USOS DE INFORMACIÓN GEORREFERENCIADA PARA PRESTACIÓN DE SERVICIOS A LA POBLACIÓN: UNA REVISIÓN DE LITERATURA
DOI:
https://doi.org/10.21138/GF.572Keywords:
análisis espacial, SIG, asociación espacial, interacción espacial, análisis espacio-temporal.Abstract
El creciente volumen de información estadística georreferenciada es una oportunidad para mejorar la prestación de servicios a la población desde una perspectiva territorial. Sin embargo, el aprovechamiento de los datos requiere la apropiación de metodologías adecuadas. Este documento sintetiza algunas de ellas, alrededor de los cinco conceptos fundamentales del análisis espacial enunciados por Gustavo Buzai (2010): localización, distribución, asociación, interacción y evolución. Para cada una de estos se presentan varias técnicas que permiten su aplicación para mejorar la prestación de servicios a la población.References
Anselin, L. (1999). Interactive techniques and exploratory spatial data analysis. Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications, eds., P. Longley, M. Goodchild, D. Maguire, and D. Rhind. Cambridge: Geoinformation Int. Disponible de http://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/gis_book_abridged/files/ch17.pdf
Anselin, L. (2005). Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook. Center for Spatially Integrated Social Science. Disponible de http://geodacenter.asu.edu/learning/tutorials
Bailey, T., & Gatrell, T. (1996). Interactive Spatial Data Analysis (1a ed.). Prentice Hall.
Barron, C., Neis, P., & Zipf, A. (2014). A Comprehensive Framework for Intrinsic OpenStreetMap Quality Analysis. Transactions in GIS, 18(6), 877–895. https://doi.org/10.1111/tgis.12073
Brown, P. J., Hirschfield, A. F., & Batey, P. W. (2000). Adding value to census data: public sector applications of the super profiles geodemographic typology. Journal of Cities and Regions, 10(19), 7.
Brunsdon, C., Fotheringham, A. S., & Charlton, M. (2008). Geographically Weighted Regression: A Method for Exploring Spatial Nonstationarity. Encyclopedia of Geographic Information Science, 558.
Buzai, G. D. (2003). Mapas sociales urbanos. Lugar Buenos Aires. Disponible de http://www.biblioteca.unlpam.edu.ar/pubpdf/huellas/n08a08medus.pdf
Buzai, G. D. (2010). Análisis Espacial con Sistemas de Información Geográfica, sus cinco conceptos fundamentales. En Geografía y Sistemas de Información Geográfica. Aspectos conceptuales y aplicaciones. (Universidad Nacional de Lujan-GESIG, pp. 163–195). Lujan. Disponible de http://www.gesig-proeg.com.ar/documentos/libros/libro-13/CAPITULO-07.pdf
Buzai, G. D., Baxendale, C. A., Cruz, M. R., & González, J. (2003). Análisis Linkage de los patrones de localización socio-habitacional urbana: el caso de Luján. Anuario de la División Geografía 2002-2003, 151–178.
Câmara, G., & Monteiro, A. M. V. (2001). Geocomputation techniques for spatial analysis: are they relevant to health data? Cadernos de Saúde Pública, 17(5). https://doi.org/10.1590/S0102-311X2001000500002
Centro de Excelencia para Información Estadística de Gobierno, Seguridad Pública, Victimización y Justicia. (2015). Una aproximación geográfica al estudio de los delitos violentos en América Latina, el caso de Zapopan México.
Chasco Irigoyen, C., & Calderón, G. F. A. (2009). Análisis de Datos Espacio-Temporales Para la Economía Y El Geomarketing. Netbiblio, S. L.
Chasco Yrigoyen, C. (2004). Modelos De Heterogeneidad Espacial. EconWPA. Disponible de http://core.ac.uk/download/pdf/9310145.pdf
Chasco Yrigoyen, M. del C. (1997). Modelos de determinacion de areas de mercado de comercio al por menor.
Chau, K. T., Sze, Y. L., Fung, M. K., Wong, W. Y., Fong, E. L., & Chan, L. C. P. (2004). Landslide hazard analysis for Hong Kong using landslide inventory and GIS. Computers & Geosciences, 30(4), 429–443. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2003.08.013
Cliquet, G. (2006). Retail location models. En Geomarketing: Methods and Strategies in Spatial Marketing (Geographical Information Systems Series (1a ed., pp. 137–156). Wiley-ISTE.
Consejo Nacional de Política Económica y Social. (2009, mayo). Conpes 3585. Disponible de http://www.ipgh.org/Difusion/2009/Files/CONPES-3585_PNIG-e-ICDE-02.PDF
Díaz, V., & Acosta, J. (2011). Segregación residencial y división social del espacio, elementos para el análisis de la estructura urbana de Puerto Vallarta, México. REVISTA NODO, 6(11). Disponible de http://revistas.uan.edu.co/index.php/nodo/article/view/152
Dodge, M., McDerby, M., & Turner, M. (2008). The Power of Geographical Visualizations. En Geographic Visualization (pp. 1–9). Disponible de http://samples.sainsburysebooks.co.uk/9780470987636_sample_411898.pdf
Douard, J. P. (2006). Geomarketing and consumer Behaviour. En Geomarketing: Methods and Strategies in Spatial Marketing (Geographical Information Systems Series) (1a ed., pp. 91–114). Wiley-ISTE.
Estrada, L., & Moreno, S. L. (2013). Análisis espacial de la pobreza multidimensional en Colombia a partir del censo de poblaciòn del 2005. CANDANE. Disponible de http://www.dane.gov.co/candane/files/Analisis%20Espacial%20de%20Pobreza.pdf
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically weighted regression: the analisis of spatially varing relationships. Chichester: Wiley.
Goodchild, L. (2015). Geospatial Analysis 5th Edition, 2015. Recuperado el 26 de abril de 2017, a partir de http://www.spatialanalysisonline.com/HTML/
GoogleCode. (2009). Google Maps JavaScript API V2 Services. Disponible de http://code.google.com/intl/es-ES/apis/maps/documentation/javascript/v2/services.html
Gutiérrez, J., Cardozo, O. D., & García, J. C. (2013). Estimación directa de la demanda de transporte a nivel de estación mediante el uso de la regresión geográficamente ponderada. En Congreso Chileno de Ingeniería de Transporte. Disponible de http://www.revistas.uchile.cl/index.php/CIT/article/viewArticle/28422
Haklay, M., & Weber, P. (2008). Openstreetmap: User-generated street maps. IEEE Pervasive Computing, 7(4), 12–18.
Harris, R. J., Sleight, P., & Webber, R. J. (2005). Geodemographics, GIS and Neighbourhood Targeting. London: Wiey. Disponible de http://metalib.ucl.ac.uk:9003/sfx_local?sid=google&auinit=R&aulast=Harris&title=Geodemographics%2C%20GIS%20and%20Neighbourhood%20Targeting&genre=book&isbn=0470864133&date=2005
Hernando, M. Á. M. (1990). APLICACIÓN DEL MODELO DE HUFF EN EL ESTUDIO DEL COMERCIO MINORISTA EN LA REGIÓN DE MURCIA. Papeles de Geografía, 0(16), 217–235.
Hindle, A., Spollen, M., & Dixon, P. (2004). Developing indicators of the effect of geodemographic factors on cost and performance of public services. London: DTLR. Disponible de http://www.local.communities.gov.uk/finance/0607/swg0503/swg-05-16full.pdf
Holderness, T., & Turpin, E. (2015). White paper—PetaJakarta. org: Assessing the role of social media for civic co-management during monsoon flooding in Jakarta, Indonesia. University of Wollongong, Wollongong.
Huff, D. L. (1963). A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas. Land Economics, 39(1), 81. https://doi.org/10.2307/3144521
Instituto Nacional de Estadística y Geografía -INEGI. (s/f). Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE). Disponible de http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/proyectos/denue/presentacion.aspx
Jácome, J. (2013). Patrones espaciales en las elecciones locales del 2007 en Bogotá, Colombia, 22(1), 141–168.
