Centralidades metropolitanas: potencialidades para identificarlas mediante Big Data

BELOGI, IGNACIO

Los Polvorines, Buenos Aires

Congreso; I Jornadas de Investigación de los Posgrados del Instituto del Conurbano UNGS; 2023

Instituto del Conurbano UNGS

En la actualidad, si bien existe consenso en resaltar su importancia dentro de los espacios urbanos, aún existen grandes desafíos metodológicos para operacionalizar, identificar y georreferenciar las centralidades. A partir de la mayor disponibilidad de datos de acceso libre y el desarrollo de herramientas específicas para su tratamiento, los estudios computacionales, la mirada cartográfica y los grandes volúmenes de datos pueden aportar información valiosa para resolver esta dificultad metodológica en el abordaje de las centralidades. En este contexto, el objetivo es explorar las posibilidades que ofrece una fuente de datos secun- daria basada en la utilización de grandes volúmenes de datos (Big Data) para identificar y georreferenciar las centralidades. En la búsqueda de entender las ventajas y limitaciones de utilizar una fuente novedosa en el país, se utilizarán datos disponibles en Open Street Maps (OSM). Para ello, se descar- garon datos disponibles en Open Street Maps (OSM). De las 30 categorías disponibles, se seleccionaron los correspondientes a las siguientes categorías: a) Ame- nity: instalaciones utilizadas por residentes y visitantes, como por ejemplo: baños, teléfonos, bancos, farmacias, cafeterías, aparcamientos y escuelas; b) shop: negocios de venta de bienes o servicios, por ejemplo: panade- rías, carnicerías, heladerías, carpinterías, electrónica; c) office: lugares de servicios profesionales o administrati- vos, entre ellos: sedes de empresas, oficinas de conta- dores o abogadxs, inmobiliarias; d) tourism: lugares de interés específico para los turistas, ya sea lugares para ver, para quedarse o que brindan apoyo, por ejemplo: museos, hoteles, atracciones. Se tomó como caso el corredor sudeste de la Región Metropolitana de Buenos Aires, integrado por Avellane- da, Berazategui, Florencio Varela y Quilmes en agosto de 2023. La descarga de datos brindó información acerca del nombre, rubro y la ubicación geográfica (cómo coordenada o polígono) de cada uno de los elementos descargados. A partir de los resultados obtenidos se propone un balance metodológico para discutir las capacidades de esta fuente de datos secundaria y dar cuenta de sus ventajas y limitaciones. Esta exploración de los datos de OSM hará foco en entender algunos aspectos y dimensiones de la fuente: cómo se construyen los datos y qué información se obtuvo; cómo es el proceso de obtención, tratamiento y preparación de los datos; la completitud y características de los datos obtenidos; los posibles faltantes o sesgos, la propiedad de los datos
y su costo; las dificultades de acceso, en términos de conocimientos necesarios; y, por último, comparar esta fuente con otras similares. Translator