NIMBY’s New Target: Socioeconomic and Environmental Characteristics of Neighborhoods Near U.S. Data Centers

Resumen Técnico: El Nuevo Objetivo de NIMBY: Características Socioeconómicas y Ambientales de los Vecindarios Cercanos a los Centros de Datos de EE. UU.

Planteamiento del Problema
La rápida expansión de la infraestructura de centros de datos (DC, por sus siglas en inglés), impulsada por el almacenamiento en la nube y la inteligencia artificial, ha desencadenado una oposición de tipo "NIMBY" (Not In My Backyard - No en mi patio trasero) debido a las preocupaciones sobre el aumento de los costos de energía, la escasez de agua, el ruido y la disminución del valor de las propiedades. Si bien el movimiento de justicia ambiental ha documentado históricamente que las instalaciones indeseables suelen ubicarse en vecindarios de minorías con bajos ingresos, existe una falta de investigación empírica que caracterice los perfiles socioeconómicos y ambientales específicos de los vecindarios que albergan centros de datos. Además, el grado en que los centros de datos impactan las tarifas de electricidad residencial o si se ubican en cuencas con estrés hídrico permanece en gran medida sin cuantificar. Este estudio aborda estas brechas mediante el análisis de las características demográficas, económicas y ambientales de las áreas cercanas a centros de datos en diez estados de EE. UU. con la mayor concentración de tales instalaciones.

Metodología
El estudio analizó 1,071 instalaciones de centros de datos únicas en Arizona, California, Illinois, Iowa, Nueva Jersey, Ohio, Oregón, Texas, Virginia y Washington, lo que representa aproximadamente el 73% de las instalaciones en el Atlas de Centros de Datos de Código Abierto IM3. El análisis empleó un marco comparativo, contrastando zonas "internas" (áreas dentro de buffers de 5 km y 1 km de los centros de datos) frente a zonas "externas" (el resto del estado).

• Análisis Socioeconómico: Utilizó datos de sectores censales de EE. UU. de 2020 y datos de cuadrícula de alta resolución para comparar la mediana de ingresos familiares, el nivel educativo y la composición racial/étnica. La vulnerabilidad social se evaluó utilizando el Índice de Vulnerabilidad Social (SVI) de los CDC/ATSDR, con clasificaciones de percentiles específicos por estado para asegurar la comparabilidad dentro de cada estado. Se realizó un análisis temporal para Virginia y Nueva Jersey utilizando datos de 2000 a 2020 para determinar si los patrones observados precedieron a la reciente expansión de los centros de datos.
• Análisis de Energía: Examinó las tarifas minoristas de electricidad a nivel de servicios públicos (residencial frente a industrial) utilizando datos del Formulario EIA-861 de la Administración de Información de Energía de EE. UU. (EIA) de 2001 a 2024. Las empresas de servicios públicos se clasificaron como "servidoras de DC" si atendían al menos un sector censal dentro de un buffer de 5 km. El estudio se centró en el diferencial de tarifas entre residencial e industrial en lugar de las tarifas contractuales específicas, que no son públicas.
• Caracterización del Agua: Evaluó el estrés hídrico y la dependencia de la fuente a nivel de cuenca HUC-12 utilizando datos del USGS. Las métricas incluyeron el Índice de Suministro de Agua Superficial (SUI) para los niveles de estrés y la proporción de extracciones de suministro público derivadas de aguas subterráneas frente a aguas superficiales. El estudio señala explícitamente que mide el contexto hidrológico de las cuencas que contienen los centros de datos, no el consumo directo de la instalación.
• Riesgos Naturales y Vivienda: Evaluó la exposición a desastres naturales utilizando el Índice Nacional de Riesgo (NRI) de FEMA a nivel de sector censal. Las tendencias del valor de la vivienda se analizaron utilizando el Índice de Valor de la Vivienda (ZHVI) de Zillow de 2010 a 2025, comparando los códigos postales que albergan centros de datos frente a los códigos postales que no los albergan dentro de las mismas áreas metropolitanas para controlar la dinámica del mercado local.

