La última cifra oficial sobre la población total de la Tierra es de 8.124.205.000 personas, según el dato dado a conocer hace dos años. Sin embargo, es posible que esta cifra sea inferior a la real, según acaba de desvelar una investigación llevada a cabo por científicos finlandeses.
Según estos expertos, los conjuntos globales de datos sobre la población no reflejan con precisión la cantidad de habitantes que hay en amplias zonas rurales, lo que desvirtuaría la cifra global aceptada actualmente.
Los cinco conjuntos de datos globales más utilizados para calcular la población mundial subestiman la población rural del planeta entre un 53% y un 84%
Según el citado estudio, publicado en la revista Nature Communications, los cinco conjuntos de datos globales más utilizados para calcular la población mundial subestiman la población rural del planeta entre un 53% y un 84%.
La población del planeta es mayor de lo que se creía / Agencias
Dado que el 43% de la población mundial vive en áreas rurales (unas 3.526 millones de personas), la cantidad de población rural que podría haberse omitido oscilaría entre 1.869 millones y 2.962 millones de personas, una cifra nada desdeñable.
Tras publicar el estudio, los autores Josias Láng-Ritter, Marko Keskinen y Henrikki Tenkanen, de la Universidad de Aalto (Finlandia), consideran que el problema de la subestimación de población rural puede haber distorsionado durante décadas la evaluación del crecimiento urbano y, consiguientemente, la planificación de servicios esenciales.
¿Cuál es la población real en 2025?
Los autores explican que los mapas globales de población se basan en censos nacionales. En zonas urbanas, estos registros suelen ser más precisos, pero no así en las áreas rurales, donde la falta de accesos, 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.
Zonas donde se han observado desviaciones / Nature Communications
La causa principal es la dependencia de censos incompletos y la calibración de modelos diseñados principalmente para entornos urbanos.
Estudiando un nuevo método
El nuevo estudio analizó los cinco datasets (sistemas de medición) 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 de cómputo de poblaciones.
Para evaluar la precisión de los mapas, los investigadores recurrieron a datos relativos al desplazamiento de poblaciones por la construcción de presas. “Cuando se construye una presa, se debe reubicar a la población afectada, y estas cifras suelen estar 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 presas en 35 países y comparó el número de personas desplazadas con la población que habían calculado los datasets globales.
La población rural ha sido ampliamente subestimada / Agencias
De este modo, descubrieron que, en casi todos los casos, los modelos poblacionales indicaban 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 tradicionales mostraron consistentemente cifras muy inferiores a las documentadas en los registros de reasentamiento.
Una causa de desigualdad entre ciudad y campo
Disponer de datos precisos es crucial para planificar infraestructuras, distribuir recursos o gestionar 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.
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“Si un país usa estos mapas para decidir dónde construir un hospital o cuántos medicamentos debe 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.
