Spatial data analysis — EPUT n. 1

El arquitecto por la UA Jesús López Baeza propuso un triple análisis basado en el espacio (a través de la localización), el uso (detallando las actividades) y los valores (analizando los significados) usando los datos extraidos de redes sociales. Un análisis que pone en relación la tipología  y la morfología a través del tiempo basado en los trabajos de la fundación Spin Unit.

Desde los años 70 Lefebvre, Centeau o Zukin analizaron el espacio social intangiblr y su potencial simbólico, ligado al valor económico. Con Stewart en los 2000 se pasó a analizar el espacio desde un punto de vista discursivo, hasta que el auge de las redes sociales provocó un análisis virtual del espacio.

El taller de López Baeza pretendía aproximarse al uso de QGIS para la visualización de datos sobre cartografías. Para ello, se debía extraer una cartografia de la ciudad de Alicante desde el web bbbike.org. López Baeza proporcionó una base cartográfica de OpenStreetMaps donde se señalaban sólo las carreteras y un paquete con datos de redes sociales como Airbnb, Forsquare, Google, Idealista y Twitter.


Tras cargar la base cartográfica de OSM, se debe seleccionar el sistema de coordenadas cartográficas e instalar el plugin QuickMapServices. De esta forma, se conseguirá superponer la cartografía de OSM con una ortofoto de Google Earth.


Tras cargar los datos de AirBnB, se pueden realizar las primeras variaciones de transparencia, brillo o contraste. Se obtiene una nube de puntos sobre una ortofoto con los ejes viarios marcados y se procede a imprimir en una hoja A4. Para ello, desde la pestaña Proyecto > Nuevo diseñador de impresión emerge esta ventana:



Pero el tamaño y color de los puntos también se puede modificar. Para probarlo, se cargan los datos provinientes de Foursquare y se destacan en amarillo los locales nocturnos y de copas, dejando una gama de azules para el resto de comercio y hostelería. 


También se prueba a variar el tamaño de puntos para combinar los datos de AirBnB y Foursquare. Además se ordenan los datos de AirBnB por precio y se visualiza a través de un gradiente de tonos rojos.


> Impresión final de la base de datos de Foursquare sobre ortofoto y capa con nombres de las calles.  


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