[1] Delimitación de las áreas de trabajo

El inicio del trabajo se plantea abordando cuál debe ser la delimitación del ámbito urbano sobre el que trabajar en la fase de recopilación, verificación y filtrado de los datos.

Se utiliza información de diversas fuentes para elaborar un criterio de delimitación:

– Secciones censales completas en suelo urbano según Catastro

– Suelo artificial (actividad urbana) según SIOSE 2015 (nivel 1)

– Áreas específicas dentro de suelo urbano SIOSE 2015 (nivel 2) con concentración importante de datos RRSS según los usos de: Suelo industrial, Suelo terciario, Infraestructuras (aeropuerto, puerto, etc.), Zonas urbanas en el litoral, Equipamientos (universidades, hospitales, etc.) y ámbitos chiefessays.net urbanos de suelo urbano mixto que forman parte del continuo pero se encuentran en situación litoral o en continuidad con el suelo urbano.

Los resultados de esta tarea, entre otros, se han presentado en la I Jornada de Investigación de Análisis y Visualización de Datos Físicos y Virtuales de Realidad Urbana UA >> Cartel

[2] Recopilación de datos

Obtención de los datos, para los ámbitos delimitados en las ciudades de Valencia, Alicante, Elche y Castellón, de las siguientes redes sociales: Google Places, Twitter, Foursquare y Airbnb. Tras la recopilación, verificación y filtrado de los datos se visualizan y se cuantifican según corresponde a su geolocalización dentro o fuera del límite establecido.

 

Una parte de los resultados de este trabajo se han presentado en el XVIII Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica y otra parte en el Congreso de la Asociación Europea de Escuelas de Planeamiento -Association of European Schools of Planning AESOP- 2018.

 

[3] Estudio de criterios y patrones de localización de alojamiento turístico no registrado a partir de datos de la plataforma Airbnb

Análisis de los datos de alojamiento turístico no registrado para obtener patrones tipológicos y de coste en relación con su localización en las cuatro ciudades estudiadas.

[4] Percepción e imagen urbana a través de las redes sociales

Identificación de puntos de atracción turística a partir de los mapas de calor de Instasights y el listado de venues con mayor número de usuarios de Foursquare. La correlación de categorías preestablecidas en ambas redes sociales permite identificar ámbitos de especialización funcional a partir de las actividades preferentes que los usuarios desarrollan.

 

[5] Clústeres de actividades económicas según datos de Google Places

Se identifican clústeres de actividad económica en las distintas ciudades para observar su correlación con unidades de morfología homogénea y/o unidades administrativas.