Entender cómo se pasa de una encuesta masiva, como el Censo de Población y Viviendas, a un mapa lleno de polígonos y colores que representan realidades concretas a partir de datos por sección censal en España es mucho más que un ejercicio técnico. Es entrar en la cocina de los datos públicos, donde cifras y códigos se transforman en información visual que ayuda a tomar decisiones, diseñar políticas o investigar fenómenos sociales.
En España, este viaje de los datos —desde su recogida hasta su publicación en formato abierto— sigue un proceso meticuloso que combina metodología estadística, normativa legal y, cada vez más, tecnología geoespacial. Y lo interesante es que, aunque parezca terreno exclusivo de expertos, cualquier persona con curiosidad, un ordenador y conexión a Internet puede asomarse y trabajar con esta información.
En este artículo vamos a recorrer ese camino, paso a paso: desde la planificación del censo, la creación de las secciones censales, el tratamiento de la información, hasta su publicación en portales abiertos y su uso para crear mapas interactivos. Y lo haremos con un enfoque cercano, claro y práctico, para que al final no solo sepas qué es una sección censal, sino también cómo puedes descargar y visualizar datos por sección censal en España por ti mismo.
TABLA DE CONTENIDOS
Introducción
En un mundo donde hablamos cada vez más de inteligencia artificial, big data y analítica avanzada, a veces olvidamos que la base de todo está en datos bien recogidos y organizados. En España, uno de los conjuntos más valiosos para entender nuestra sociedad son los datos por sección censal en España, procedentes del Censo de Población y Viviendas y, más concretamente, de su desglose territorial en secciones censales. Este es un ejemplo perfecto de cómo el Open Data puede transformar la forma en que analizamos la realidad, tal como exploramos en Open Data en 2025, donde mostramos su alcance y aplicaciones.
Las secciones censales son pequeñas divisiones del territorio que permiten analizar la realidad con un nivel de detalle imposible a escala municipal o autonómica. Desde saber dónde se concentra la población más joven, hasta detectar desigualdades en el acceso a zonas verdes o transporte público, estos datos son el punto de partida para políticas públicas, estudios académicos y proyectos ciudadanos. Un buen ejemplo práctico de este tipo de análisis lo presentamos en Hackeando las plazas de enfermería en la Comunitat Valenciana, donde pasamos de datos crudos a información visual útil para la toma de decisiones.
Pero, ¿cómo se pasa de millones de encuestas y registros administrativos a un mapa preciso, con límites claros y datos listos para descargar? ¿Quién decide dónde empieza y acaba una sección censal? ¿Y cómo se garantiza que esta información llegue a la ciudadanía en formatos reutilizables?
En las próximas secciones vamos a recorrer este proceso paso a paso, combinando explicaciones claras, referencias oficiales y ejemplos prácticos —incluyendo visualizaciones reales como las que desarrollamos en De Datos Crudos a Visualizaciones Interactivas— para que, incluso sin experiencia técnica, puedas entender y usar los datos por sección censal en España.
El Censo en España: mucho más que un recuento de población
Aunque mucha gente lo asocia a una simple “foto” de cuántos somos, el censo es en realidad la operación estadística más ambiciosa que realiza un país. Su objetivo es recoger información sobre la población y las viviendas con un nivel de detalle que permita entender la estructura social, económica y territorial del país, sirviendo de base para generar datos por sección censal en España que después se convierten en mapas y análisis.
Breve historia del censo en España
El primer censo moderno se realizó en 1857 y, desde entonces, ha evolucionado en metodología y alcance. Durante gran parte del siglo XX, el censo se realizaba cada 10 años siguiendo el modelo tradicional de encuesta puerta a puerta.
En 2021, por primera vez, España adoptó un modelo censal continuo que combina registros administrativos y encuestas por muestreo, lo que reduce costes y mejora la actualización de los datos. Este cambio se enmarca en la tendencia hacia la apertura y reutilización de datos que explico en Open Data en 2025.
Objetivos y usos principales
El censo no solo cuenta personas:
- Proporciona datos demográficos (edad, sexo, nacionalidad).
- Describe la estructura de los hogares.
- Informa sobre educación, empleo y condiciones de vivienda.
- Facilita la planificación de infraestructuras, servicios sociales y recursos públicos.
Diferencias entre censo, padrón y otras estadísticas
- Censo: operación exhaustiva y periódica con información muy detallada.
- Padrón municipal: registro administrativo continuo, más actualizado pero menos detallado.
