Utilidad de un mapa de indicadores para la evaluación del riesgo en los Servicios Sociales Comunitarios

  1. Rocío Muñoz Moreno 1
  2. Fernando Relinque-Medina 2
  3. Ana Vallejo Andrada 1
  4. Octavio Vázquez Aguado 1
  1. 1 Universidad de Huelva
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    Universidad de Huelva

    Huelva, España

    ROR https://ror.org/03a1kt624

  2. 2 Universidad Pablo de Olavide
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    Universidad Pablo de Olavide

    Sevilla, España

    ROR https://ror.org/02z749649

Book:
Actas del IX Congreso de la Red Española de Política Social (2023)

Publisher: Departament de Benestar Social ; Consell Insular de Mallorca

Year of publication: 2023

Volume Title: Parte II : Participación ciudadana, localidad y gobernanza

Volume: 2

Pages: 350-368

Congress: Congreso de la Red Española de Política Social (9. 2023. Palma)

Type: Conference paper

Abstract

La pandemia de la COVID-19 ha tenido un impacto decisivo en nuestra sociedad, condicionando el bienestar y la calidad de vida de las personas, donde los Servicios Sociales han jugado un papel fundamental. Analizar los impactos sociales y monitorear los riesgos derivados de la pandemia puede favorecer la prevención desituaciones de riesgo, adaptar los recursos del sistema de servicios sociales a los cambios sociales y facilitar el proceso de toma de decisiones para mitigar las consecuencias de posibles crisis o catástrofes socio-naturales. Este capítulo presenta un proceso metodológico, basado en la gestión de desastres HCVRA (Amenazas, Desarrollo de Capacidades, Vulnerabilidad, Evaluación de Riesgos) modelos, diseñados ad hoc con el objetivo de identificar, por un lado, los impactos sociales del COVID-19 y, por otro lado, las zonas de mayor riesgo social en el escenario post-COVID. La aplicación de este proceso metodológico ha permitido obtener una batería de indicadores obtenidos en bases de datos públicas, accesibles y actualizables. Esta batería de indicadores ha sido validada por un panel de personas expertas a través de una metodología Delphi y ponderada por grupos de partes interesadas a través de un método multicriterio. La aplicación de esta metodología nos ha permitido obtener un índice de riesgo territorializado al más alto nivel de desagregación de los datos disponibles (municipal), en función de las dimensiones que componen el modelo: vulnerabilidad, amenaza y resiliencia.