Análisis de datos de accidentalidad vial de la ciudad de Bogotá a partir de datos abiertos y datos obtenidos desde redes sociales
ilustraciones, gráficas, mapas, tablas
- Autores:
-
Vargas Montero, Fernando
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- OAI Identifier:
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Redacción Portal Bogotá, La movilidad también está en tus manos: cada 5,6 minutos ocurre un accidente, https://bogota.gov.co/mi-ciudad/movilidad/analisis-de-accidentes-viales-en-bogota-en-2019. Ali J. Ghandour, Huda Hammoud, Mohammad Dimassi, Houssam Krayem, Jamal Haydar, Adam Issa, Allometric scaling of road accidents using social media crowd-sourced data, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 545, 2020, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437119319703 Andrienko, G., & Andrienko, N. 2008. A Visual Analytics Approach to Exploration of Large Amounts of Movement Data. International Conference on Visual Information Systems: Web- Based Visual Information Search and Management. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-85891-1_1 Andrienko, G. L., Andrienko, N. V., Dykes, J., Fabrikant, S. I., and Wachowicz, M. 2008. Geovisualization of dynamics, movement and change: key issues and developing approaches in visualization research. 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En este trabajo se encontrará desde las arquitectura y técnicas de extracción de los datos viales en la ciudad de Bogotá, hasta el análisis estadístico para poder comprender el comportamiento de este. Para poder llegar al análisis estadístico inicialmente se realizó una arquitectura autosostenible de recolección de datos viales en la ciudad de Bogotá a través de redes sociales. Al tener ya recolectada la información se procedió a su representación en una herramienta geográfica para su comprensión visual. Se procede a un análisis inicial de estos datos. Luego se aplican técnicas estadísticas geográficas para su análisis estadístico. (Texto tomado de la fuente).Road accidents are an issue that we always want to minimize, but technological techniques have not been applied to find and understand road behavior according to the different variables involved. Due to this need, a reason is generated to be able to contribute to this understanding of road accidents to support mitigation and thus save lives. In this work you will find everything from the architecture and techniques of extracting road data in the city of Bogotá, to the statistical analysis to understand its behavior. To reach the statistical analysis, a self-sustaining architecture for road data collection was initially carried out in the city of Bogotá through social networks. Having already collected the information, it was represented in a geographic tool for visual understanding. An initial analysis of these data is carried out, then geographical statistical techniques are then applied for statistical analysis.MaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y ComputaciónSistemas inteligentesxiv, 81 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDepartamento de Ingeniería de Sistemas e IndustrialFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - SistemasData miningSocial NetworksTraffic accidentsMinería de datosRedes socialesAccidentes de tránsitoAnálisis espacialMinería de datos espacialesTráficoAccidentesGeoestadísticaSpatial analysisGeostatisticsWazeTwitterSpatial data miningTrafficAccidentsAnálisis de datos de accidentalidad vial de la ciudad de Bogotá a partir de datos abiertos y datos obtenidos desde redes socialesAnalysis of road accident data in Bogotá city from open data and data on social networksTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMBogotáColombiaRedacción Portal Bogotá, La movilidad también está en tus manos: cada 5,6 minutos ocurre un accidente, https://bogota.gov.co/mi-ciudad/movilidad/analisis-de-accidentes-viales-en-bogota-en-2019.Ali J. Ghandour, Huda Hammoud, Mohammad Dimassi, Houssam Krayem, Jamal Haydar, Adam Issa, Allometric scaling of road accidents using social media crowd-sourced data, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 545, 2020, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437119319703Andrienko, G., & Andrienko, N. 2008. A Visual Analytics Approach to Exploration of Large Amounts of Movement Data. International Conference on Visual Information Systems: Web- Based Visual Information Search and Management. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-85891-1_1Andrienko, G. L., Andrienko, N. V., Dykes, J., Fabrikant, S. I., and Wachowicz, M. 2008. Geovisualization of dynamics, movement and change: key issues and developing approaches in visualization research. 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