- Encuestas: como la Encuesta de Población Activa (EPA), con información parcial y muestral.
El censo es único porque combina exhaustividad y profundidad. Y cuando sus datos se desagregan por sección censal, el potencial para el análisis se multiplica. Este enfoque microterritorial es la base de muchos proyectos de visualización, como mostramos en De Datos Crudos a Visualizaciones Interactivas, donde convertimos estadísticas en mapas interactivos fáciles de interpretar.
Qué es una sección censal y para qué sirve
Cuando hablamos de una sección censal nos referimos a la unidad territorial más pequeña en la que se dividen los datos censales en España. Es como un “barrio estadístico” diseñado para que cada uno tenga un tamaño de población similar, lo que facilita la comparación entre distintas zonas y permite realizar análisis más precisos.
Definición técnica y explicación sencilla
Según el Instituto Nacional de Estadística (INE), una sección censal es una división administrativa establecida para organizar y recoger los datos del censo. Cada sección cuenta con un código único y está delimitada geográficamente, normalmente respetando calles, ríos u otros límites físicos reconocibles.
En términos simples: si el municipio fuera un gran mapa, las secciones censales serían las “piezas de puzzle” que lo componen. Cada pieza agrupa aproximadamente entre 1.000 y 2.500 habitantes.
Tamaño y criterios de delimitación
El tamaño de una sección censal depende de su población, no de su superficie. Por eso, una sección en una zona rural puede abarcar decenas de kilómetros cuadrados, mientras que en una ciudad densa puede cubrir apenas unas pocas manzanas.
Los criterios principales para definirlas incluyen:
- Número de habitantes (umbral definido por el INE).
- Homogeneidad urbana (zonas con características similares).
- Límites naturales o artificiales claros (calles, ríos, carreteras).
Distritos censales: la unidad superior
Las secciones censales se agrupan en distritos censales, que constituyen la unidad inmediatamente superior. Cada municipio debe contar con al menos un distrito, incluso si está formado por una sola sección. Su delimitación corresponde a cada ayuntamiento y resulta clave para:
- Organizar censos y procesos electorales.
- Facilitar análisis estadísticos intramunicipales.
- Agrupar datos demográficos y sociales de forma ordenada.
La cartografía oficial de distritos y secciones puede consultarse en el Callejero y Cartografía Censal del INE.
Códigos de municipios INE
Para identificar un municipio en España, se utiliza el código INE, un identificador oficial de cinco cifras:
- Dos primeras cifras → provincia.
- Tres siguientes → municipio dentro de la provincia.
Por ejemplo, el código 28079 identifica al municipio de Madrid (28 = Madrid, 079 = municipio). Puedes descargar la lista completa en Códigos de municipios INE.
Usos en análisis y Open Data
Las secciones censales permiten:
- Detectar zonas con envejecimiento poblacional o alta natalidad.
- Planificar colegios, centros de salud o transporte público.
- Analizar desigualdades en renta, empleo o acceso a servicios.
- Elaborar estudios electorales y de participación ciudadana.
En el ámbito del Open Data, estas divisiones son esenciales porque proporcionan datos muy detallados sin poner en riesgo la privacidad individual, lo que facilita la creación de mapas interactivos y análisis territoriales.
Usos en análisis estadístico, planificación urbana y políticas públicas
Las secciones censales permiten analizar y planificar con precisión:
- Detectar áreas con envejecimiento poblacional o alta natalidad.
- Planificar colegios, centros de salud o transporte público.
- Evaluar desigualdades en renta, empleo o acceso a servicios.
- Realizar estudios electorales y de participación ciudadana.
En el contexto de Open Data, las secciones censales son esenciales porque ofrecen datos muy detallados sin llegar a identificar personas, respetando la privacidad y facilitando el análisis territorial.
💡 Convierte tus datos en mapas útiles
Las secciones censales son una mina de información… siempre que sepas cómo procesarlas y visualizarlas. Si necesitas transformar datos abiertos en mapas interactivos, dashboards o informes visuales para tu proyecto o institución, puedo ayudarte a conseguirlo de forma ágil y personalizada.
👉 Hablemos sobre tu proyectoCómo se definen y actualizan las secciones censales en España
La definición y actualización de las secciones censales es un proceso coordinado entre el Instituto Nacional de Estadística (INE), los ayuntamientos y, en determinadas comunidades autónomas, organismos estadísticos regionales como el Institut d’Estadística de Catalunya (IDESCAT) o el Eustat.
