¿Cómo se movilizan los habitantes de Bogotá y Soacha? Análisis descriptivo de la encuesta de movilidad Bogotá 2019

Esta investigación presenta un análisis interdisciplinar sobre el transporte en las ciudades de Bogotá y Soacha. La metodología de análisis de los datos seleccionada fue la clusterización y visualización de datos. Sin embargo, aporta una comprensión socioeconómica de las formas, tiempos y medios de transporte de los ciudadanos.

 

Introducción
¿Cómo se movilizan los habitantes de Soacha y Bogotá? Es un interrogante amplio, extenso, incluso, puede considerarse ambicioso. Sin embargo, el alcance de la investigación se acota por la metodología de análisis: la clusterización de los datos.

La fuente de análisis es la encuesta de movilidad realizada en 2019 a los habitantes de Bogotá y municipios aledaños. La clusterización permitirá encontrar parámetros para comprender y caracterizar quienes, cómo y en qué se movilizan.

Se seleccionó una variable de contraste para el análisis, se trata del uso de medios de transporte particular a través de aplicaciones digitales como uber, cabify o didy. La selección de este criterio es coyuntural; pues es un hecho notorio la inserción y uso de estas nuevas formas de transporte en el mercado. Contexto ante el que es válida la pregunta ¿qué aporta la analítica de datos para la comprensión de los hechos sociales?

Los resultados de esta investigación, pueden considerarse la fase inicial de un proyecto más extenso. En esta etapa se busca reconocer, organizar y caracterizar los datos.

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Descripción

Si le interesan los fenómenos sociales de movilidad, el análisis de datos o el comportamiento de los sistemas de transporte de mega ciudades como Bogotá. Este trabajo puede ser de su interés. Encontrará el análisis de variables transversales que dan cuenta de quienes, en qué recorridos y cómo se transportan. De forma paralela esta investigación advierte la entrada y aceptación de las plataformas digitales de transporte como Uber.

De lectura fácil, datos fiables y análisis con técnicas de machine learning, este texto se convierte en una guía de consulta para científicos sociales, científicos de datos, urbanistas o interesados en el tema.

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