Contribuciones Clave y Resultados

• Características Socioeconómicas: Contrario al patrón clásico de justicia ambiental de ubicación en áreas de bajos ingresos, los centros de datos se ubican predominantemente en vecindarios con mayores ingresos familiares medios y mayor nivel educativo en nueve de los diez estados. Sin embargo, estas áreas también exhiben consistentemente mayores proporciones de poblaciones raciales y étnicas (específicamente poblaciones asiáticas y negras en muchos estados). Esto sugiere que los centros de datos se ubican en áreas metropolitanas diversas y prósperas en lugar de enclaves rurales marginados o de bajos ingresos. El análisis temporal indica que estas disparidades socioeconómicas preceden al reciente aumento en la construcción de centros de datos.
• Tendencias de Tarifas de Energía: Aunque las tarifas residenciales e industriales fueron similares en diversas geografías, se observó una brecha creciente entre las tarifas residenciales e industriales en las empresas de servicios públicos que sirven a centros de datos en comparación con aquellas que no los sirven en nueve de los diez estados. Esta divergencia, particularmente aguda después de 2020 en estados como California, Ohio, Washington y Oregón, sugiere una tendencia potencial donde los consumidores residenciales podrían estar subsidiando las tarifas industriales, aunque el estudio no afirma un vínculo causal directo.
• Recursos Hídricos: El estrés hídrico varía significamente según la geografía. Arizona y California mostraron el mayor estrés de agua superficial en las cuencas que contienen centros de datos. Aunque las cuencas que contienen centros de datos representan una pequeña fracción del total de las cuencas estatales, estas representan una parte desproporcionadamente grande del uso de agua de suministro público estatal (hasta el 41.4% en Arizona). La dependencia de aguas subterráneas fue generalmente menor en las cuencas con centros de datos en comparación con las áreas sin ellos, lo que refleja la dependencia de los sistemas de agua superficial de las instalaciones urbanas/suburbanas, siendo Oregón una excepción notable.
• Riesgos Naturales y Vivienda: Las ubicaciones de los centros de datos generalmente exhiben una menor exposición a riesgos naturales compuestos, incendios forestales y sequías en comparación con otras áreas en los mismos estados, lo que probablemente refleja patrones históricos de asentamiento en zonas de menor riesgo. Sin embargo, muestran una mayor exposición a olas de calor, consistente con el efecto de isla de calor urbana. En cuanto a la vivienda, no hubo evidencia de depreciación del valor de la propiedad en los códigos postales que albergan centros de datos en relación con áreas comparables; de hecho, las áreas que los albergan a menudo comenzaron con valores base más altos. En Iowa, las áreas que los albergan se apreciaron más lentamente que las áreas que no los albergan, pero no hubo depreciación.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo concluye que la ubicación de los centros de datos no sigue el patrón tradicional de justicia ambiental de concentrarse en comunidades de minorías y bajos ingresos. En su lugar, se sitúan en áreas urbanas y suburbanas diversas, de mayores ingresos y con mayor nivel educativo. Los autores afirman que, si bien los resultados socioeconómicos son robustos, los hallazgos ambientales respecto a los impactos de energía y agua son mayormente inferenciales debido a la falta de datos de consumo a nivel de instalación.

El estudio destaca que la oposición a los centros de datos (NIMBYismo) está surgiendo en vecindarios prósperos y educados, desafiando la suposición de que tales instalaciones solo son objeto de oposición en comunidades marginadas. Los autores sugieren que las preocupaciones ambientales planteadas por las comunidades pueden estar impulsadas por ansiedades más amplias respecto a la IA y sus impactos sociales, más que únicamente por los impactos locales específicos y cuantificables de las propias instalaciones. La investigación proporciona una base para comprender las geografías del desarrollo de los centros de datos, señalando que las futuras decisiones de ubicación estarán influenciadas por la interacción de los requisitos de energía/agua, los entornos regulatorios y la creciente resistencia comunitaria en áreas de altos ingresos.