El INE es el responsable último de mantener el registro oficial de secciones censales, asignando a cada una un código de 9 dígitos:
- Primeros dígitos → provincia y municipio, según el código INE de municipios.
- Últimos dígitos → identificador único de la sección censal.
Colaboración en la delimitación
- Ayuntamientos: proponen cambios basados en el conocimiento del territorio y la evolución urbanística.
- Comunidades autónomas: colaboran en regiones con competencias estadísticas, asegurando coherencia con la cartografía y los datos territoriales.
Actualización periódica
La cartografía censal se actualiza anualmente (referencia a 1 de enero) para incorporar:
- Nuevas secciones por crecimiento poblacional.
- Altas y bajas por reorganización territorial.
- Ajustes técnicos derivados de cambios en la cartografía oficial del Instituto Geográfico Nacional (IGN).
Puedes acceder a la cartografía oficial en:
Factores que provocan cambios
Las secciones censales se revisan periódicamente, y los cambios pueden deberse a:
- Crecimiento poblacional: cuando una zona supera el umbral máximo de habitantes, se divide en dos o más secciones.
- Nuevos desarrollos urbanísticos: barrios recién construidos requieren delimitaciones propias.
- Fusiones o ajustes técnicos: para mejorar la precisión o adaptar el mapa a cambios en la cartografía oficial.
Por ejemplo, un municipio costero que en verano recibe mucha población flotante puede necesitar ajustar sus secciones para reflejar mejor la distribución de servicios.
Proceso técnico de actualización
- Propuesta: habitualmente desde los ayuntamientos.
- Revisión y validación: por parte del INE, con consulta a organismos autonómicos si procede.
- Digitalización de límites: sobre cartografía catastral y capas del IGN.
- Publicación oficial: en el Callejero Censal del INE y el Visor Cartográfico Nacional.
📌 Enlaces oficiales para consulta y descarga:
- Directiva INSPIRE – Comisión Europea
- Resultados por sección censal – INE
- Cartografía censal actualizada – INE
- Códigos INE de provincias y municipios
- Descarga de mapas oficiales – CNIG
Colaboración con ayuntamientos y comunidades autónomas
Aunque la autoridad última es el INE, la delimitación de secciones se hace en colaboración con:
- Ayuntamientos: conocen el terreno, las calles y las dinámicas locales.
- Comunidades autónomas: especialmente en regiones con competencias estadísticas propias (ej. Cataluña, Euskadi).
Esto asegura que los límites censales reflejen la realidad urbanística y social de cada territorio.
De la encuesta al dato georreferenciado
Transformar millones de respuestas en papel o registros administrativos en información que se pueda ubicar con precisión en un mapa es un proceso meticuloso que combina metodología estadística avanzada, sistemas de información geográfica (GIS) y protocolos de control de calidad y anonimización.
1. Recogida y normalización de datos
El Censo de Población y Viviendas en España se nutre de dos fuentes principales:
- Registros administrativos, como:
- El padrón municipal, que refleja la residencia habitual.
- La Seguridad Social (actividad laboral, afiliaciones y cotizaciones).
- La Agencia Tributaria (información económica y fiscal).
- El Ministerio de Educación (nivel formativo).
- Otros registros sectoriales (sanitarios, catastrales, etc.).
- Encuestas directas, diseñadas con muestreo probabilístico estratificado, que permiten recoger variables que no figuran en registros administrativos, como condiciones de vivienda, movilidad diaria o acceso a servicios. Estas encuestas se realizan mediante entrevistas presenciales, telefónicas y formularios online.
Antes de continuar, todos los datos pasan por un proceso de normalización que corrige errores tipográficos, unifica formatos (ejemplo: “Avda.” y “Avenida” se convierten en un mismo valor) y valida que los campos obligatorios estén completos.
2. Geocodificación y asignación a secciones censales
La geocodificación es el corazón del proceso: consiste en vincular cada registro a unas coordenadas geográficas exactas y, a partir de ahí, a la sección censal correspondiente.
Para ello se utilizan la cartografía oficial del Instituto Geográfico Nacional (IGN), el Catastro para validar direcciones y referencias catastrales, y ortofotos de alta resolución.
Con software GIS como PostGIS, QGIS o ArcGIS, se cruzan datos vectoriales para ubicar cada punto en el polígono censal correcto.
Los algoritmos de address matching emplean técnicas de fuzzy matching para resolver discrepancias en la escritura de direcciones (“C/ Mayor” vs. “Calle Mayor”). La proyección cartográfica más habitual en España es ETRS89 / UTM huso 30, que garantiza la precisión al trabajar con datos geoespaciales oficiales.
Ejemplo: un registro con dirección “Calle Mayor 15, 28013 Madrid” se transforma en coordenadas geográficas, se intersecta con la capa oficial de secciones censales y se le asigna el código censal correspondiente.
3. Control de calidad y verificación
Antes de publicarse, el INE aplica protocolos de control de calidad que incluyen validación topológica para detectar errores en polígonos (por ejemplo, límites superpuestos o huecos), verificación cruzada para confirmar que las coordenadas pertenecen al municipio y provincia correctos, análisis de outliers para detectar valores improbables o inconsistentes (como edades negativas o viviendas en zonas no residenciales) y chequeos de integridad para asegurar que cada sección tiene un único código y que todos los registros están asignados a secciones válidas.
4. Anonimización y confidencialidad
La publicación de datos debe cumplir con la Ley 12/1989 de la Función Estadística Pública y con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Para ello, se aplican técnicas como agregación mínima (solo se publican totales por sección censal), perturbación aleatoria (alteración ligera de ciertos valores para evitar identificación indirecta) y supresión de variables sensibles en zonas con baja población.
Gracias a este proceso, los datos pasan de ser entradas aisladas en cuestionarios a convertirse en capas geoespaciales reutilizables, listas para analizarse en un GIS o visualizarse en mapas interactivos.
Este tipo de información es clave para proyectos de Open Data, estudios socioeconómicos o aplicaciones prácticas como Leaflet o Kepler.gl, que permiten convertir datos censales en mapas visuales y dinámicos que facilitan la comprensión y la toma de decisiones.
Marco legal y normativo del Open Data censal en España
La publicación de datos por sección censal no es una opción voluntaria, sino una obligación establecida por un conjunto de leyes nacionales y directivas europeas que garantizan la transparencia, la interoperabilidad y la protección de la información.
Principales leyes y normativas
- Ley 12/1989, de la Función Estadística Pública
Define las competencias del Instituto Nacional de Estadística (INE) y establece principios de confidencialidad, veracidad y calidad en la elaboración y difusión de estadísticas oficiales. - Ley 19/2013, de Transparencia, Acceso a la Información Pública y Buen Gobierno
Reconoce el derecho de la ciudadanía a acceder a información pública sin necesidad de solicitud previa, fomentando la publicación proactiva de datasets. - Ley 37/2007, sobre Reutilización de la Información del Sector Público (RISP)
Obliga a que las administraciones publiquen datos en formatos abiertos y reutilizables, permitiendo su uso tanto con fines comerciales como no comerciales. - Directiva INSPIRE (2007/2/CE)
Establece estándares técnicos comunes para la información geoespacial en la Unión Europea, garantizando que datos como las secciones censales puedan integrarse y compararse entre países.
💡 Este marco normativo asegura que la cartografía censal y los datos asociados se publiquen de manera estandarizada, libre y accesible para cualquier persona o entidad.
Portales oficiales para acceder a datos por sección censal
En España, los datos censales y su cartografía están disponibles en varios puntos de acceso:
- datos.gob.es – Catálogo nacional que centraliza datasets de ministerios, comunidades autónomas y ayuntamientos.
- INEbase – Plataforma del INE con datos censales y el Callejero Censal oficial.
- Portales autonómicos – Ejemplos:
- GVA Oberta (Comunitat Valenciana)
- IDESCAT (Cataluña)
- Portales municipales – Ejemplos:
Licencias y derechos de uso
Generalmente, los datos se publican bajo licencias Creative Commons CC-BY o CC0, o en dominio público. Esto implica que:
- ✅ Se pueden reutilizar libremente, incluso para fines comerciales.
- ✅ Con CC-BY se debe citar la fuente (por ejemplo, “Fuente: INE”).
- ✅ No existen barreras técnicas para su descarga, uso o análisis.
📌 Gracias a esta legislación, cualquier persona, empresa o institución puede descargar y trabajar con datos censales sin coste y con plena seguridad jurídica.
Formatos habituales de datos abiertos censales
Cuando se buscan datos por sección censal en portales oficiales, no solo importa qué información contienen, sino también en qué formato están disponibles. El formato determina qué herramientas puedes usar para abrirlos, analizarlos o integrarlos en un proyecto GIS (Geographic Information System).
A continuación, repasamos los formatos más comunes que publica el INE y otras administraciones, junto con enlaces para descarga de ejemplos reales.
1. CSV (Comma-Separated Values)
- Qué es: Archivo de texto plano donde los datos se organizan en filas y columnas separadas por comas o punto y coma.
- Ventajas:
- Ligero y universal: se abre con Excel, Google Sheets, Python, R, etc.
- Fácil de manipular y convertir a otros formatos.
- Ideal para datos estadísticos tabulares sin geometría.
- Inconvenientes:
- No almacena información geoespacial por sí mismo (requiere unirlo a una capa con geometría).
- 📂 Ejemplo real: Población por sección censal – INE (CSV)
2. GeoJSON
- Qué es: Formato basado en JSON diseñado para almacenar datos geográficos y sus atributos.
- Ventajas:
- Inconvenientes:
- Puede ser pesado para datasets muy grandes.
- 📂 Ejemplo real: Cartografía de secciones censales – CNIG (GeoJSON)
3. Shapefile (.shp)
- Qué es: El formato GIS más extendido, desarrollado por ESRI, compuesto por varios archivos asociados (.shp, .shx, .dbf, etc.).
- Ventajas:
- Compatible con casi cualquier software GIS (QGIS, ArcGIS, gvSIG).
- Soporta geometrías complejas y atributos asociados.
- Ideal para análisis cartográfico detallado.
- Inconvenientes:
- No es un único archivo (hay que mantener juntos los ficheros).
- Limitación en nombres de campos y caracteres especiales.
- 📂 Ejemplo real: Secciones censales – CNIG (Shapefile)
4. KML / KMZ
- Qué es: Formato basado en XML desarrollado para Google Earth, KMZ es su versión comprimida.
- Ventajas:
- Muy visual y fácil de compartir.
- Compatible con Google Earth y visores online.
- Inconvenientes:
- Menos eficiente para análisis masivos.
- Precisión limitada en datasets grandes.
- 📂 Ejemplo real: Mapas temáticos por sección censal – Google My Maps
5. GPKG (GeoPackage)
- Qué es: Formato abierto y moderno basado en SQLite que almacena datos vectoriales y raster en un único archivo.
- Ventajas:
- Un solo fichero (más ordenado que Shapefile).
- Soporta grandes volúmenes de datos y múltiples capas.
- Compatible con QGIS, ArcGIS y otros GIS.
- Inconvenientes:
- Menos extendido que el Shapefile en administraciones más antiguas.
- 📂 Ejemplo real: GeoPackage con datos censales – CNIG
💡 Tip SEO: Si buscas datasets para tus proyectos, utiliza en Google términos como “secciones censales shapefile site:ine.es” o “cartografía censal GeoJSON site:cnig.es”. Esto te lleva directo a las páginas oficiales.
Visualizar y analizar datos por sección censal
Tener el dataset es solo el primer paso: la verdadera potencia de los datos censales surge al visualizarlos y analizarlos. Esto permite convertir tablas y coordenadas en mapas interactivos capaces de revelar patrones espaciales y desigualdades que serían invisibles en bruto.
Herramientas de escritorio
- QGIS
- Software GIS libre y de código abierto muy usado en España.
- Permite importar formatos como Shapefile, GeoJSON o GeoPackage, unir datos estadísticos (CSV) con geometría mediante códigos de sección censal y aplicar simbología temática.
- Ideal para análisis complejos como densidad poblacional, accesibilidad a servicios o estudios de zonificación.
- 📄 Ejemplo: unir un CSV del INE con la capa oficial de secciones censales para obtener un mapa de población por tramo de edad.
- ArcGIS Pro
- Solución comercial con herramientas avanzadas de geoprocesamiento.
- Permite crear mapas 3D, publicar servicios web y automatizar análisis con Python (ArcPy).
Herramientas en la nube
- Kepler.gl
- Plataforma de visualización geoespacial desarrollada por Uber.
- No requiere instalación: basta con arrastrar el dataset para obtener un mapa interactivo.
- Ideal para presentaciones y prototipos rápidos.
- Carto
- Potente para análisis y visualización avanzada de datos geoespaciales.
- Ofrece integración directa con BigQuery, PostGIS y APIs de datos abiertos.
- Flourish
- Aunque no es un GIS puro, permite generar mapas coropléticos y visualizaciones interactivas de alta calidad para publicaciones y medios.
Bibliotecas y APIs para desarrolladores
- Leaflet – Librería JavaScript ligera para mapas interactivos en la web. Perfecta para publicar datos censales procesados previamente.
- Mapbox GL JS – Potente para manejar datos vectoriales en tiempo real y con estilo personalizable.
- deck.gl – Especializada en visualizaciones de grandes volúmenes de datos geoespaciales.
Análisis con código Python
Stack recomendado
geopandas: lectura y procesamiento de datos espaciales (Shapefile, GeoJSON, GeoPackage).shapely: operaciones geométricas (buffers, intersecciones, disoluciones…).folium: mapas interactivos estilo Leaflet para publicar en web.- (Opcional)
pyogrioofionapara I/O rápido;mapclassifypara clasificaciones (Quantiles, Jenks).
Consejo final: si trabajas con código, conviene convertir los Shapefiles a GeoJSON o GeoPackage para evitar problemas con nombres de campo y codificaciones.
Legislación y marco legal del Open Data en España
La publicación de datos abiertos en España, incluyendo la información por sección censal, no es solo una buena práctica: en muchos casos es una obligación legal respaldada por normativas nacionales y europeas. Estas leyes garantizan la transparencia, fomentan la innovación y facilitan la reutilización de la información del sector público.
Ley 37/2007 sobre Reutilización de la Información del Sector Público (RISP)
📎 Texto completo en el BOE
- Establece el marco legal para que la información generada por las administraciones pueda reutilizarse libremente.
- Obliga a publicar los datos en formatos abiertos y reutilizables, con licencias claras que especifiquen sus condiciones de uso.
- Fomenta la transparencia y el desarrollo de nuevos servicios y aplicaciones basados en datos públicos.
Ley 19/2013 de Transparencia, Acceso a la Información Pública y Buen Gobierno
📎 Texto completo en el BOE
- Reconoce el derecho de acceso a la información pública para cualquier ciudadano.
- Obliga a las administraciones a publicar datos relevantes de manera proactiva, sin necesidad de solicitud previa.
Directiva Europea 2003/98/CE y su revisión 2019/1024/UE
📎 Portal oficial de la Unión Europea
- Crea un marco común en Europa para la reutilización de datos del sector público.
- La revisión de 2019 amplía la lista de “datos de alto valor” que deben ser gratuitos, incluyendo datos geoespaciales y estadísticos, como los relativos a las secciones censales.
Directiva INSPIRE (2007/2/CE)
📎 Información oficial – Comisión Europea
- Busca crear una infraestructura europea de datos espaciales para mejorar la gestión ambiental.
- Obliga a que la información geográfica se publique con estándares comunes e interoperables, facilitando su integración entre países.
Normativa autonómica y local
- Varias comunidades autónomas han aprobado leyes propias de transparencia y Open Data, como la Ley 2/2015 de Transparencia, Buen Gobierno y Participación Ciudadana de la Comunitat Valenciana.
- Muchos ayuntamientos, como València o Madrid, cuentan con ordenanzas específicas para regular la publicación de datos abiertos.
Consejo práctico: siempre revisa la licencia de uso de cualquier dataset público. La mayoría de administraciones emplea licencias abiertas como Creative Commons CC-BY (reutilización con cita de fuente) o CC0 (dominio público), lo que permite su uso libre, incluso con fines comerciales.
| Norma / Directiva | Ámbito | Objetivo principal | Enlace oficial |
|---|---|---|---|
| Ley 37/2007 (RISP) | Nacional | Regular la reutilización de la información del sector público, obligando a publicarla en formatos abiertos y con licencias claras. | BOE – Ley 37/2007 |
| Ley 19/2013 de Transparencia | Nacional | Garantizar el acceso a la información pública y la publicación proactiva de datos relevantes para la ciudadanía. | BOE – Ley 19/2013 |
| Directiva 2003/98/CE y 2019/1024/UE | Unión Europea | Marco común para la reutilización de datos, ampliando el acceso a datos de alto valor como geoespaciales y estadísticos. | Eur-Lex – 2019/1024/UE |
| Directiva INSPIRE (2007/2/CE) | Unión Europea | Crear una infraestructura de datos espaciales con estándares comunes para mejorar la gestión ambiental y territorial. | INSPIRE – Comisión Europea |
| Normativa autonómica y local | España (CCAA y Ayuntamientos) | Adaptar la legislación de transparencia a nivel regional y municipal, regulando portales de datos abiertos. | Ejemplo: Ley 2/2015 CV |
Ejemplo práctico con QGIS: mapa coroplético de población por sección censal en València con INE – Padrón continuo 2022
Objetivo
Crear un mapa de colores por zonas (coroplético) con la población por sección censal de la provincia de València. Para ello cargaremos el mapa de secciones censales de 2022, filtraremos solo las de València (código de provincia 46), uniremos los datos de población del archivo 4601.csv del INE (Padrón continuo 2022) usando el código de sección, y exportaremos el resultado en formato GeoJSON para poder usarlo en una página web (por ejemplo, con Leaflet).
En este tutorial usaremos datos de la provincia de València, pero puedes hacer exactamente lo mismo con cualquier provincia o ciudad autónoma de España. Basta con ir a la página del INE donde se publican los microdatos del Padrón continuo 2022 y descargar el CSV de la provincia que te interese. Ese archivo incluye las columnas Sexo, Sección (el código de sección censal), Edad (grupos quinquenales) y Total. El nombre del fichero cambia según la provincia (por ejemplo, para València usamos 4601.csv), pero el proceso en QGIS es idéntico: cargar el CSV, unirlo al mapa por Sección y crear el coroplético.
Requisitos
Tener QGIS instalado y actualizado
Es el programa con el que haremos todo. Descárgalo gratis desde qgis.org (elige la versión estable). No necesitas plugins extra.
Mapa de secciones censales (año 2022)
Descárgalo desde la web del INE/CNIG. Suele venir en Shapefile. Si te bajas un archivo con todas las provincias, no pasa nada: luego filtraremos València (código 46) dentro de QGIS.
Pista: el archivo puede pesar bastante; guárdalo en una carpeta fácil de encontrar.
Archivo de datos: 4601.csv (Padrón continuo 2022, INE)
Es un archivo CSV descargable desde la web del INE con estas columnas: Sexo; Sección; Edad (grupos quinquenales); Total.
- La columna Sección trae el código de sección censal (CUSEC) de 10 dígitos; la usaremos para unir los datos al mapa.
- Al importarlo en QGIS, marca Sección como “Texto” (para no perder ceros) y Total como número.
- El separador es punto y coma (;).
Capa base de fondo
Añadiremos OpenStreetMap como mapa de fondo directamente desde QGIS; no hace falta descargar nada más.
Un poco de espacio libre en disco
Entre el mapa y el CSV, calcula unos cientos de MB para trabajar con comodidad.
1) Cargar datos
1.1 Capa de secciones censales
- En QGIS ve a Capa → Añadir capa → Añadir capa vectorial.
- Selecciona el archivo de secciones censales 2022 (Shapefile) y Abrir.
- Si el fichero incluye todas las provincias, no pasa nada: luego filtraremos València (CPRO = 46).
Tip: puedes arrastrar el archivo directamente a QGIS. Si te pregunta por el SRC/CRS, acepta el que trae la capa (QGIS reproyecta al vuelo con el fondo OSM).
1.2 CSV de población (4601.csv)
- Capa → Añadir capa → Añadir capa de texto delimitado.
- Archivo: 4601.csv.
- Delimitador: marca “;” (punto y coma).
- Geometría: elige “Sin geometría (solo tabla de atributos)”.
- Tipos de campo: asegúrate de que “Sección” se importe como Texto (string) para no perder ceros a la izquierda.
- Pulsa Añadir.
Tip: si ves números con comas o puntos (p. ej.,
2,605,757), no te preocupes: los normalizaremos más adelante antes de pintar el mapa.
1.3 Fondo de mapa
Coloca la capa OSM debajo de tus datos en el panel de capas para usarla como base.
Capa → Añadir capa → Añadir Capa XYZ.
En Conexiones XYZ, elige OpenStreetMap y pulsa Añadir.
2) Filtrar solo la provincia de València
En la capa de secciones: clic derecho → Filtrar…
Usa el filtro por código: "CPRO" = '46'
3) Limpiar y preparar el CSV 4601.csv
El fichero trae filas “TOTAL” (agregado provincial) y por tramo de edad. Para un mapa por sección necesitas quedarte con las filas de sección (10 dígitos) y, si vas a pintar la población total, con el tramo “Total” y Sexo = “Ambos Sexos”.
