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Mapeando Oportunidades: Accesibilidad y Desigualdades Socioeconómicas en la Ciudad de Valencia

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Mapeando Oportunidades: Accesibilidad y Desigualdades Socioeconómicas en la Ciudad de Valencia

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dc.contributor.advisor Carot Sierra, José Miguel es_ES
dc.contributor.author Rytck Molodykh, Iuliia es_ES
dc.date.accessioned 2024-09-09T12:42:37Z
dc.date.available 2024-09-09T12:42:37Z
dc.date.created 2024-07-22
dc.date.issued 2024-09-09 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/207773
dc.description.abstract [ES] El concepto de accesibilidad se extiende más allá de las medidas espaciales, integrando aspectos sociales para abordar las desigualdades individuales y las disparidades socioeconómicas en las oportunidades urbanas. El propósito principal de este trabajo es comprender la compleja interacción entre la accesibilidad espacial a los centros de educación obligatoria y los factores socioeconómicos en la ciudad de Valencia. Para lograr este objetivo, se implementaron diversas técnicas de análisis espacial y socioeconómico. En primer lugar, se realizó un exhaustivo preprocesamiento de los datos, que incluyó la limpieza, integración y enriquecimiento de los conjuntos de datos geoespaciales y socioeconómicos provenientes de diversas fuentes, tales como el Geoportal del Ayuntamiento de Valencia y el Instituto Nacional de Estadística (INE). La metodología principal utilizada para medir la accesibilidad fue el método de área de captación flotante de dos pasos (2SFCA), que permite evaluar la accesibilidad a los servicios educativos en función de la capacidad y la distancia. Esta técnica se adaptó para calcular indicadores de accesibilidad a colegios en general y por su tipología: según el modelo de gestión (públicos, concertados), y según niveles educativos (infantil, primaria, secundaria y bachillerato). El análisis espacial se enriqueció con la construcción de matrices de pesos espaciales utilizando métodos basados en la contigüidad y en la distancia (como Queen, KNN y Kernel), permitiendo modelar las relaciones geográficas entre diferentes ubicaciones. Posteriormente, se implementaron análisis de autocorrelación espacial mediante el uso del estadístico de Moran I, tanto global como local, para identificar patrones espaciales significativos y evaluar la intensidad de estos. Para la selección de las variables más importantes, se aplicaron técnicas de selección de características como métodos de filtro (basados en la correlación), métodos wrapper (selección secuencial hacia adelante, eliminación recursiva con regresión Ridge) y métodos embebidos como la regresión LASSO. Estas técnicas permitieron identificar las variables más relevantes que influyen en la accesibilidad a los colegios. En el ámbito de la clasificación y análisis de clústeres, se utilizaron Árboles de Decisión y Random Forest con validación cruzada para predecir categorías de clústeres espaciales ('HH' y 'LL'). Además, se aplicaron técnicas de agrupamiento con K-means para identificar agrupaciones espaciales, ayudando a identificar áreas homogéneas en términos de accesibilidad y variables socioeconómicas. Finalmente, se utilizó la técnica de regresión espacial, como la Regresión Ponderada Geográficamente (GWR), para capturar las relaciones complejas entre la accesibilidad espacial y las variables socioeconómicas. Estas metodologías permitieron una evaluación integral de las desigualdades socioeconómicas, proporcionando información valiosa para la formulación de políticas públicas orientadas a mejorar la equidad y la calidad educativa en la ciudad. Este trabajo busca proporcionar una base sólida para la formulación de políticas urbanas, promoviendo la equidad y la calidad de vida en la ciudad, y contribuyendo al entendimiento de la dinámica de accesibilidad a los servicios educativos en Valencia. es_ES
dc.format.extent 159 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Analysis espacial es_ES
dc.subject Estadística espacial es_ES
dc.subject Análisis urbano es_ES
dc.subject Método de área de captación flotante de dos pasos es_ES
dc.subject Two Step Floating Catchment Area (2SFCA) es_ES
dc.subject Accesibilidad es_ES
dc.subject Educación es_ES
dc.subject Regresión espacial es_ES
dc.subject Regresión ponderada geográficamente es_ES
dc.subject Geographically Weighted Regression (GWR) es_ES
dc.subject Regresión LASSO es_ES
dc.subject Clasificación es_ES
dc.subject Árbol de decisión es_ES
dc.subject Random forest es_ES
dc.subject Análisis cluster es_ES
dc.subject K-means es_ES
dc.subject Kernel es_ES
dc.subject K-nn es_ES
dc.subject Moran I Lasso es_ES
dc.subject.classification ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería de Análisis de Datos, Mejora de Procesos y Toma de Decisiones-Màster Universitari en Enginyeria d'Anàlisi de Dades, Millora de Processos i Presa de decisions es_ES
dc.title Mapeando Oportunidades: Accesibilidad y Desigualdades Socioeconómicas en la Ciudad de Valencia es_ES
dc.title.alternative Mapping Opportunities: Accessibility and Socioeconomic Inequalities in the City of Valencia es_ES
dc.title.alternative Mapejant Oportunitats: Accessibilitat i Desigualtats Socioeconòmiques a la Ciutat de València es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat es_ES
dc.description.bibliographicCitation Rytck Molodykh, I. (2024). Mapeando Oportunidades: Accesibilidad y Desigualdades Socioeconómicas en la Ciudad de Valencia. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/207773 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\165686 es_ES


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