Comprendiendo la redistribución económica a través de pagos con tarjeta de crédito

Jose Javier Ramasco

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Antecedentes

Las ciudades contienen barrios que se desempeñan económicamente mejor que otros. Pero en algunos casos las diferencias son extremas, como ocurre en Río de Janeiro, donde el ingreso promedio de los barrios ricos como Copacabana e Ipanema puede ser hasta 100% más alto que en las favelas, como lo indican las Naciones Unidas.
La desigualdad es un problema común para muchas ciudades de Europa, pero a menudo es difícil de medir y complejo de resolver. En un estudio reciente, el CSIC, IRSTEA y BBVA utilizaron datos de los pagos con tarjeta de crédito en Barcelona y Madrid para analizar la desigualdad y simular una posible solución basada en la modificación de los hábitos de los clientes.
La hipótesis de este estudio es que la desigualdad puede ser mitigada si los ciudadanos compran bienes en tiendas similares ubicadas en áreas más pobres de la ciudad. Para probar esta idea, el objetivo de este estudio es doble: analizar la desigualdad en una ciudad y simular cómo se puede mitigar.

Marco Analítico y Fuentes de Datos

Cada vez que un titular de una tarjeta BBVA paga en una tienda, hay un registro que conecta a una persona con un negocio. Cada registro contiene información sobre la ubicación de la tienda, el origen del cliente, la categoría de la empresa, el tiempo y el importe de la compra. La muestra para este estudio incluye 150.000 transacciones de tarjetas de crédito anonimizadas en 95.000 negocios en Barcelona y Madrid por un período de dos años.

Estas transacciones definen una red de enlaces cuyos nodos son, en un extremo, los centros de los códigos postales de residencia de los titulares y, por otro, los establecimientos donde se realizaron los pagos. Para cambiar el destino de un número mínimo de viajes de compras necesarios para reequilibrar los ingresos de los barrios, se usó un algoritmo estocástico de recableado. Este modelo iterativo mantuvo inalterado el dinero gastado en cada transacción y la categoría comercial en la que se realizó (para ello se clasifican las tiendas en 17 categorías diferentes), optimizando al mismo tiempo el tiempo de viaje, reduciéndolo.

Resultados

El diagnóstico inicial de la situación demuestra que el ingreso por negocio puede ser cinco veces mayor entre algunos barrios de Barcelona y Madrid, por ejemplo Sárria comparado con El Besós.

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El análisis de este gráfico también demuestra cómo la gente viaja por la ciudad para ir de compras y sirve para probar lo que sucedería si los ciudadanos compraran en diferentes tiendas. Al encontrar empresas con la misma categoría que están más cerca del cliente, el algoritmo demostró que una reducción de la desigualdad del ingreso del 80% es factible solo modificando el 5% de todas las transacciones. Además, los resultados también demuestran que este cambio reduciría el tiempo de viaje en un 25%.

Muchos factores coinciden cuando una persona decide dónde comprar un producto: La prosperidad de la búsqueda, el gusto por el lugar, el coste (principalmente) y el trato recibido del personal, por mencionar sólo unos pocos. Cambiar los hábitos de un cliente es un objetivo complejo, y este documento no podría cubrir cómo se puede lograr esto. Sin embargo, este estudio muestra que, aunque los cambios sean muy pequeños en nuestros patrones de movilidad y las opciones de consumo, podría tener un gran impacto en el estado actual de las ciudades. Al igual que las abejas que viven en una colmena, tenemos una visión muy parcial de nuestro entorno urbano, pero los dispositivos de TIC y los datos de tarjetas de crédito pueden ayudarnos a enfrentar los desafíos globales como la pobreza y la desigualdad.

Autor: José Javier Ramasco