Resultados
Europa documenta su patrimonio privado de forma desigual. Esta es una medición de cuánto.
Un corpus paneuropeo de edificios históricos con propiedad privada estimada, construido con un solo método en 45 países, con sus tasas de error medidas frente a un registro nacional y publicadas junto a él.
La laguna que responde esta página
Las casas históricas de propiedad privada de Europa tienen representación política y casi ningún dato. La federación European Historic Houses habla en nombre de 27 asociaciones nacionales, y su cifra principal de más de 50.000 casas históricas de propiedad privada es una extrapolación de su membresía sin registro por edificio que la sostenga. El propio estudio encargado por la Comisión Europea lo dice también.
«…la falta de datos completos y sistémicos sobre este sector».
«…no son lo bastante sólidos para permitir comparación alguna entre países».
Heritage Houses for Europe: Exchange & Innovate (2019), encargado por la Comisión Europea y escrito conjuntamente por European Historic Houses, la European Landowners' Organisation e IDEA Consult. La primera cita expresa a qué se dedica el estudio; la segunda, del §3.4, describe los datos nacionales de que dispuso.
Esta página es esa comparación entre países, hecha con un solo método.
Lo que muestra el corpus
19,0×
amplitud por cada 1.000 km² de superficie
El más alto BE con 86,6; el más bajo TR con 0,1.
7,5×
amplitud por millón de habitantes
El más alto LV con 277,6; el más bajo TR con 1,2.
Razón entre el percentil 90 y el percentil 10, en los 36 países con 50 o más sitios documentados. Medido el 29 de agosto de 2026.
El corpus
- Sitios documentados
- 83.382
- Países
- 45
- Con estimación de propiedad
- 65.927
- Estimados de propiedad privada
- 23.466
Lea primero la columna de cobertura
La proporción de sitios de un país que llevan alguna estimación de propiedad va del 27 % al 94 %. Esa variación no es aleatoria: sigue hasta dónde ha llegado la pasada de curaduría.
Por tanto, un recuento bajo de casas estimadas como privadas puede significar que el país tiene pocas, o que aún no hemos clasificado las que tiene. Ambas cosas no se distinguen en esta tabla, y las cifras de propiedad privada estimada nunca deberían leerse sin la cobertura al lado.
Por país
Ordenado por sitios documentados. La barra detrás de cada recuento expresa su densidad por 1.000 km², de modo que la amplitud indicada arriba pueda comprobarse frente a la distribución en vez de aceptarse sin más.
| País | Sitios | Cobertura | Est. privados | Por 1.000 km² | Por millón hab. |
|---|---|---|---|---|---|
| FRFrancia | 17.879 | 86 % | 7839 | 33,2 | 260,2 |
| DEAlemania | 12.684 | 67 % | 2799 | 36,3 | 151,9 |
| ITItalia | 9550 | 83 % | 2720 | 32,3 | 162,1 |
| GBReino Unido | 7684 | 82 % | 2311 | 31,8 | 110,6 |
| ESEspaña | 7228 | 81 % | 1527 | 14,5 | 146,4 |
| PLPolonia | 4182 | 90 % | 952 | 13,7 | 114,8 |
| BEBélgica | 2641 | 84 % | 895 | 86,6 | 221,2 |
| CZChequia | 2421 | 88 % | 378 | 31,4 | 222,4 |
| ATAustria | 2239 | 73 % | 760 | 27,1 | 243,2 |
| GRGrecia | 1832 | 43 % | 28 | 14,2 | 175,9 |
| CHSuiza | 1665 | 65 % | 308 | 42,1 | 183,1 |
| NLPaíses Bajos | 1557 | 75 % | 331 | 46,2 | 86,1 |
| PTPortugal | 1302 | 70 % | 356 | 14,2 | 120,5 |
| IEIrlanda | 1249 | 72 % | 296 | 18,1 | 227,7 |
| SESuecia | 1056 | 94 % | 381 | 2,6 | 99,7 |
| HUHungría | 1039 | 92 % | 226 | 11,4 | 109,2 |
| DKDinamarca | 1017 | 96 % | 518 | 25,4 | 169,2 |
| SKEslovaquia | 826 | 93 % | 130 | 17,2 | 152,6 |
| UAUcrania | 666 | 69 % | 26 | 1,1 | 17,1 |
| RORumanía | 565 | 67 % | 108 | 2,5 | 29,7 |
| LVLetonia | 513 | 95 % | 87 | 8,2 | 277,6 |
| LTLituania | 501 | 95 % | 95 | 8,0 | 173,4 |
| FIFinlandia | 448 | 93 % | 149 | 1,5 | 79,3 |
| HRCroacia | 397 | 76 % | 56 | 7,1 | 102,4 |
| SIEslovenia | 348 | 89 % | 43 | 17,3 | 163,3 |
| RSSerbia | 296 | 23 % | 17 | 3,5 | 45,2 |
| BGBulgaria | 278 | 17 % | 5 | 2,6 | 43,2 |
| EEEstonia | 278 | 94 % | 56 | 6,5 | 203,4 |
| BABosnia y Herzegovina | 160 | 31 % | 2 | 3,1 | 51,0 |
| ALAlbania | 137 | 80 % | 2 | 5,0 | 58,3 |
| MKMacedonia del Norte | 137 | 1 % | 0 | 5,4 | 75,2 |
| NONoruega | 121 | 66 % | 20 | 0,3 | 21,6 |
| TRTurquía | 99 | 67 % | 4 | 0,1 | 1,2 |
| MEMontenegro | 88 | 14 % | 3 | 6,5 | 141,2 |
| LULuxemburgo | 73 | 86 % | 22 | 28,4 | 106,3 |
| MDMoldavia | 72 | 51 % | 5 | 2,2 | 30,5 |
| CYChipre | 48 | 31 % | 0 | 5,2 | 35,0 |
| XKKosovo | 45 | 64 % | 0 | — | 28,5 |
| MTMalta | 37 | 68 % | 9 | 115,6 | 63,8 |
| LILiechtenstein | 6 | 50 % | 1 | 37,5 | 146,3 |
| ISIslandia | 5 | 20 % | 0 | 0,0 | 12,7 |
| ADAndorra | 4 | 75 % | 0 | 8,5 | 48,2 |
| SMSan Marino | 4 | 75 % | 0 | 66,7 | 117,3 |
| VACiudad del Vaticano | 4 | 100 % | 0 | — | — |
| MCMónaco | 1 | 100 % | 1 | 479,8 | 26,1 |
† Menos de 50 sitios documentados y, por tanto, excluido de los percentiles de arriba, donde un solo edificio desplazaría la cifra de forma visible. Todos los países permanecen en la tabla.
Método y tasas de error
Cada sitio procede de OpenStreetMap y Wikidata, se fusiona en una sola cadena de proceso, se deduplica por ubicación y nombre, y recibe una estimación de propiedad según una rúbrica publicada. La estimación es una estimación: no es una búsqueda registral, y el corpus lo indica dondequiera que se publique.
La exactitud se midió frente al registro nacional francés de patrimonio, contra umbrales fijados antes de que existieran las cifras: precisión 0,861 y exhaustividad 0,668 en la lectura estricta con coincidencia de nombre. La diferencia se debe a la abstención, no al error —897 sitios sin respuesta frente a 90 respondidos mal—, y allí donde el clasificador sí se pronuncia, la exhaustividad alcanza 0,957.
Descargar el corpus
El corpus completo se publica como un único paquete versionado: CSV, GeoJSON y JSON delimitado por líneas, con descriptor de paquete de datos y sumas de verificación. La interfaz de consulta responde subconjuntos filtrados; el paquete es la forma de llevárselo todo.
Explorar el paquete del corpus
Publicado bajo la Open Database License (ODbL), la licencia que exigen sus fuentes de OpenStreetMap.
Cómo citar
Šostok, J. (2026). herimap — European heritage ownership corpus (v1.0.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.22149838
Lo que aún no está medido
El corpus es la primera de cuatro capas previstas y la única con datos dentro. Las demás se nombran aquí para que nada de esta página se confunda con algo que no es.
- Capa 2 · Señal operativaTipos de evento, mezcla de oferta, estacionalidad y ocupación. Modelado en la plataforma, sin un solo registro capturado.
- Capa 3 · Evidencia de encuestaHay dos instrumentos redactados y no se ha recogido ninguna respuesta. Todavía no existe infraestructura de encuestas en la plataforma.
- Capa 4 · Procedencia de visitantesDe dónde viajan los visitantes. Ausente y sin modelar; es la que conlleva mayor riesgo de divulgación de las cuatro, y su diseño parte de ahí.
La medición de las capas 2 a 4 comienza con el lanzamiento público. Hasta entonces, ninguna afirmación de este sitio se apoya en ellas.