Una investigación desarrollada por las universidades de MIT, UC Berkeley y UCL y financiada por la Fundación de las Naciones Unidas y la Fundación Gates, usó los datos de las tarjetas de crédito de 150 000 personas en Ciudad de México para identificar patrones en los comportamientos socioeconómicos. Los resultados son útiles para definir políticas de inclusión financiera y de desarrollo urbano.
Todo el tiempo dejamos rastros digitales de nuestras actividades cotidianas en la ciudad: las personas que llamamos, los sitios que visitamos, las cosas que comemos y los productos que compramos. Cada una de estas actividades genera datos que, cuando se analizan durante períodos prolongados, ofrecen un retrato completo del comportamiento personal.
En la actualidad los registros de tarjetas de crédito se utilizan, por ejemplo, para identificar patrones de compra de los clientes, pero por primera vez investigadores de tres universidades – MIT, UC Berkeley y UCL– han utilizado los datos junto con los registros detallados de llamadas para cruzarlos y comprender los comportamientos socioeconómicos y ritmos diarios de movilidad de las personas.
Es bueno señalar que ejercicios previos han medido a través de encuestas individuales y han confirmado, con datos de tarjetas de crédito y efectivo, que la gran mayoría de las compras diarias está dominada primero por los alimentos y luego por los hábitos de movilidad y las actividades sociales de comunicación.
Para este estudio, los investigadores analizaron transacciones individuales con tarjeta de crédito de 150 000 usuarios que viven en Ciudad de México durante 10 semanas. Los investigadores advirtieron que si bien se están promoviendo los pagos con tarjetas y terminales de pago electrónico en la región para mejorar la inclusión financiera, las tasas de adquisición de tarjetas de crédito siguen siendo relativamente bajas, solo del 18 % de la población, pero el estudio abarcó todos las delegaciones de la ciudad con los diferentes niveles de ingreso.
Grupos identificados
Los métodos y los algoritmos aplicados en la investigación permitieron segmentar el comportamiento de compra en 6 categorías o grupos principales.
En primer lugar, las mujeres adultas dominaron la categoría de “amas de casa” y registraron el menor gasto y la menor movilidad, siendo su transacción principal la compra en supermercados y tiendas de alimentos.
Un segundo grupo reconocible agrupa a los usuarios cuya transacción principal son los peajes y, por lo tanto, fueron etiquetados como “viajeros”. Viven más alejados del centro de la ciudad, gastan más, recorren las distancias más largas y son hombres en su mayoría, como lo confirman las fórmulas usadas en el estudio.
Mientras tanto los jóvenes fueron divididos en dos grupos: los más jóvenes registraron el uso de taxi o Uber como su transacción principal y el grupo más viejo está inclinado por la compra de tecnología y de servicios de comunicación, con un gasto superior al promedio y que se mueve principalmente en el centro de la ciudad.
Un quinto grupo, etiquetado como “Diners”, reúne a los usuarios de mediana edad que tienen en el pago en restaurantes su mayor transacción con alta diversidad en movilidad y mayores gastos
Por último, el sexto grupo agrega a los usuarios no categorizados. En particular, los usuarios que pertenecen a este segmento tienen menos de cinco secuencias significativas y menos variación en sus tipos de gasto.
Sentido social del estudio
Pero aunque parece un estudio para el “Gran Hermano”, la investigación tiene un objetivo claramente social, ya que es parte de un proyecto más amplio financiado por la Fundación de las Naciones Unidas y la Fundación Gates para investigar el estado económico, social y de salud de las mujeres y las niñas en los países en desarrollo.
El investigador principal, Riccardo Di Clemente, de UCL, explicó que «esto puede permitir a los responsables de las políticas públicas tomar decisiones más informadas sobre las asignación de recursos para abordar la desigualdad socioeconómica, el crecimiento económico y mejorar la cohesión social».
Por su parte, la profesora Marta González, de UC Berkeley, añadió que «los datos de los teléfonos móviles ya se utilizan para la planificación del transporte. Pero a través de esta investigación descubrimos que los datos de las tarjetas de crédito pueden ayudarnos a comprender cómo se mueven y se comunican los grupos de ciudadanos, además de revelar sus patrones de gasto.
El equipo descubrió que el análisis de los registros de tarjetas de crédito junto con los registros detallados de llamadas revela cómo las mujeres enfrentan factores estresantes como recesiones y cambios en las políticas macroeconómicas, y podría utilizarse para planificar sistemas que permitan que más mujeres utilicen el dinero móvil en lugar de llevar efectivo.
Igualmente, el método y los resultados se pueden utilizar para diseñar y administrar sistemas efectivos de protección social en países en desarrollo y podrían ser particularmente valiosos para asuntos de desarrollo urbano y mapeo de barrios.