Jácome Molina, J. M. (2015). Aproximación al análisis espacial urbano para la caracterización del sector educativo en Bogotá y su posible uso como apoyo a las políticas públicas. Revista de Investigación Básica, 4(1), 43–63.
Kellerman, A. (1981). Centrographic measures in geography (First Edition edition). Norwich: Geo Abstracts.
Laurent, T., Ruiz-Gazen, A., & Thomas-Agnan, C. (2009). GeoXp: an R package for exploratory spatial data analysis. TSE Working Paper, 9. Disponible de http://publications.ut-capitole.fr/3239/
Longley, P. A., & Tobón, C. (2004). Spatial Dependence and Heterogeneity in Patterns of Hardship: An Intra-Urban Analysis. Annals of the Association of American Geographers, 94(3), 503–519. https://doi.org/10.2307/3693927
Lopes, S. D. F. (2011). Geo-segmentación y geo-posicionamiento en el análisis de la preferências de los turistas. Estudios y Perspectivas en Turismo, 20(4), 842–854.
López, H. D. (2005). Georeferenciación De Puentes Peatonales En Ciudad De México Y Su Relación Con Peatones Atropellados. Universidad Nacional Autónoma de México, México, Distrito Federal, 1–17.
Machado, R. P. P. (2008). PROCESOS DE GEOCODIFICACIÓN URBANA: LOS CASOS DE SÃ O PAULO Y BARCELONA. Revista Catalana de Geografia.[En línea]. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya, febrer. Disponible de http://www.academia.edu/download/30961447/103919.pdf
Mateos, P. (2013). Geovisualización de la población: Nuevas tendencias en la web social. Disponible de http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/34746
Miller, H. J., & Han, J. (2009). Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Second Edition. CRC Press.
Mitchell, A. (2005). The Esri Guide to GIS Analysis, Volume 2: Spatial Measurements and Statistics (1 edition). Redlands, Calif: Esri Press.
Moreno, A., & Bosque, J. (2010). Los modelos de localización óptima como herramientas para la planificación territorial y urbana de instalaciones y equipamientos. Ciudad y Territorio: Estudios Territoriales, 461–480.
Moreno Jimenez, A. (2016). Prólogo. En Soluciones espaciales a problemas sociales urbanos (pp. 9–13). Buenos Aires: UNCPBA. Disponible de http://igehcs-conicet.gob.ar/wp-content/uploads/Linares-S.-Coord.-2016.-Soluciones-espaciales-a-problemas-sociales-urbanos.pdf
Moreno Jimenez, A., Rodríguez Rodríguez, V., Jiménez Blasco, B., & Martínez de Sola, B. (1986). Informática y Geografía. En Geografía teórica y cuantitativa: concepto y métodos (pp. 127–146). Universidad de Oviedo.
Mules, G. R. J. (2014). Holistic Approach to Big Data #1: Introduction to Big Data. Presentado en Big Data Fundamentals Course, Big Data University (online). Disponible de http://bigdatauniversity.com/moodle/course/view.php?id=545
National Academy of Sciences. (2006). Learning to Think Spatially: GIS as a Support System in the K-12 Curriculum. Disponible de http://www.nap.edu/catalog/11019.html.
Ojo, A., Vickers, D., & Ballas, D. (2013). Creating a small scale area classification for understanding the economic, social and housing characteristics of small geographical areas in the Philippines. Regional Science Policy & Practice, 5(1), 1–24. https://doi.org/10.1111/j.1757-7802.2012.01076.x
Presidencia de la República. (2000). Directiva Presidencial 02. Disponible de http://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=6399
Rivero, M. S. (2008). Análisis espacial de datos y turismo: nuevas técnicas para el análisis turístico. Una aplicación al caso extremeño. Revista de Estudios Empresariales. Segunda Época, (2). Disponible de http://revistaselectronicas.ujaen.es/index.php/REE/article/view/365
Ruiz-Pérez, M., & Gelabert Grimalt, M. (2012). Análisis de la vulnerabilidad social frente a desastres naturales: el caso de la isla de Mallorca. GeoSig, 4, 1–26.
