XVI CIGeo - Lisboa 2018, XVI Colóquio Ibérico Geografia / XVI Coloquio Iberico Geografia

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ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS: POBLACIÓN CENSAL FRENTE A ESTIMACIONES DE OCUPACIÓN BASADAS EN DATOS TWITTER.
JUAN LUIS BERMUDEZ GONZÁLEZ, FRANCISCO ESCOBAR

Última alteração: 2018-12-11

Resumo


Los estudios epidemiológicos constituyen un elemento fundamental para la correcta planificación en al ámbito de la Sanidad. La salud pública ambiental, estudia el impacto del medio ambiente en la salud, y por ello necesita conocer dónde se encuentran las personas. Muchos de estos estudios estiman la población existente en cada zona utilizando los datos censales. Pero las personas, en su actividad diaria, se desplazan de un punto a otro y por ello están expuestas a condiciones medioambientales diferentes a las de su sección censal. El objetivo de este estudio es encontrar un método para estimar el número de personas presentes en cada zona, y su distribución a lo largo del día. El número de tuits publicados diariamente en Madrid está en torno a los 30.000. Parte de los usuarios de la red social Twitter mantienen el GPS encendido cuando envían mensajes, esto permite que podamos hacer uso de la información sobre su posición y hora del día para la realización de mapas de ocupación del espacio público y estimar el número de personas en cada zona para cada momento. Se ha obtenido un mapa de tuits para el área de estudio, estos datos se han asociado a las secciones censales para hacerlos comparables con la información de población procedente de datos del censo de población. En estos mapas puede observarse como la distribución de población obtenida con datos censales y los realizados con datos procedentes de Twitter presentan información muy diferente. Los datos censales indican un alto nivel de población en las zonas residenciales, mientras que las áreas comerciales e industriales de la ciudad muestran un bajo nivel de población. Al contrario, la información procedente de Twitter muestra altos niveles de población en las áreas comerciales de la ciudad, con variaciones significativas a lo largo del día.



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