Análisis de los patrones espacio-temporales de eventos a partir de datos de Twitter: el caso de la World Pride 2017 en Madrid

This work analyses the spatio-temporal patterns of a mass event in a city from new data sources, starting from the hypothesis that crowds register high activity in social networks during the event programs. Identifying users who have posted geolocated tweets in the centre of Madrid during the 2017 World Pride, their origin cities and countries can be located, and the impact of the event at a space-time level can be evaluated from the comparison with the observed results during a regular week. The obtained results show a growth in the number of foreign users and a strong increase in activity in the main areas of the event, while activity in the more remote areas decreases.Este trabajo analiza los patrones espaciotemporales de un macroevento en una ciudad a partir de nuevas fuentes de datos, partiendo como hipótesis que las multitudes registran una alta actividad en las redes sociales durante los programas del evento. Identificando usuarios que han publicado tweets geolocalizados en el centro de Madrid durante la World Pride 2017, se puede localizar su procedencia, y evaluar el impacto del evento a nivel espaciotemporal a partir de la comparación con los resul­tados observados durante una semana habitual. Los resultados obtenidos muestran un crecimiento del número de usuarios ex­tranjeros y un fuerte aumento de la actividad en las principales zonas del evento mientras que la actividad de las zonas más alejadas disminuye

Nouvelles sources et challenges por l’étude de la mobilité urbaine

Increment of mobility demand in cities has carried socially and environmentally an unsustainable dynamic. For a sustainable planning, dynamic, high spatial and temporal resolution, and low cost sources are needed. Information and Communication Technologies appear as new interactive sources able to meet these needs. In this article, a state of the art in these new data sources use for urban mobility analysis is implemented. These new technologies are contrasted with traditional sources, are classified, new investigation topics are presented, and future challenges are addressed.El aumento de la demanda de movilidad en las ciudades ha conllevado una dinámica poco sostenible tanto a nivel social como ambiental. Para promover actuaciones hacía una movilidad sostenible es necesario el uso de fuentes de información dinámicas, con un alto detalle espacial y temporal (y de bajo coste) que permitan realizar diagnósticos eficientes de la situación de movilidad en nuestras ciudades. Las Tecnologías de Información y Comunicación y el Big Data aparecen como nuevas fuentes interactivas que responden a estas necesidades. En este artículo se realiza una revisión del estado del arte en el uso de estas nuevas fuentes de datos para el análisis de la movilidad urbana, contrastando su utilidad respecto a las fuentes tradicionales, clasificándolas, presentando las temáticas de investigación que ofrecen, y abordando los desafíos de cara al futuro.La demande croissante de mobilité dans les villes a conduit à une dynamique insoutenable tant au niveau social qu’environnemental. Dans le but de nous engager dans une approche durable, il s’avère indispensable d’utiliser des sources dynamiques d’information avec une haute précision spatiale et temporelle, et à faible coût. Les Technologies de l’information et de la communication émergent comme de nouvelles sources interactives répondant à ces besoins. Cet article examine l’état de l’art autour de l’utilisation de ces nouvelles sources de données pour l’analyse de la mobilité urbaine. Ces nouvelles sources sont classifiées et leur utilité est contrastée par rapport aux sources traditionnelles. Enfin, de nouveaux sujets de recherche sont présentés et les enejux d’avenir relevés

Nuevas fuentes y retos para el estudio de la movilidad urbana

El aumento de la demanda de movilidad en las ciudades ha conllevado una dinámica poco sostenible tanto a nivel social como ambiental. Para promover actuaciones hacía una movilidad sostenible es necesario el uso de fuentes de información dinámicas, con un alto detalle espacial y temporal (y de bajo coste) que permitan realizar diagnósticos eficientes de la situación de movilidad en nuestras ciudades. Las Tecnologías de Información y Comunicación y el Big Data aparecen como nuevas fuentes interactivas que responden a estas necesidades. En este artículo se realiza una revisión del estado del arte en el uso de estas nuevas fuentes de datos para el análisis de la movilidad urbana, contrastando su utilidad respecto a las fuentes tradicionales, clasificándolas, presentando las temáticas de investigación que ofrecen, y abordando los desafíos de cara al futuro

Public transport tweets in London, Madrid and Prague in the COVID-19 period-temporal and spatial differences in activity topics

Public transport requires constant feedback to improve and satisfy daily users. Twitter offers monitoring of user messages, discussion and emoticons addressed to official transport provider accounts. This information can be particularly useful in delicate situations such as management of transit operations during the COVID-19 pandemic. The behaviour of Twitter users in Madrid, London and Prague is analysed with the goal of recognising similar patterns and detecting differences in traffic related topics and temporal cycles. Topics in transit tweets were identified using the bag of words approach and pre-processing in R. COVID-19 is a dominant topic for both London and Madrid but a minor one for Prague, where Twitter serves mainly to deliver messages from politicians and stakeholders. COVID-19 interferes with the meaning of other topics, such as overcrowding or staff. Additionally, specific topics were discovered, such as air quality in Victoria Station, London, or racism in Madrid. For all cities, transit-related tweeting activity declines over weekends. However, London shows much less decline than Prague or Madrid. Weekday daily rhythms show major tweeting activity during the morning in all cities but with different start times. The spatial distribution of tweets for the busiest stations shows that the best-balanced tweeting activity is found in Madrid metro stations.Web of Science1424art. no. 1705

SIGUE - Materiales para actividades no presenciales en asignaturas vinculadas a los Sistemas de Información Geográfica (SIG): recopilación, preparación y evaluación

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COLABORA – Aprendizaje colaborativo en geografía para la generación y uso de datos geolocalizados

Este proyecto de innovación docente ha tenido como objetivo general emplear diferentes técnicas y actividades que fomenten el aprendizaje colaborativo en la generación, tratamiento y uso de los datos geolocalizados. Además, ha permitido la formación del profesorado en metodologías de aprendizaje colaborativo centradas en el uso de datos geolocalizados en relación con las tecnologías de la información geográfica (TIG), con el fin de incorporar este tipo de herramientas en sus asignaturas

BDinnova – Formación del profesorado en herramientas de manejo, análisis y visualización de BigData geolocalizado

Depto. de GeografíaFac. de Geografía e HistoriaFALSEsubmitte

CIBERER : Spanish national network for research on rare diseases: A highly productive collaborative initiative

Altres ajuts: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII); Ministerio de Ciencia e Innovación.CIBER (Center for Biomedical Network Research; Centro de Investigación Biomédica En Red) is a public national consortium created in 2006 under the umbrella of the Spanish National Institute of Health Carlos III (ISCIII). This innovative research structure comprises 11 different specific areas dedicated to the main public health priorities in the National Health System. CIBERER, the thematic area of CIBER focused on rare diseases (RDs) currently consists of 75 research groups belonging to universities, research centers, and hospitals of the entire country. CIBERER's mission is to be a center prioritizing and favoring collaboration and cooperation between biomedical and clinical research groups, with special emphasis on the aspects of genetic, molecular, biochemical, and cellular research of RDs. This research is the basis for providing new tools for the diagnosis and therapy of low-prevalence diseases, in line with the International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) objectives, thus favoring translational research between the scientific environment of the laboratory and the clinical setting of health centers. In this article, we intend to review CIBERER's 15-year journey and summarize the main results obtained in terms of internationalization, scientific production, contributions toward the discovery of new therapies and novel genes associated to diseases, cooperation with patients' associations and many other topics related to RD research

Big data y universidades: Análisis de movilidad de los estudiantes universitarios a partir de datos de twitter

Este trabajo investiga la movilidad universitaria en el Área Metropolitana de Madrid a partir de datos geolocalizados de Twitter, aprovechando su alto uso por la población joven. A partir de la identificación de usuarios, sus campus y lugares de residencia, se estiman áreas de influencia de las distintas universidades, y se combinan los datos obtenidos con otras fuentes como ficheros de tiempos de viaje o datos de nivel de renta para analizar la influencia del modo de transporte, el tipo de universidad, o el lugar de residencia en la movilidad universitaria. Mediante la elaboración de un modelo gravitacional de Huff se comparan los resultados obtenidos en Twitter. Los resultados muestran que los estudiantes tienden a residir cerca del campus al que asisten, la importancia de la proximidad a las redes de transporte, y la tendencia de los estudiantes de universidades privadas a residir en las zonas con mayor nivel de renta