Un enfoque de analítica visual para datos de movimiento en el entorno urbano: una herramienta interactiva

El incremento en el uso de tecnologías de información ha permitido la recolección masiva de datos que representan movimiento, los cuales son obtenidos a través de GPS, sensores, redes o tarjetas inteligentes. Dada la complejidad de este tipo de datos se hace necesaria una herramienta de analítica visual que apoye a los expertos en temas relacionados con el entorno urbano en el entendimiento de la información y proporcione insumos para la toma de decisiones y el descubrimiento de insigths. Existen diferentes aplicaciones de analítica visual que han sido construidas para resolver problemas específicos, por lo que su adaptación en otros contextos puede ser difícil. En este documento se presenta un enfoque para la realización de analítica visual para datos de movimiento que pretende ofrecer al usuario una guía para el análisis de datos a partir de la definición de temáticas generales y el diseño de una aplicación interactiva, que aunque considera una estructura especifica de base de datos, busca proporcionar herramientas para el análisis de movimiento independientemente del contexto o tema al cual se refieren los datos. La solución fue desarrollada en el software libre R bajo la librería R Shiny y su implementación se probó con dos casos de uso: datos GPS sobre recorrido de camiones recolectores de residuos ordinarios en la ciudad de Pasto en Colombia proporcionados por la empresa Veolia Colombia, y datos abiertos de Metro Bike Share sobre el origen y el destino de los usuarios del sistema de bicicletas compartidas en los Angeles USA. En el primer caso la herramienta evidenció la posibilidad de resolver algunas de las tareas propuestas para cada temática. Sin embargo, es necesario replantear los esquemas relacionados con los análisis temporales para facilitar las consultas y análisis de este tipo de datos y para potencializar la información espacio temporal. El segundo ejercicio mostró la habilidad de la herramienta para procesar y visualizar datos implícitos.

• Autores: Moreno Fonseca, Areli Merari
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/43724
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/43724
• Palabra clave: Analítica visual; Minería de datos; Sistemas de información geográfica móviles; Reconocimiento óptico de modelos; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/