data mapping

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Gonzalo Cavada

 En este momento la investigación se centra en lo que posiblemente se puede llamar visualización física de datos o Physical Data Visualization. Me interesa explorar en profundidad las distintas estructuras geométricas capaces de contener/representar datos y buscar analogías en sistemas físicos.

Con esto en mente usamos las capacidades 3D de GIS para explorar alternativas de visualización y análisis de datos a partir de volúmenes y su relaciones. Primero encontramos los centroides de las manzanas y en este caso les asignamos un valor en Z relativo a la cantidad de M2 cuadrados por uso comercial en un capa y habitacional en otra. Luego aplicamos un Buffer 3D a dichos puntos asignándoles un radio a partir de la población flotante presente en dichas manzanas y finalmente al  resultado le aplicamos una rampa de color.

 De esta forma podemos explorar una base de datos y su relación espacial a partir de operaciones tridimensionales. Posteriormente con algunos pasos más, podríamos pensar en representar estos fenómenos de forma física y dinámica. Si entendemos estas relaciones geométricas como areas de influencia entre dichas manzanas, al realizar operaciones tridimensionales como, intersección, union, sustracción o diferencia, podríamos encontrar una nueva capa de información.

Presentación

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Christopher Collins

Una gran tendencia para la venta en medios digitales es el uso de algoritmos de recomendaciones, estos muestran de una manera amigable productos físicos o digitales a los usuarios que cree le pueden gustar. Tal es el éxito de estos modelos que se incorporan algoritmos en muchos ámbitos y no solo ventas de productos (Amazon), si no en contenidos (Netflix), redes sociales (Facebook), lectura relacionada (Goodreads) o Publicidad. Los algoritmos toman información principalmente de la interacción de los usuarios con las mismas tiendas y de perfiles en redes sociales ?Que pasa cuando el usuario sale de la interacción digital?, ya no se captura fácilmente las preferencias de las personas, el tener que presionar un botón “like” físico o digital hace que estas preferencias puedan cambiar al hacerlas conscientes. El proyecto busca tomar información el ambiente para predecir perfiles y gustos tanto con objetos físicos como digitales, para eso debemos conocer como interactúan las personas con el ambiente. GIS sirve como herramienta de análisis de interacciones espaciales, analizando los tiempos, frecuencia de uso y movimiento en el espacio (mediante heatmaps) pasando esa información a los objetos mismos, los cuales se pueden relacionar ahora a preferencias de tipos distintos de personas. Something like physical behavior data mining?

Presentación

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Ignacio Pizarro

La bicicleta es un medio de transporte cada vez más importante dentro de la ciudad, ya no es solo utilizada para uso recreacional y deportivo, en Santiago el aumento de ciclistas ha sido exponencial en los últimos 10 años (llegando a ser el 7% de la población).

Este crecimiento se ve reflejado en la extensión de la red ciclovías, también en nuevas iniciativas como lo son las bicicletas de uso público. Pero aun es necesario generar más equipamiento público que proporcione servicios para los ciclistas (estacionamientos y herramientas)  y a su vez se relacione con la red de transporte público.

El trabajo con ARCGIS se centra en la ubicación de puntos específicos dentro de Santiago para la localización de estaciones para bicicletas dentro de Santiago.

A partir del análisis y superposición de variables relacionadas con la movilidad en bicicleta, se puede identificar cuáles son los puntos ideales dentro de la ciudad para la localización de las estaciones. Es necesario que estos puntos sean espacios públicos de fácil acceso (parques y plazas) y estar cercanos a redes de transporte público y sitios de interés con el fin de promover la movilidad dentro de ciudad y finalmente establecer una red de transporte ciclístico.

Presentación _____________________________________________________________________________________________

Bruno Perelli

El color es un fenómeno que pasa a ser preponderante al momento de desarrollar un diseño, condiciona aspectos de temperatura, percepción, sensaciones, pero también nos permite capturar de manera más fidedigna la realidad. Color Mapping es el nombre de esta propuesta que busca derribar el mito de que un color después de que pasa a escala de grises no se puede recomponer. La idea parece ambiciosa, pero si se manejan las condiciones a través de las herramientas adecuadas que sean capaces de categorizar los 256 grises en una imagen de 8-bits, entonces debe existir una regla que permita traspasar el color de tres canales R (red), G (green) y B (blue) de forma proporcional, de tal manera de generar un canal único que interprete grises. De ser así, esa fórmula podría generar una recomposición de los datos para que se establezca un índice de grises en una base de datos que luego homologue la información a una combinatoria previamente ingresada a través de un algoritmo a colores RGB. Las coincidencias, generarán un color especulado a la espera de reconstruir la imagen original. Esta idea busca ser de utilidad en proceso de restauración de imágenes antiguas precisando su origen.

Presentación

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Hector Kappes

Hasta ahora, mi interés por la bicicleta y la ciudad se ha centrado en quienes la ocupan como medio de transporte a diario. Es por eso que me propuse investigar, a través de las herramientas de ArcGIS, las dinámicas de este medio en la ciudad con el fin mejorar la experiencia pedalera.

Creo que, aun estando en una etapa incipiente de mi proyecto, este programa ha sido útil en cuanto me ha permitido plantear los problemas que los ciclistas enfrentan a diario de una forma más estructurada, además de evaluar la relevancia de variables geográficas y el impacto que éstas pueden tener sobre la decisión del medio de transporte a utilizar.

En definitiva, mi esfuerzo se enfocó en: segmentar a los ciclistas (orígenes) y definir los destinos; evaluar las pendientes de los ejes de Santiago y su impacto sobre las rutas a elegir en función de los parámetros definidos (velocidades de subida y de bajada, tiempos, distancias, etc.); medir los flujos según origen/destino, y finalmente en evaluar los resultados del análisis de red realizado.

Presentación

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