Twitter y movilidad espacio-temporalvisualización 3D de flujos de movilidad

  1. Joaquín Osorio Arjona 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Buch:
R-evolucionando el transporte [Recurso electrónico]: XIV Congreso de Ingeniería del Transporte. Universidad de Burgos 6, 7 y 8 de julio 2021
  1. Hernán Gonzalo Orden (coord.)
  2. Marta Rojo Arce (coord.)

Verlag: Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional ; Universidad de Burgos

ISBN: 978-84-18465-12-3

Datum der Publikation: 2021

Seiten: 1725-1738

Kongress: Congreso de Ingeniería del Transporte (14. 2021. Burgos)

Art: Konferenz-Beitrag

Zusammenfassung

La movilidad individual de un individuo está estructurada en la necesidad de conducir diferentes actividades que requieren estar en unas determinadas coordenadas espaciales y temporales. La Geografía del Tiempo es una aproximación que reconoce que la localización en el espacio no puede estar separada del momento en el tiempo. Los progresos recientes en los SIG y computación y la riqueza de los datos espacio-temporales obtenidos a partir de nuevas fuentes basadas en las Tecnologías de la Información y Comunicación han contribuido a la evolución de la Geografía del Tiempo. Actualmente es posible visualizar y representar los movimientos de la gente en su doble dimensión espacio-temporal. En este trabajo, usamos datos geolocalizados de la red social Twitter para mostrar el valor de las nuevas fuentes de datos para la Geografía del Tiempo. La metodología consiste en visualizar prismas espacio-temporales tanto en 3D como en 2D en cuatro zonas de estudio de la ciudad de Madrid, cada una con diferentes perfiles de uso del suelo (residencial, trabajo, estudios, y ocio). Para ello se han empleado como datos tweets recopilados durante un periodo de dos años que se han combinado con información de usos del suelo del Catastro. Aprovechando las ventajas de la visualización 3D y 2D es posible analizar la movilidad individual tanto en el tiempo como en el espacio. Los resultados muestran los diferentes comportamientos de movilidad de los individuos en cada zona de estudio durante el día, con datos complementarios para mostrar la actividad principal de la población en diferentes horarios.