Persona:
Osorio Arjona, Joaquín

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0000-0002-0102-8756
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Osorio Arjona
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Joaquín
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Mostrando 1 - 2 de 2
  • Publicación
    Social media and urban mobility: Using twitter to calculate home-work travel matrices
    (Elsevier, 2019-06-01) García Palomares, Juan Carlos; Osorio Arjona, Joaquín
    The proliferation of Big Data is beneficial to the study of mobility patterns in cities. This work investigates the use of social media as an efficient tool for urban mobility studies. In this case, the social network Twitter has been used, due to its wealth of spatial and temporal data and the possibility of accessing data free of charge. Using a database of geotagged tweets in the Madrid Metropolitan Area over a two-year period, this article describes the steps followed in the preparation and cleansing of the initial data and the visualisation of the results in Geographic Information Systems in the form of home-work matrices. The Origin-Destination matrices obtained were then compared with the official data provided by the Madrid Transport Consortium from the 2014 Synthetic Mobility Survey. The results of this comparison demonstrate that the level of precision offered by Twitter as a source of geographic information is adequate and efficient, thereby permitting a more in-depth analysis of flows between different zones of interest in the study area.
  • Publicación
    Big Data y universidades: análisis de movilidad de los estudiantes universitarios a partir de datos de Twitter
    (Asociación Española de Geografía, 2019-10-16) García Palomares, Juan Carlos; Osorio Arjona, Joaquín
    Este trabajo investiga la movilidad a los campos universitarios 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 de Twitter, de 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 tiempos según modo de transporte y tipo de universidad. Los resultados muestran que los estudiantes tienden a residir cerca del campus al que asisten y la tendencia de los estudiantes de universidades privadas a residir en las zonas con mayor nivel de renta.