Datos abiertos, Software libre y Reproducibilidad en estadísticas censales
II Congreso Argentino de Estadística
15 de octubre de 2026
ARcenso?ARcenso es una iniciativa ciudadana que nació de nuestra experiencia profesional con datos censales en el INDEC.
Su objetivo es facilitar el acceso y la reutilización de datos oficiales de los censos nacionales de población de Argentina (1970–2022), mediante un paquete de R que organiza y pone a disposición información censal estructurada y documentada.
Proyecto desarrollado con el apoyo del Programa de Campeones de rOpenSci (2023–2024).
Antes de responder un problema de investigación, necesitamos que los datos sean utilizables
Disponibilidad: de excel a tablas ordenadas en R


Principios que orientan la organización y reutilización de los datos censales.
FAIRFindable): datos centralizados y documentados.Accessible): acceso abierto a los datos censales.Interoperable): tablas tidy y estructuras estandarizadas.Reusable): metadatos y datos reproducibles.ONU

Descarga: Automatización del proceso de recopilación de tablas censales desde fuentes oficiales mediante web scraping.
Selección: Listado, clasificación y extracción de archivos y metadatos relevantes (año censal, nivel geográfico, temáticas).
Transformación: Conversión de tablas de Excel en conjuntos de datos ordenados (tidy) y estandarizados utilizando R base.
Desarrollo de funciones: Creación de funciones en R para acceder, manipular y visualizar los datos de forma eficiente.
Creación del paquete: Integración de los conjuntos de datos y funciones en el paquete ARcenso para facilitar su uso.
Control de versiones: Uso de Git y GitHub para el seguimiento de cambios y la gestión de versiones y colaboraciones.
ARcenso en Rcheck_repository(): Verificar tablas disponibles según año, ubicación geográfica o temática
get_census(): Obtener tablas censales
arcenso_app(): Explorar datos mediante un tablero interactivo
census_metadata: temas disponibles
geo_metadata: códigos geográficos

Cobertura censal: incorporar progresivamente los censos de 1991 a 2022.
Infraestructura: fortalecer y automatizar los procesos de incorporación, validación y actualización de datos.
Distribución: publicar el paquete en CRAN y r-universe.
