Recolección y procesamiento de datos de movilidad para determinar los diferentes modos de transporte utilizados en la Universidad Central del Ecuador.

Actualmente la mayoría de la población cuenta con un dispositivo móvil el cual tiene varios sensores y aplicaciones que permiten obtener información geográfica. El GPS, acelerómetro y giroscopio de los dispositivos móviles permiten recolectar con una aceptable precisión, datos sobre la localización y actividades que realizan las personas al desplazarse de un lugar a otro. La presente investigación se enfoca en determinar los diferentes modos de transporte que se utilizan al movilizarse dentro de la Universidad Central del Ecuador, para ello se utilizaron datos de movilidad recolectados mediante un plan piloto en el que participaron voluntariamente estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Con la ayuda de la aplicación Google Maps, que se encuentra instalada en la mayoría de los dispositivos móviles y activando la opción Tus Rutas (Your Timeline), es posible recolectar datos del historial de ubicaciones de los participantes. El historial de ubicaciones de Google proporciona la información en formato JSON, un formato plano que permite intercambiar datos entre aplicaciones. Para el análisis computacional es necesario transformar este archivo mediante el uso de paquetes informáticos desarrollados en Python, con el fin de obtener un conjunto de datos de movilidad. Google Maps proporciona detalles de la ubicación y la actividad cuando se presenta un desplazamiento en el dispositivo, sin embargo, existen casos en que se registra información desconocida o nula. La imputación de datos faltantes es muy importante dentro del proceso de investigación, por lo que mediante una técnica de minería de datos se corregirá este inconveniente. Finalmente, se etiquetan los modos de transporte en dos categorías: “Sin vehículo” y “Con vehículo”. Los resultados del trabajo muestran que el modo de transporte “Sin vehículo” es más usado en las mañanas, mientras que “Con vehículo” es más usado en las tardes; también se evidencia que el acceso a la Universidad ubicado en el puente peatonal de la Av. América fue el que mayor actividad registró con referencia a los modos de transporte analizados.

• Hovedforfatter: Alcívar Vargas, Marcos Andrés (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2022
• Fag: Google maps; Rutas; Python; Movilidad; Mineria de datos
• Online adgang: http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/26292