Diseño e implementación de un mapa digital interactivo a partir de la densidad de un conjunto de datos asociados a la ciudad de Barranquilla

Cada día los habitantes de la ciudad de Barranquilla se encuentran expuestos a múltiples enfermedades, ya sean nuevas o antiguas. Es por esto que los investigadores del campo de la salud realizan diferentes estudios para combatirlas o para aprovechar las características únicas de cada una. Para esto necesitan de herramientas que les permitan analizar estos conjuntos de datos, que en su mayoría son multivariados, y en base a los resultados ser capaz de tomar decisiones que les permitan actuar de una u otra forma según les parezca más adecuado. Por lo anterior, se diseñó e implementó una herramienta web gratuita, con visualización móvil, que sea capaz de realizar un análisis multivariado de un conjunto de datos, sobre enfermedades, asociados a direcciones de la ciudad de Barranquilla y visualizar los resultados sobre un mapa digital de forma interactiva con capacidad de exportar el mapa como un formato de imagen, facilitando así la toma de decisiones por parte de los investigadores y la realización de predicciones sobre estos datos. Además, esta herramienta está limitada a la ciudad de Barranquilla, necesita de datos que contengan direcciones de esta, el archivo donde vengan los datos se tendrá que ajustar a un estándar predefinido y el mapa digital donde se visualizan los datos es el de Google Maps. Para el análisis multivariado se utilizó una regresión logística multinomial para ver que tanto influye una variable, en el hecho de que este enfermo, siendo explicada por las demás del conjunto de datos. Pero para realizar este análisis se debe validar que la matriz de correlación del conjunto de datos cumpla el umbral requerido entre la variable seleccionada y las demás. Por último, se validó la funcionabilidad y la usabilidad de la herramienta usando el cuestionario SUS (System Usability Scale) y en base a los resultados se mejoraría o no para futuras versiones.

• Autores: Llach Rolong, Luis Alejandro; Muñoz Angulo, José Alejandro
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/7297
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/7297
• Palabra clave: Regresión logística multinomial; mapa de densidad; MEAN stack; RUP; Barranquilla; Enfermedades; Multinomial logistic regression; density map; MEAN stack; RUP; Barranquilla; Diseases
• License: Universidad del Norte