Identificación de la gentrificación urbana en base de un modelo predictivo en el Centro Histórico de la ciudad de Cartagena de Indias
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Date
2026-08-20
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Publisher
Universidad de Cuenca. Facultad de Arquitectura
Abstract
This study analyzes the socio-spatial transformations in the Historic Center of Cartagena de Indias (Centro, San Diego, and Getsemaní). It addresses gentrification as a structural process of real estate reclamation and touristification that displaces vulnerable indigenous populations and commodifies heritage. To go beyond traditional descriptive analyses, the study implements a quantitative, spatial, and predictive model based on a longitudinal analysis of microdata from the 2005 and 2018 censuses. Using Geographic Information Systems (GIS), fifteen multidimensional variables (social, demographic, and economic) were processed. The algorithm identified areas with atypical intercensal variations, detecting a collapse in the original population density alongside exponential increases in higher education and connectivity. The results reveal selective spatial exclusion: San Diego and Centro show established residential depopulation, while Getsemaní acts as the active frontier of territorial dispossession, catalyzed by regulatory neglect and the aesthetic prioritization of heritage. Finally, the research provides preventive guidelines based on the microspatial risk of each city block, proposing cadastral safeguards, tourist saturation quotas, and the capture of capital gains to finance a compensatory fund that defends the Right to the City.
Resumen
Esta investigación analiza las transformaciones socioespaciales en el Centro Histórico de Cartagena de Indias (Centro, San Diego y Getsemaní). Se aborda la gentrificación como un proceso estructural de reconquista inmobiliaria y turistificación que desplaza a las poblaciones originarias vulnerables y mercantiliza el patrimonio, para superar los diagnósticos descriptivos tradicionales, el estudio implementa un modelo cuantitativo, espacial y predictivo basado en el análisis longitudinal de microdatos de los censos de 2005 y 2018. Mediante Sistemas de Información Geográfica (SIG), se procesaron quince variables multidimensionales (sociales, demográficas y económicas). El algoritmo identificó áreas con variaciones intercensales atípicas, detectando el colapso de la densidad poblacional originaria junto a aumentos exponenciales en educación superior y conectividad. Los resultados revelan una exclusión espacial selectiva: San Diego y Centro muestran un vaciamiento residencial consolidado, mientras Getsemaní actúa como la frontera activa de despojo territorial, catalizada por la omisión regulatoria y la priorización estética del patrimonio. Finalmente, la investigación aporta lineamientos preventivos según el riesgo microespacial de cada manzana, proponiendo blindaje catastral, cuotas de saturación turística y captura de plusvalías para financiar un fondo compensatorio que defienda el Derecho a la Ciudad.
Keywords
Arquitectura, Microdatos censales, Variables proxy, Brecha de renta
Citation
Código de tesis
TA; 1568
Código de tesis
Grado Académico
Arquitecto