Ruiz-Santacruz, J., & Durán, C. A. (2013). Análisis espacial multitemporal de la tasa de mortalidad infantil municipal en Colombia. DEPARTAMENTO ADMINISTRATIVO NACIONAL DE ESTADISTICA-DANE. Disponible de http://econpapers.repec.org/paper/col000482/012670.htm
Serrano, R. M., & Valcarce, E. V. (2000). Técnicas econométricas para el tratamiento de datos espaciales: la econometría espacial. Edicions Universitat Barcelona.
Shekhar, S, Jiang, Z, Ali, R, Eftelioglu, E, Tang, X, & Gunturi, V. (2015). Spatiotemporal Data Mining: A Computational Perspective. ISPRS International Journal of Geo-Information, 4, 2306–2338. https://doi.org/10.3390/ijgi4042306
Singleton, A. D., & Spielman, S. E. (2013). The past, present and future of geodemographic research in the United States and United Kingdom. Professional Geographer, Forthcoming.
Sleight, P. (2004). An Introductory Review of Geodemographic Information Systems. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 12(4), 379–388.
Song, Y., & Knaap, G.-J. (2007). Quantitative Classification of Neighbourhoods: The Neighbourhoods of New Single-family Homes in the Portland Metropolitan Area. Journal of Urban Design, 12(1), 1–24. https://doi.org/10.1080/13574800601072640
Turner, A. (2006). Introduction to neogeography. O’Reilly Media, Inc. Disponible de https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=oHgDv4feV-8C&oi=fnd&pg=PA24&dq=Turner,+A.+(2006).+Introduction+to+neogeography.+%22+O%27Reilly+Media,+Inc.%22.&ots=wZtaUHYYcZ&sig=53b7k_18-UipcWTK8ucz1C1v0JQ
United Nations. (2015, julio 2). Integration of geospatial, statistical and other information. Disponible de http://ggim.un.org/docs/meetings/GGIM5/E-C20-2015-8%20Integrating%20Geo-Statistical%20Info%20Report.pdf
Vickers, D., & Rees, P. (2007). Creating the UK National Statistics 2001 output area classification. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 170(2), 379–403.
Waller, L. A., & Gotway, C. . (2004). Applied Spatial Statistics for Public Health Data (Vol. 368). John Wiley & Sons. Disponible de https://books.google.com/books/about/Applied_Spatial_Statistics_for_Public_He.html?hl=es&id=OuQwgShUdGAC
Webber, R., & Ashby, D. (2006). High crime: High disorder neighbourhoods -spatial analysis and geodemographics. Centre for Adavanced Spatial Analysis. Disponible de http://www.casa.ucl.ac.uk/cjec/phd/downloads/AuditCommission_Report.pdf
Webber, R. J. (2004). Designing geodemographic classifications to meet contemporary business needs, 219–237.
Wolfram, S. (1983). Statistical mechanics of cellular automata. Reviews of Modern Physics, 55(3), 601–644. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.55.601
Yrigoyen, C. C. (1996). Interacción espacial y regional: análisis de los flujos comerciales de Castilla y León. En 5o Congreso de Economía Regional de Castilla y León: Comunicaciones, Vol. 2, 1996 (Comunicaciones 2), págs. 681-694 (pp. 681–694). Consejería de Economía y Hacienda. Disponible de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4686256
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
©The authors of the articles and other contributions published in GeoFocus keep intact the intellectual property rights over them. The authors and the publisher authorize the total or partial reproduction of the contents of the journal in the following terms:
1) Express mention of the author and the reference of the original publication.
2) Do not perform a commercial or lucrative use of them. Otherwise, you should contact the authors to make the appropriate arrangements.
3) Authors preserve their property rights and give to the journal the rights of the first publication of the work, registered with the Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional, which allows third parties to use the published data whenever the authorship of the work and first publication in this journal is mentioned.
4) It is allowed that authors disseminate electronically (e.g., in institutional repositories or on their own website) the published version of their work, as it encourages the earliest circulation and dissemination, and thus a possible increase in the citation and scope in the academic community.