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Industria pesquera a nivel mundial y en Chile
En 2021, el documental de Seaspiracy ha generado mucha consciencia con respecto a la pesca industrial a nivel mundial.
Para tratar de ir más allá en el análisis de la situación actual, Yachay Data muestra cómo ha cambiado la industria pesquera en Chile y el mundo, utilizando datos y gráficos de Our World in Data disponibles en Seafood Production – Our World in Data.
¿Cómo se ha visto afectada por la aparición de la acuicultura? ¿Cómo ha evolucionado su sostenibilidad en el tiempo?
Pesca de peces salvajes vs acuicultura
En este primer gráfico, se aprecia cómo se comparan la pesca de peces salvajes y la acuicultura. Según los datos, la pesca crecía establemente hasta 1990, año en el que se estabilizó en aproximadamente 90 millones de toneladas anuales: esta estabilización se debe en parte al aumento de la acuicultura. Se puede apreciar que la acuicultura ha aumentado considerablemente y sobre todo desde 1990 (se ha más que quintuplicado en 25 años). Sin embargo, este fuerte aumento no ha tenido consecuencias en la pesca de peces salvajes.
Chile destaca por el crecimiento que tuvo la pesca desde los años 70, llegando a un peak de casi 8 millones de toneladas al año en 1994. En el 1994, Chile representó el 8% de la pesca mundial. La disminución posterior se debe en parte a regulaciones de la época que intentaban limitar la pesca, además de la mayor escasez provocada por la sobreexplotación de los años 80 y principios de los años 90. Este tema se analiza en profundidad en el artículo de CIPER El saqueo del mar chileno – CIPER Chile.
Por otro lado, el aumento de la acuicultura ha sido menos pronunciado que en el resto del mundo, partiendo a finales de los ochenta y subiendo hasta aproximadamente un millón de toneladas en el año 2016.
Bancos de peces sobreexplotados y biológicamente sostenibles
Otra tendencia alarmante es el aumento de la sobreexplotación de los bancos de peces. Aunque el aumento no ha sido tan rápido este ha sido estable en los últimos 40 años. Tan solo el 10% de los bancos de peces en 1974 era sobreexplotados. Este número subió a 27,21% en el año 2000 y a 34,15% en el 2017 (el aumento ha sido constante en los últimos años).
Aunque no se tengan datos para Chile, existe un registro de la zona sudeste del pacífico entre los años 2015 y 2017. En estos años, ha bajado el porcentaje de bancos de peces sobre explotados.
Pesca por sector
Para terminar, la pesca recreativa y de subsistencia representan cantidades muy pequeñas relativamente. Por un lado, la recreativa no llega ni al millón de toneladas. Mientras tanto, la de subsistencia se encuentra entre 3,5 y 4 millones de toneladas al año. Los descartes representan una cantidad no menor, con más de 9 millones en el 2010 (casi 17 millones de toneladas en 1989). La pesca artesanal ha crecido lento pero constantemente, llegando a 21 millones de toneladas en el 2010.
Hoy quisimos hablar un poco de Web Scraping. ¿De qué se trata?
El Web Scraping agrupa los métodos de extracción de datos en la web:
Los sitios web tienen mucha información relevante. A veces, esta puede ser exportada directamente como Excel .xlsx, un archivo separado por comas .csv u otras extensiones comunes. Como ejemplo, mencionamos a Our World In Data, que está hecho para ser de uso simple. En un par de clics, uno puede generar distintas visualizaciones y acceder a los datos en varios formatos.
Otras veces, se ponen a disposición APIs, que permiten recuperar la información directamente. Por ejemplo, Uber tiene una (ver ahí). Con una línea de código, uno puede enviar solicitudes “requests”, y obtener información de tráfico, de precios, entre otros.
Pero, en la mayoría de los casos, el sitio no está hecho para que uno pueda recolectar información. Ahí llega el mundo del Web Scraping.
Además, el Web Scraping está muy relacionado con el manejo de tareas repetitivas. La misma pregunta vuelve siempre: ¿Vale la pena armar código para automatizar la recuperación de datos? ¿O es mejor hacerlo manual?
La herramientas de Web Scraping se justifican cuando la recolección de datos manual requeriría demasiado recursos (tiempo, energía…). Como muchas veces, esto depende de trade-offs.
Sigamos un poco con las herramientas disponibles. Dependiendo del sitio web scrapeado, uno puede usar distintas librerías. En general, se usan librerías de Python para hacer Web Scraping (también existen librerías para Node.js).
Las librerías que más se usan son requests, selenium, beautifulsoup o scrapy. Permiten navegar en las páginas web, y recuperar la información deseada, al acceder a los elementos del html.
Si necesitas ayuda para armar este tipo de herramientas, nos puedes escribir a contacto@yachaygroup.com. Si quieres aprender a programar en Python, inscríbete a los cursos Le Wagon (contáctanos si quieres beneficiar del descuento 15% Yachay por correo, o a nuestra página Instagram).
