conjunto de datos para los que las características de localización resultan esenciales (Anselin, 2000). No obstante, en la actualidad los principales SIG solamente aplican una porción de los métodos de análisis espacial existentes, aunque cada vez están más presentes en este tipo de plataformas (Chasco Irigoyen, 2006: 35).
Esencialmente, los ESDA buscan crear una interfaz intuitiva y fácil de usar para estudiar la información geográfica, alentando la exploración y permitiendo que sus usuarios puedan detectar patrones y anomalías en los datos que de otro modo no serían aparentes. Como tal, las pruebas de su éxito parecen tener más en común con los programas tradicionales de análisis estadístico que con los SIG, más conocidos por su complejidad y por el largo aprendizaje que requieren para poder manejarlos. Los ESDA se destacan por la capacidad de generar gráficos estadísticos y mapas que favorecen la exploración de las características del problema; por tanto, son capaces de mostrar simultáneamente dos “espacios”: el geográfico y el matemático a partir de una base gráfica accesible para el usuario (Bosque Sendra, 2001).
En la actualidad el análisis preliminar de datos y el análisis exploratorio son considerados por los investigadores como técnicas esenciales para obtener resultados interpretables y evitar conclusiones superficiales y erróneas. El examen cuidadoso, el procesamiento, la comprobación y la representación gráfica, objeto esencial del análisis preliminar de datos, constituyen la tendencia general en el tratamiento de la información. Estas técnicas no suponen una vuelta a un empirismo ciego, sino que constituyen un punto de vista basado en el principio de que el investigador conoce, o al menos debe conocer, más acerca de los datos que el ordenador (Estebanez, 1987: 58). Es por ello que, considerando su incipiente uso y limitaciones, hoy en día el análisis espacial es mejor visto como una técnica de exploración, más adecuado para la generación de hipótesis, que a una estricta confirmación de la teoría dado que facilita el estudio del problema a tratar y cuya finalidad es la de conocer adecuadamente sus
complejidades y facilitar la formulación de presunciones que lo puedan resolver (Goodchild y Janelle, 2004). En otras palabras, las técnicas del ESDA son muy eficaces en situaciones en las que no existe un marco formal o teoría previa acerca del fenómeno que se analiza. Estas situaciones se plantean muy a menudo en el campo de las ciencias sociales, cuando se analizan grandes bases de datos geográficos cuya distribución no tiene por qué ser conocida a priori.
Entre los ESDA se halla un programa denominado GeoDa que se destaca por su sencilla interfase visual e interactiva, que no exige un conocimiento previo de la tecnología SIG, mucho más compleja. GeoDa ha sido desarrollado por la Universidad de Illinois, y tiene la ventaja de ser, hasta el momento, un producto gratuito, de libre acceso en Internet que funciona con los conocidos archivos con extensión shape (*.shp) y que fue utilizado en el presente trabajo.