La población mundial que habitualmente se menciona proviene de estimaciones de organismos internacionales. La cifra es de 8.124.205.193 personas.
Sin embargo, una nueva investigación de científicos de Finlandia planteó que los conjuntos globales de datos sobre la población no reflejan con precisión la cantidad de habitantes en zonas rurales, lo que podría afectar políticas públicas y distribución de servicios.
Los datos de población son fundamentales para la toma de decisiones en infraestructura, salud y planificación de riesgos. Gobiernos y organismos internacionales dependen de esos registros para asignar recursos.
Según el nuevo estudio, que fue publicado en la revista Nature Communications, los cinco conjuntos de datos globales más utilizados subestiman la población rural entre un 53% y un 84%.
Como el 43% de la población mundial vive en áreas rurales (unas 3.526 millones de personas), la cantidad de población rural que podría estar omitida oscilaría entre 1.869 millones y 2.962 millones de personas.
Tras publicar el estudio, los autores Josias Láng-Ritter, Marko Keskinen y Henrikki Tenkanen, que trabajan en la Universidad de Aalto, en Finlandia, consideran que el problema de la subestimación de población rural puede haber distorsionado por décadas la evaluación del crecimiento urbano y la planificación de servicios esenciales.
¿Cuántas personas hay en el mundo en 2025?
Hoy la población mundial es más de tres veces mayor que a mediados del siglo XX. Según Naciones Unidas, alcanzó los 8000 millones a mediados de noviembre de 2022, desde los 2500 millones de personas estimadas en 1950.
Se sumaron 1.000 millones de personas desde 2010 y 2.000 millones desde 1998. Se estima que la población mundial aumentará casi 2000 millones de personas en los próximos 30 años. Para 2025, se puede inferir que la población mundial se sitúa entre 8.000 y 8.500 millones de personas.
Los investigadores de Finlandia señalaron que los mapas globales de población se basan en datos censales nacionales. En zonas urbanas, estos registros suelen ser más precisos.
Sin embargo, en áreas rurales, la falta de acceso, recursos limitados y errores administrativos pueden generar omisiones importantes. Estas deficiencias han sido históricamente ignoradas en la validación de conjuntos de datos.
“Nuestros resultados muestran que, incluso en el mejor de los casos, los mapas de población global subestiman la población rural en más de la mitad”, afirmó Láng-Ritter.
La causa principal es la dependencia de censos incompletos y la calibración de modelos diseñados principalmente para entornos urbanos.
Cómo hicieron la investigación
El nuevo estudio analizó los cinco datasets más utilizados: WorldPop, GWP, GRUMP, LandScan y GHS-POP. La subestimación más baja correspondió a WorldPop (-53%), mientras que GHS-POP presentó el mayor sesgo negativo (-84%). Estas diferencias evidencian que, incluso con avances en modelado, el problema persiste en todas las metodologías.
Para evaluar la precisión de los mapas, los investigadores recurrieron a datos de reasentamiento por represas. “Cuando se construye una represa, se debe reubicar a la población afectada, y estas cifras suelen ser documentadas con precisión”, explicó Láng-Ritter.
Estos registros ofrecieron una fuente de datos verificable y libre de sesgos censales. El equipo analizó 307 proyectos de represas en 35 países y comparó el número de personas desplazadas con la población estimada en los datasets globales.
Descubrieron que, en casi todos los casos, los modelos poblacionales reportaban menos habitantes de los que realmente vivían en esas áreas antes de la reubicación.
Las discrepancias fueron más notorias en países con grandes extensiones rurales, como China, Brasil, Australia, Polonia y Colombia. En estos casos, los datasets mostraron consistentemente cifras muy inferiores a las documentadas en los registros de reasentamiento.
Las consecuencias para la planificación y las políticas públicas
El acceso a datos precisos es crucial para el diseño de infraestructuras, la distribución de recursos y la gestión de emergencias. Si la población rural está subestimada, las inversiones en transporte, salud y educación podrían ser insuficientes. Según el estudio, esto ha generado una desigualdad en la planificación entre zonas urbanas y rurales.
“Si un país usa estos mapas para decidir dónde construir un hospital o cuántos medicamentos distribuir, la falta de precisión puede dejar sin recursos a miles de personas”, afirmó Láng-Ritter. Además, en la gestión de desastres, la omisión de parte de la población podría afectar la capacidad de respuesta ante crisis humanitarias.
Los investigadores proponen fortalecer los censos nacionales, incorporar nuevas fuentes de datos y mejorar la calibración de modelos para evitar estos sesgos. “Necesitamos una discusión crítica sobre el uso de estos mapas y su impacto en la toma de decisiones”, concluyeron.
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