Geoportal del Fondo de Aportaciones para la Infraestructura Social (FAIS)

Geoportal del Fondo de Aportaciones para la Infraestructura Social

METODOLOGÍA

El geoportal del Fondo de Aportaciones para la Infraestructura Social (FAIS) se desarrolló a partir de un proceso sistemático de recopilación, depuración, integración y análisis de información estadística y geoespacial. La metodología se estructuró en tres etapas principales: obtención y procesamiento de datos, construcción de bases de datos complementarias y generación de capas geográficas para su integración en un entorno de Sistema de Información Geográfica en línea.

1. Recopilación y procesamiento de información

A inicios del año 2025 se publicaron los resultados correspondientes a la asignación de recursos del FAIS por localidad en la plataforma del Fondo de Aportaciones para la Infraestructura Social (FAIS), en formato PDF descargable. Se procedió a la descarga de la totalidad de los archivos disponibles; no obstante, algunos estados no contaban con información publicada debido a periodos electorales en curso (Durango y Veracruz) y en algunos otros solo no tenían disponibles datos para descargar (Aguascalientes, Baja California Sur, Nuevo León y Tamaulipas).

Dado que los archivos en PDF contenían información tabular en un formato estático y no editable, se realizó una conversión de éstos a formato Excel (xls.) mediante librerías de Python. Este tipo de herramientas permiten automatizar las tareas que llevarían mucho tiempo desarrollar manualmente, asimismo facilitan el manejo y análisis de los datos. Un inconveniente identificado durante este proceso fue que aquellos archivos PDF que contenían más de una página generaron múltiples hojas dentro del archivo Excel correspondiente, por lo que fue necesario integrar manualmente las hojas en una sola base consolidada por entidad federativa, lo cual implico una inversión de tiempo considerable. Por esta razón es importante destacar que, en cualquier proceso automatizado, la curación y el ojo crítico de quien trabaja con los datos es imprescindible para asegurar que la información sea confiable.

Posteriormente, se llevó a cabo la separación manual de la columna que contenía conjuntamente el nombre de la localidad y la clave geoestadística del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), con el propósito de disponer de esta última como identificador único. La clave INEGI permitió realizar un cruce de información para incorporar las coordenadas geográficas de cada localidad. El procedimiento se efectuó mediante librerías de Python por medio de un proceso conocido como geoparsing. Proceso que permite agregar coordenadas geográficas a nombres geográficos de forma automatizada mediante diccionarios espaciales; sin embargo, en los casos en que no existió coincidencia automática, las coordenadas fueron buscadas e incorporadas manualmente, utilizando la base de datos nacional, que contienen todas las localidades del país.

Como resultado de esta etapa, se obtuvo una primera base de datos consolidada a nivel localidad, que integra la asignación de recursos del FAIS y su respectiva ubicación geográfica.

2. Construcción de base de datos complementaria a nivel municipal

Derivado de observaciones realizadas durante la presentación de avances del proyecto ante los compañeros del equipo, se consideró pertinente complementar el análisis con una segunda base de datos a nivel municipal. Para ello, se elaboró un archivo Excel adicional en el que, por cada estado, se desagregaron los municipios y se incorporaron las siguientes variables:

• Población total (Censo de Población y Vivienda 2020, INEGI).
• Población en situación de pobreza (CONEVAL,2020).
• Población en situación de pobreza extrema (CONEVAL,2020).
• Grado de rezago social (CONEVAL, 2020).
• Autoadscripción indígena (Censo de Población y Vivienda 2020, INEGI).
• Porcentaje de población con autoadscripción indígena (Censo de Población y Vivienda 2020, INEGI).
• Número de localidades beneficiadas por el FAIS (calculado mediante suma manual).
• Monto total asignado por municipio y número total de localidades beneficiadas por municipio (calculado mediante suma manual).

Esta base permitió vincular la asignación de recursos con indicadores sociodemográficos relevantes para su análisis.

También se calculó el monto total asignado por estado y el número total de localidades beneficiadas por entidad federativa.

3. Generación de capas geográficas en QGIS

Para la representación espacial de la información, se utilizó el software QGIS. Se generaron dos capas principales por cada entidad federativa:

En primer lugar, se descargó el Marco Geoestadístico Nacional (INEGI, 2020) en formato shapefile (SHP), correspondiente a los límites municipales de cada estado, el cual fungió como base cartográfica.

Posteriormente, se incorporó la primera base de datos (a nivel localidad) y, mediante la herramienta “Crear capa de puntos a partir de tabla”, se generó una capa de puntos que representa la ubicación geográfica de las localidades beneficiadas con recursos del FAIS.

En segundo lugar, para la base de datos municipal, se realizó una unión entre el shapefile de municipios y la tabla correspondiente, utilizando como campo común el nombre del municipio. Este procedimiento permitió generar una capa poligonal que integra los límites municipales con los indicadores sociodemográficos y los montos asignados.

Finalmente, ambas capas fueron utilizadas como material principal para la construcción del geoportal, el cual integra la visualización interactiva de la distribución territorial de los recursos del FAIS y sus variables asociadas.

Alcance general

Analizar y representar espacialmente la distribución de los recursos del FAIS a nivel localidad y municipio, mediante la integración de información estadística y geoespacial en un entorno SIG.

Alcances específicos

• Sistematización y depuración de información oficial del FAIS (2025).

• Conversión y estructuración de bases de datos a partir de archivos PDF.
• Georreferenciación de localidades beneficiadas mediante clave INEGI.
• Construcción de base municipal con indicadores sociodemográficos.
• Integración y análisis exploratorio de variables sociales y montos asignados.
• Generación de capas geográficas en QGIS (puntos y polígonos).
• Desarrollo de un geoportal interactivo para consulta pública.
• Diseño de una metodología replicable para futuros análisis.

El proyecto no contempla

• Evaluación de impacto del FAIS.

• Trabajo de campo en localidades beneficiadas.
• Análisis causal profundo.
• Ubicación precisa y tipo de obras en las que se invirtieron los apoyos.

¿Qué esperamos de los datos?

• Identificar patrones territoriales en la asignación de recursos.

• Analizar la correspondencia entre montos asignados y niveles de pobreza o rezago social.
• Detectar posibles concentraciones o dispersión de apoyos a nivel municipal y local.
• Visualizar la relación entre inversión pública y presencia de población indígena.
• Generar evidencia cartográfica que facilite la comprensión de la distribución del FAIS.
• Aportar insumos para futuras evaluaciones y toma de decisiones.