Fecha
2025-07-29
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Resumen
Esta investigación analiza la dependencia espaciotemporal del
desempleo de larga duración (DLD) a nivel municipal en Andalucía
y su significación geosociológica, utilizando datos abiertos de
2015 a 2023. Se lleva a cabo un análisis espacial bivariante para
evaluar la dependencia global, seguido de una aproximación a la
autocorrelación local mediante el análisis de clúster LISA (Local
Indicators of Spatial Association) y un mapa de colocalización
de las agrupaciones en la serie temporal. Los resultados revelan
un descenso en la autocorrelación espacial y una reducción
significativa de la polarización territorial del DLD, lo que sugiere
posibles mejoras en el empleo. Las implicaciones prácticas
destacan la importancia de incluir las ciencias de datos espaciales
y los datos abiertos en políticas de empleo territorialmente
focalizadas, para evaluar adecuadamente las implicaciones
socioeconómicas y laborales.
This research used open data from 2015 to 2023 to analyse the spatio-temporal dependence of long-term unemployment (LTU) at the municipal level in Andalusia, Spain, and its geo-sociological significance. A bivariate spatial analysis was conducted to assess global dependence, followed by an approach to assess local autocorrelation using a LISA (Local Indicators of Spatial Association) cluster analysis and a colocation map of the clusters over the time series. The results revealed a decrease in spatial autocorrelation and a significant reduction in the territorial polarisation of LTU, suggesting possible improvements in employment. The practical implications highlighted the importance of including spatial data science and open data in territorially-focused employment policies to adequately assess the ensuing socio-economic and employment implications.
This research used open data from 2015 to 2023 to analyse the spatio-temporal dependence of long-term unemployment (LTU) at the municipal level in Andalusia, Spain, and its geo-sociological significance. A bivariate spatial analysis was conducted to assess global dependence, followed by an approach to assess local autocorrelation using a LISA (Local Indicators of Spatial Association) cluster analysis and a colocation map of the clusters over the time series. The results revealed a decrease in spatial autocorrelation and a significant reduction in the territorial polarisation of LTU, suggesting possible improvements in employment. The practical implications highlighted the importance of including spatial data science and open data in territorially-focused employment policies to adequately assess the ensuing socio-economic and employment implications.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
Andalucía, Ciencias de Datos Espaciales, Datos Abiertos, Dependencia espaciotemporal, Desempleo de larga duración, Open Data, Andalusia, Spatial Data Science, Open Data, Spatio-temporal Dependence, Long-term Unemployment
Citación
Acevedo Blanco, A. J., Martínez Quintana, M. V., & González Rabanal, M. . C. (2025). Desempleo de larga duración en Andalucía: análisis geosociológico de patrones espaciotemporales. Revista Española De Investigaciones Sociológicas, 5–26. Recuperado a partir de https://reis.cis.es/index.php/reis/article/view/2437
Centro
Facultad de Derecho
Departamento
Economía Aplicada y Gestión Pública