Opción rápida: aplica un filtro a la capa CSV (clic derecho → Filtrar…):
"Sección" <> 'TOTAL'
AND "Sexo" = 'Ambos Sexos'
AND "Edad (grupos quinquenales)" = 'Total'
El campo Total lleva separadores (p. ej., 1,000 o 2,605,757), crea un campo nuevo numérico:
Tabla de atributos → Modo edición → Calculadora de campos
Nombre: Total_num
Tipo: Entero
Expresión:
to_int( regexp_replace( "Total", '[^0-9-]', '' ) )
4) Unir CSV a polígonos por CUSEC
Clic derecho en la capa de secciones → Propiedades → Uniones → Añadir
Capa de unión: tu CSV filtrado
Campo de unión (CSV): Sección
Campo de destino (polígono): CUSEC
Aceptar
(Optativo) Materializa la unión: Vectorial → Gestión de datos → Unir atributos por campo/valor y guarda como nueva capa
Ahora comprobaremos con una sección censal cualquiera que se han incorporado los atributos de nuestro fichero CSV al polígono.
6) Simbología (coroplético)
Clic derecho → Propiedades → Simbología → Graduado
Columna: censo_Total_num
Modo: Cuantiles (7 clases) o Natural Breaks (Jenks)
Paleta secuencial (p. ej., YlOrRd)
Revisa el mapa y ajusta clases si hace falta
Conclusiones y qué hemos aprendido
Con este ejercicio hemos recorrido todo el proceso para crear un mapa coroplético de población por sección censal a partir de datos abiertos del INE y cartografía oficial. En el camino hemos visto:
- Dónde encontrar los datos necesarios (mapa de secciones censales y CSV del padrón continuo).
- Cómo limpiar y preparar un CSV para que las claves coincidan con la cartografía.
- La importancia de la unión entre datos estadísticos y geometría, usando el código CUSEC como identificador.
- Aplicar simbología temática (graduada) para visualizar patrones en la distribución de población.
- Exportar el resultado en un formato reutilizable (GeoJSON) para integrarlo en visores web como Leaflet o Kepler.gl.
Más allá de la parte técnica, este ejercicio demuestra que con datos abiertos y herramientas libres como QGIS es posible crear mapas profesionales sin necesidad de software de pago. También subraya que, al trabajar con datos espaciales, la limpieza de campos y la coherencia en los códigos es tan importante como el diseño visual del mapa.
El resultado final no es solo un mapa: es una herramienta para comprender mejor nuestro territorio, detectar patrones y comunicar información compleja de forma visual y accesible.
Conclusiones
Cada sección censal es, en realidad, una historia comprimida en datos: dónde vivimos, cómo nos movemos, qué servicios necesitamos o qué retos afronta nuestro entorno. Son pequeñas piezas de un gran mapa que, al unirse, dibujan la imagen más precisa de nuestra sociedad.
El camino que recorren estos datos —desde el cuestionario o el registro administrativo hasta un mapa interactivo accesible para cualquiera— demuestra que el conocimiento no está reservado a unos pocos. Hoy, cualquier persona con curiosidad y unas herramientas básicas puede transformar cifras en información visual que explica y, a veces, cuestiona la realidad.
Estamos en un momento en el que la apertura de datos no es solo transparencia: es oportunidad. Oportunidad para que la ciudadanía participe en el diagnóstico de su entorno, para que las empresas diseñen soluciones más adaptadas, para que las administraciones planifiquen mejor y para que el periodismo y la investigación lleguen más lejos.
Porque del censo al mapa no hay un muro técnico, sino un puente abierto. Un puente que invita a cruzarlo y a descubrir que, tras cada número, hay un lugar, una comunidad y un conjunto de decisiones que podemos entender… y mejorar.
💬 Y tú, si pudieras analizar y mapear cualquier dato de tu ciudad, ¿qué realidad te gustaría descubrir o mostrar al mundo?
¿Sería la distribución de zonas verdes y su acceso real para la ciudadanía?
¿La calidad del aire en cada barrio?
¿Las diferencias en renta, edad o acceso a servicios?
¿O quizá un mapa que muestre la historia viva de sus calles y edificios?
Los datos abiertos ofrecen infinitas posibilidades: desde identificar desigualdades hasta resaltar oportunidades de mejora, pasando por contar historias que nunca se han contado.
Piensa en aquello que más te preocupa o te inspira de tu entorno… y visualízalo en un mapa. Porque el primer paso para cambiar algo es entenderlo.
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Estos ejemplos muestran cómo los datos públicos, cuando se procesan y visualizan correctamente, pueden convertirse en historias útiles y accesibles. Son una invitación a descubrir lo que tus datos pueden revelar… y cómo podemos ayudarte a contarlo visualmente.
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Del censo al mapa hay un mundo de oportunidades… y retos. Yo puedo ayudarte a transformar datos abiertos en mapas interactivos, dashboards y herramientas a medida que generen verdadero valor para tu proyecto o institución.
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