INEI realiza censo experimental en 44 puntos del país con tecnología digital. Foto: Agencia Andina
INEI realiza censo experimental en 44 puntos del país con tecnología digital. Foto: Agencia Andina

El Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) está llevando a cabo un censo experimental en el distrito de San Borja y otros 43 puntos del país, como parte de los preparativos para el Censo Nacional 2025.

Este ensayo busca evaluar y ajustar los procedimientos logísticos, tecnológicos y metodológicos antes de la aplicación definitiva del operativo nacional.

Según informó el jefe del INEI, Gaspar Morán, a Canal N, el avance del censo experimental alcanza ya el 72% de cobertura a nivel nacional en las viviendas seleccionadas, mientras que en San Borja el progreso llega al 84.7%.

Se espera que el proceso concluya al 100% en los próximos días, permitiendo identificar posibles mejoras en la capacitación de los censistas y en el uso de herramientas digitales.

Tecnología y seguridad en el proceso

Uno de los aspectos destacados es la implementación de 40,000 tablets, adquiridas mediante un convenio con el Fondo de Población de las Naciones Unidas (UNFPA), las cuales permiten cargar la información en tiempo real en la nube del INEI.

Morán resaltó que el proceso es totalmente digital y se realiza en la puerta de las viviendas, sin necesidad de ingresar al interior.

Para garantizar la seguridad de los ciudadanos, los censistas portan identificación oficial, incluyendo gorro, chaleco y morral con el logo del INEI, además de los dispositivos electrónicos asignados.

El cuestionario del censo experimental consta de 67 preguntas, enfocadas principalmente en las características de las viviendas, como los materiales de construcción de paredes, techos y pisos.

Estos datos serán clave para el diseño de políticas públicas de prevención de desastres, especialmente tras los recientes sismos registrados en Lima.

Además, el INEI colabora con la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) y expertos de Japón en el desarrollo de modelos matemáticos de riesgo, que ayudarán a trazar rutas de evacuación y a identificar zonas con mayor vulnerabilidad estructural.

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