Explorando la pobreza extrema en el mundo
Sobre esta escultura
Como parte de la asignatura Tecnología, los alumnos de la clase 4º ESO A realizaron un análisis de la evolución de la pobreza en el mundo desde 1981 hasta la actualidad, utilizando como fuente los datos del Banco Mundial.
Descargaron los datos en nuestros ordenadores, los hemos cargado en una carpeta de Google Drive y los hemos analizado con Google Sheets. Usaron algunos filtros para encontrar el indicador que mide el porcentaje de personas en el mundo que viven con menos de 2,15 dólares al día, y crearon un gráfico para visualizar la evolución durante las últimas décadas. Esta escultura representa esa evolución.
Está fabricada en PLA y encastrada en una madera cortada con laser
Artists: Antonio Moneo and David San Román
Aplicando el marco "de los datos a la acción"
Como en cada proyecto, Tangible Data trata de conectar los datos con la acción. En este caso, durante las sesiones del taller se realizaron varias actividades para explicar esta conexión. Al final, los estudiantes pensaron en posibles acciones para mitigar la pobreza extrema en el mundo.
Sesión 1: Los datos nos ayudan a tomar decisiones... buenas y malas
Introducción a la diferencia entre dato, información, conocimiento y sabiduría. Los alumnos trabajaron con ejemplos cotidianos (temperatura, etiquetas Nutriscore, redes sociales) y realizaron dinámicas participativas para entender cómo los datos influyen en nuestras decisiones diarias.
Sesión 2: Los datos abiertos son gratuitos y están disponibles
Objetivos de aprendizaje
El objetivo fue capacitar al alumnado para localizar y descargar un dataset del Banco Mundial, comprender la estructura de los archivos descargados (CSV y metadatos) y trabajar colaborativamente en Google Drive y Google Sheets.
Actividades
Tras identificar el indicador de pobreza extrema (1989‑2024) en el portal del Banco Mundial, los estudiantes descargaron el archivo .zip, extrajeron el CSV y lo abrieron primero de forma local y después en Google Sheets. Cuando varios ordenadores tuvieron problemas de acceso al portal —probablemente por la configuración de red con IP compartida—, los propios alumnos resolvieron la incidencia compartiendo el archivo a través de Google Drive.
Sesión 3: Disponemos de herramientas gratuitas para analizar y visualizar los datos
Objetivos de aprendizaje
La sesión se centró en filtrar el dataset por código de indicador y ámbito geográfico, calcular valores máximos, mínimos y promedio en Google Sheets mediante las funciones MAX, MIN y AVERAGE, y generar un gráfico temporal que sirviera de base para la interpretación posterior.
Actividades
Los estudiantes aplicaron filtros para aislar el indicador de pobreza extrema para el mundo, generaron un gráfico de líneas con la serie 1989‑2024 y completaron una plantilla de análisis donde registraron los valores máximo, mínimo, promedio y actual. Un problema recurrente fue el uso de puntos como separador decimal en el CSV estadounidense, lo que exigió una búsqueda‑reemplazo por comas para que Google Sheets interpretara correctamente los números.
Sesion 4: Interpretamos los datos a través de todos los sentidos
Objetivos de aprendizaje
El propósito fue que los equipos sintetizaran conclusiones cualitativas basadas en los valores analizados, redactaran títulos significativos para sus gráficos y experimentaran dos técnicas de tangibilización —escultura y sonificación— para comunicar los resultados.
Actividades
Cada equipo redactó una conclusión sobre la evolución de la pobreza extrema, algunos destacaron la influencia de la crisis de la COVID‑19, y después se propusieron títulos para los gráficos, con una votación abierta poco efectiva al primar el voto propio. A continuación se presentó una escultura física basada en los datos, que los alumnos exploraron de forma táctil, y se cerró la sesión con la sonificación del dataset, convirtiendo la serie temporal en una secuencia musical que llamó poderosamente su atención.
Construir la acción
Para finalizar el curso, los estudiantes generaron sus propias conclusiones sobre los datos y formularon recomendaciones basadas en estas interpretaciones. Los estudiantes concluyeron que:
Conclusiones basadas en datos
- Los niveles de pobreza han disminuido drásticamente a lo largo de los últimos 40 años hasta llegar a un 9 % en la actualidad.
- Se ha pasado de un 44 % en 1981 a un 8,7 % en 2018, lo que supone una reducción del 80%. En cifras absolutas, se pasó de aproximadamente 2.000 millones de personas pobres en 1981 a unos 700 millones en en la actualidad. La reducción ha sido tanto relativa como absoluta.
- En 2020 puede apreciarse una ligera subida en el nivel de pobreza, probablemente ligada a la crisis del COVID-19. Esta curva representa un incremento de unas 150 millones de personas.
- Se ha mejorado considerablemente el porcentaje de personas que no viven en pobreza extrema con respecto al inicio de los datos.
Interpretaciones, reflexiones y recomendaciones
- Aunque la pobreza mundial ha disminuido, muchos países aún sufren altos niveles de pobreza. Algunos países con altos niveles de pobreza no están debidamente representados en los datos. Es fundamental darles visibilidad, aunque eso implique un trabajo más arduo para reducir la media global.
- Es importante seguir trabajando hasta reducir la pobreza a cero, ya que aún hay mucho por hacer. Si el progreso de la gestión económica mundial continúa en esta dirección, en unos años podríamos llegar a un 0 % de pobreza extrema.
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On Tangible Data store we have included a small version of the data sculpture presented at the 2023 Festival de Datos. Our commitment is to use the funding obtained through this store to support sustainable development data initiatives across the world.