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Twitter y movilidad espacio-temporal: Visualización 3D de flujos de movilidad
Osorio Arjona, Joaquín
Movilidad
Redes sociales
3D
Geografía del Tiempo
Mobility
Social networks
Geography of Time
Trabajo presentado en: R-Evolucionando el transporte, XIV Congreso de Ingeniería del Transporte (CIT 2021), realizado en modalidad online los días 6, 7 y 8 de julio de 2021, organizado por la Universidad de Burgos
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.
2022-09-20T10:58:45Z
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2021-07
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
978-84-18465-12-3
http://hdl.handle.net/10259/6949
10.36443/10259/6949
spa
R-Evolucionando el transporte
http://hdl.handle.net/10259/6490
https://doi.org/10.36443/9788418465123
info:eu-repo/grantAgreement/MECD//FPUAP2015-0147
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-098402-B-I00/ES/ANALISIS DINAMICO DE LOS PATRONES DE MOVILIDAD A PARTIR DE BIG DATA
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