What are the lInks between mobility measures, neighborhood percpections, social capital, and subjective well-being in socially vulnerable neighborhoods? : The case of Bogotá's TransMicable
En los últimos años se ha incrementado la investigación relacionada con el bienestar subjetivo (SWB) que se refiere a la percepción de que los individuos tienen de su bienestar. En un contexto de ciudades del sur global, los estudios relacionados con el transporte, las percepciones y el SWB son aún...
- Autores:
-
Castaño Herrera, Daniela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/50976
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/50976
- Palabra clave:
- Bienestar social
Movilidad de la población
Percepción social
Capital social (Sociología)
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Summary: | En los últimos años se ha incrementado la investigación relacionada con el bienestar subjetivo (SWB) que se refiere a la percepción de que los individuos tienen de su bienestar. En un contexto de ciudades del sur global, los estudios relacionados con el transporte, las percepciones y el SWB son aún escasos. En este estudio buscamos responder dos preguntas. Primero, cómo el SWB se explica por las medidas de movilidad, la percepción de los barrios y el capital social en las zonas desfavorecidas de Bogotá. El segundo, cómo una transformación urbana como TransMiCable (el cable aéreo más nuevo de Bogotá ubicado en una zona de bajos ingresos) puede cambiar las percepciones y los efectos de la movilidad en el SWB. Además, consideramos los efectos de las características sociodemográficas y comparamos las diferencias entre Ciudad Bolívar (grupo intervención) y San Cristóbal (grupo control) antes y después de la implementación de TransMiCable. Primero, usamos un modelo de ecuación estructural (SEM) para comprender cómo las diferentes variables afectan el SWB en áreas de bajos ingresos. En segundo lugar, utilizamos un modelo de ecuaciones estructurales de múltiples causas y múltiples indicadores (SEM-MIMIC) que incluye características sociodemográficas y variables ficticias que identifican la intervención, el grupo de control y la temporalidad de la encuesta. Los resultados del SEM muestran que el principal determinante de SWB fue la participación en actividades de ocio. Por otro lado, los resultados del modelo SEM-MIMIC muestran que la percepción de SWB mejoró después de la intervención, el cual fue tres veces mayor para Ciudad Bolívar en comparación con San Cristóbal. Además, encontramos que la mejora de SWB fue impulsada más por las variables de percepción que por las medidas de movilidad. Finalmente, consideramos que incluir variables de percepción en evaluaciones de proyectos en lugar de solo indicadores objetivos permite comprender mejor los efectos de la intervención. |
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