Resumen de Estudio de la exclusión social a través de registros de datos de servicios sociales: análisis a partir de la herramienta SiSo

Domingo Carbonero Muñoz, Esther Raya Díez, Agustín V. Ruiz Vega

• español

  Este artículo tiene como objetivo identificar los factores relativos a la exclusión social atendiendo a cuatro niveles de gravedad entre la población usuaria de programas de inclusión social. Para ello, se realiza un análisis de la base de datos perteneciente a la herramienta SiSo de valoración de las situaciones de dificultad social en el eje inclusión/exclusión. Dicha herramienta se emplea desde el año 2017 en la valoración y el estudio de casos en los servicios sociales de primer nivel en Castilla-La  Mancha. En el momento de realizar este artículo, se han valorado un total de 18.968 unidades familiares. Para ello, se recurre a análisis bivariables con los que identificar las principales características en seis dimensiones o ámbitos vitales. Asimismo, los  resultados recogen la adecuación del análisis de componentes principales a los respectivos ámbitos vitales. Finalmente, el  apartado de resultados recoge un análisis multinomial para determinar su importancia según los niveles de dificultad analizados. Las conclusiones del artículo son relevantes para la segmentación en el primer nivel de atención de los servicios  sociales según los niveles de dificultad, con repercusiones en la precisión de necesidades y en la intervención conjunta con  otros sistemas de protección social.

• English

  This article aims to identify factors associated with social exclusion among users of social inclusion programs  according to four levels of severity. To this  end, the SiSo tool was used to  assess situations of social hardship on the  inclusion/exclusion spectrum. This  tool has been used since 2017 to evaluate and study cases in first level or primary care social services in the region of  Castilla-La Mancha, Spain. At the time of  writing, a total of 18,968 family units have  been assessed. Bivariate analyses were  performed to identify the main characteristics of users in six dimensions  or life domains. The results show that  principal component analysis is suitable  for identifying the variables in the  respective domains. Finally, a multinomial  analysis was performed to determine the  importance of the variables according to  levels of hardship. The findings can be  useful for segmenting family units and defining social services interventions by  level of hardship, as well as for  conducting joint interventions with other  social protection systems.