Esta ponencia busca evaluar el uso de las redes sociales como fuentes de datos con gran potencial para localizar problemas en servicios de transporte público a partir de la geolocalización de los sentimientos de los ciudadanos. Para ello se ha usado datos de Twitter descargados en un periodo de dos meses. Estos tweets corresponden con respuestas de usuarios a la cuenta oficial del Metro de Madrid. Se han identificado cuatro temas principales (puntualidad, comodidad, averías, y sobresaturación) a partir del procesado del texto de los tweets mediante las librerías Pandas y ArcPy de Python. Para el análisis espacial, temporal y semántico de los datos se han usado las distintas herramientas de resumen y agregación de datos con las que cuenta el SIG de escritorio ArcGIS Pro sobre las distintas líneas y paradas del Metro de Madrid. Por último, la herramienta de estadística espacial de Regresión Geográficamente Ponderada se ha utilizado para explorar la causalidad de la distribución espacial en el Área Metropolitana de Madrid de los usuarios que escriben quejas mediante el uso de cuatro parámetros: densidad de población, nivel de renta, densidad de puntos de interés, e intermodalidad de las estaciones de metro. Los principales resultados muestran la proximidad de los usuarios de metro a los puntos de interés de los destinos de viaje como un factor importante. Además, se establece un perfil de trabajadores de nivel de renta medio que residen en áreas periféricas y que principalmente publican mensajes de Twitter cuando se desplazan al lugar de trabajo.

Joaquín Osorio Arjona
Universidad de Sevilla


 
ID Abstract: 79

This study aims to develop a flood sensitivity assessment tool using machine learning (ML) techniques and geographic information system (GIS). The importance of this study is integrating the geographic information systems (GIS) and machine learning (ML) techniques for mapping flood risks, which help decision-makers to identify the most vulnerable areas and take the necessary precautions to face this type of natural disaster. To reach this goal, we will study the case of the city of M’sila, which is among the areas most vulnerable to floods._x000D_
This study drew a map of flood-prone areas based on the methodology where we have done a comparison between 3 machine learning algorithms: the xGboost model, the Random Forest algorithm and the K Nearest Neighbor algorithm. Each of them gave an accuracy respectively of 97.92 – 95 – 93.75. In the process of mapping flood-prone areas, the first model was relied upon, which gave the greatest accuracy (xGboost)._x000D_

Dr MEDJADJ Tarek
University of M’sila


 
ID Abstract: 119


The Lloyd’s List database on daily, worldwide ship movements is a rich and unique material to study the evolution of global maritime networks since the late 19th century. This research first provides a new visualization of the changing distribution of maritime flows on the globe between 1880 and 2008, thanks to a dedicated GIS. Second, we study the network (graph) dimension of these flows by means of graph-theoretical and complex network methods, at different levels of node aggregation, from ports to port cities and city-regions. This is followed by an analysis of the relationships between maritime flows and urban development, notably through the use of a gravity model considering urban population, maritime distances, and land distances between ports and nearby cities

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. Main results confirm existing knowledge about the growth or decline of certain regions or nodes over time, while it brings new light on the existence of structural change from a meshed to an optimal, albeit more vulnerable, network. We also identify a shift of traffic generation power from port cities to city-regions, as a consequence of the rationalisation of logistics systems after WWII.

César Ducruet; Barbara Polo Martin; Bruno Marnot; Hidekazu Itoh; Dimitrios Tsiotas; Marc-Antoine Faure
French National Centre for Scientific Research (CNRS) & UMR 7235 EconomiX; University of La Rochelle & UMR 7266 LIttoral ENvironnement et Sociétés (LIENSs); Kwansei Gakuin University; Agricultural University of Athens; University of Paris-Nanterre & University of Genoa


 
ID Abstract: 751

The main objective of this research is to analyze the connectivity of cities in a coupled network made of planar (railways) and non-planar (maritime) topologies. It takes the state of the network during the period 1880-1925, namely the context of the First Globalization wave (1880-1914), when trade and urban development were closely tied to progress in communications systems and especially steam propulsion. Edges represent intercity physical infrastructure on land, and inter-port ship voyages at sea. We test several hypotheses in terms of inter-network specialization and port-city relationships. Main results underline a crucial influence of railway proximity on vessel traffic volume and steam specialization. They also confirm theoretical and empirical facts by which larger cities are more diversified than smaller cities in terms of connectivity.

Barbara Polo Martin; César Ducruet; Bruno Marnot
French National Centre for Scientific Research (CNRS) & UMR 7235 EconomiX; University of La Rochelle & UMR 7266 LIttoral ENvironnement et Sociétés (LIENSs)


 
ID Abstract: 752

La geomática, aparentemente una disciplina empleada únicamente a la ingenieria, reúne dentro de sí misma las cualidades necesarias para estudiar y explicar muchos de los fenómenos que nos rodean. Por ello, acoge en su seno la actuación y estudio en disciplinas como la geografía tanto humana como física, y sus subvariantes como la teledección, la geodesia y la la fotogrametría.  Los datos generados a partir de la combinación de geomática y geografía generan información muy relevante para el estudio de varios fenómenos del planeta. Dicha información puede ser procesada de manera alfa numérica de diferentes formas, pero especialmente en términos estadísticos, que dan lugar a interpretaciones sobre la distribución y reconocimiento de patrones espaciales para la ocurrencia de diferentes fenómenos naturales y antropógenos. En la actualidad, este tipo de análisis de información geográfica se emplea en diversos ámbitos como la prevención de desastres, la planificación del territorio y la conservación de recursos naturales, aunque no son los únicos.En esta sesión se propone exponer proyectos y estudios interesantes en geografía que empleen este tipo de disciplina.

Barbara Polo (1); Jordi Marti (2)
(1) University of Barcelona, (2) University of Lleida


 
ID Abstract: