Hay mucho tipos diferentes de datos estadísticos sobre la población humana, por lo que la especificación se centra en algunas características comunes y su representación mediante un modelo de datos genérico. El objetivo es que todos los datos estadísticos organizados regularmente en tablas o cubos de datos puedan tener cabida en el marco INSPIRE.
De las diferentes formas en que se puede estructurar este tema, la directiva apunta a tres grandes subtemas:
- Población humana según sus características individuales (sexo, edad, estado civil, nacionalidad)
- Niveles de actividad de la población humana (educación, profesión)
- Diferentes formas de cohabitación de los seres humanos por diferentes razones (hogares, residencias)
Algunas cuestiones de interés:
- se considera muy importante el que los datos estén referidos a periodos temporales y tipos de actividad.
- a partir de los casos de uso manejados por el TWG se detecta la necesidad de distinguir entre población nocturna o diurna para unidades regionales del tamaño de una ciudad o unidades inferiores.
- también resulta interesante distinguir entre tiempo de trabajo y tiempo de ocio.
- para evitar el solapamiento con otras fuentes de datos armonizadas europeas, como puede ser el caso de la base de datos regionales de Eurostat, sólo se van a considerar obligatorios algunos datos de distribución de la población y se recomienda a Eurostat que publique servicios INSPIRE.
- en este tema no se describen elementos geográficos, sino que se utilizan vínculos a las unidades estadísticas mediante códigos, por ejemplos los NUTS o identificadores geográficos.
- el nivel de agregación de los datos depende tanto de la existencia de datos como de la reglamentación relacionada con la privacidad o confidencialidad. El modelo de datos de esta especificación cubre todas las posibilidades.
- los beneficios que puede aportar este tema están relacionados sobretodo con el acceso a los datos que no se hallan publicados por Eurostat o los paises miembros. Se espera poder complementar esos datos.
El modelo de datos se divide en tres tipos de clases de datos:
- StatisticalDistribution, que permite la descripción genérica de cada componente que forma parte de la distribución. Se la puede considerar como una metainformación (area de medida, ámbito temático de la medida, tiempos de la medida, unidades, etc).
- StatisticalValue, que soporta los valores individuales de la distribución (valor, etiquetas, comentarios, etc).
- StatisticalValue.Dimensions, donde se establece, entre otras cosas, el vínculo con las geometrías o unidades estadísticas.
También se utilizan dos grupos de listas de códigos controladas:
- las clasificaciones del valor estadístico.
- otras listas para la descripción de la variable, la medida y el estatus.
Este post está basado en el documento Data Specification on Population Distribution - Demography – Draft Guidelines.
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