El diagnóstico de la vulnerabilidad social es una parte central en los procesos de mitigación y adaptación del riesgo. Los mapas de vulnerabilidad social pueden ser utilizados para mejorar la gestión territorial y la planificación del desarrollo. En base a esto, en este trabajo se presenta una metodología para la construcción de un índice de vulnerabilidad social a escala local, utilizando la técnica estadística de análisis de componentes principales en un sistema de información geográfica. Como ventaja, esta técnica facilita la ponderación de los indicadores disminuyendo la subjetividad del proceso. Como caso de aplicación se analizó la República Argentina. A partir de las variables incluidas en el censo nacional, se construyeron 19 indicadores descriptivos, los cuales se sintetizaron en un único índice que permitió categorizar todo el territorio a nivel de radio censal. La clasificación empleada resultó útil para discriminar los radios censales con condiciones extremas de vulnerabilidad social. Con algunas excepciones, se observó una mayor vulnerabilidad social en el sector oeste y norte del país. En contraposición, la región pampeana, patagónica y la capital del país presentaron los índices más bajos.Social vulnerability assessment is a central part of mitigation and adaptation to risks. Social vulnerability maps can be used to improve land use management and economic development. This paper presents a methodological proposal for elaborating a social vulnerability index at local level, using the statistical technique of principal component analysis in a geographic information system. As an advantage, this technique facilitates the weighting of indicators by decreasing the subjectivity of the process. The Argentine Republic was analyzed as an application case. Based on the variables included in the national census, 19 descriptive indicators were constructed, which were summarized in a single index that allowed the entire territory to be categorized at the level of census radio. The classification used was useful in discriminating against census stations with extreme conditions of social vulnerability. With some exceptions, greater social vulnerability was observed in the western and northern sectors of the country. In contrast, the Pampean and Patagonian region and the capital city of the country had the lowest rates.Centro de Investigaciones del Medioambient
