Archivo de la etiqueta: ciudad de mexico

Esta fue la dinámica de los lugares más visitados durante COVID-19 en Ciudad de México CDMX – Datlas Research

Ha pasado la primera mitad del año y la población ha estado más al pendiente de datos de salud que nunca antes. En México todos los días tenemos un reporte de presidencia y cada semana a nivel federal y estatal. “Quedate en casa” ha sido el mantra durante la pandemia de COVID-19 y desde Datlas hemos estado recopilando datos que pueden ser del interés de quienes han promovido estas iniciativas. Nos referimos a los famosos “checks-ins” de redes sociales que hemos analizado con anterioridad en columnas como “¿Qué hace la gente en Monterrey (Análisis de datos de Foursquare-Swarm)?”. En este capítulo reunimos estos check-ins de los últimos 7 meses (Diciembre 2019 a Junio 2020) para CDMX identificando los lugares que han sido más frecuentados en tiempos de COVID-19.

Datlas_barra_suscribir

Repasando un poco, cuando en redes sociales como twitter se comparten “check-ins” de aplicaciones como Swarm se registran de manera pública “tweets” geo-referenciados.  Esto gracias a que la publicación extrae datos del GPS.

Datlas_CDMX_CasoTwitter_Checkins

Haciendo uso del API de twitter se pueden obtener datos de los lugares más visitados y compartidos en estas aplicaciones. Tal como lo platicamos en este blog.

Datos para CDMX

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Para el análisis de este blog contamos con más de 250,000 checkins recolectados desde Diciembre 2019 hasta Junio 2020. De esta manera podemos identificar de manera más óptima los cambios a partir de que en el país se tomaron medidas de aislamiento en época de pandemia. Particularmente la última semana de marzo fue cuando en México llegamos a los 1,000 casos. Y en ese sentido iniciaron las medidas y campañas de comunicación más intensas. Se puede identificar en el gráfico superior una caída de 77% en Abril respecto al mes de Marzo 2020.

*Te puede interesar nuestro modelo de respuesta inmediata para COVID-19

Análisis de corte temporal

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

¿Qué pasa a lo largo del tiempo y los días entre semana? Gracias a que los tweets que revisamos tienen una “estampa de tiempo” podemos tener lectura que para CDMX los Lunes son los que menos dinámica de visita tienen. A partir de esto los niveles son similares alrededor de la semana. En particular destaca de forma mínima el jueves y sábado, siendo los 2 días donde se acumulan más check-ins respecto al resto de días de la semana.

Considerando que los datos del mes de Diciembre son “extremos” generamos un gráfico con 3 categorías de Check-ins: Los de Diciembre, que son la mayor parte de la muestra, los de antes de las medidas de aislamiento (Enero a Marzo) y los que sucedieron después de las medidas de la pandema #susanadistancia (Abril a junio). Identificados con colores azul, naranja y verde encontramos una fuerte disminución de los check-ins correspondientes a los períodos de aislamiento.

Análisis por ubicaciones

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Usando la técnica de Geohashes para agregar check-ins por zonas y no sólo por puntos coordenadas en un plano logramos identificar las regiones donde se acumulan más check-ins. Siendo el Top 1 la zona de Reforma, donde se encuentra el “Ángel de la independencia”. En el Top 2  el Aeropuerto de CDMX y el Top 3 es el Centro Histórico.

De la misma manera podemos tener lectura de los niveles de todos los cuadrantes de la CDMX que al menos hayan tenido un check-in en los 7 meses anteriores.

Otras exploraciones es que usando algunos motores gráficos logramos generar gráficos con corte delegación. De esa manera podemos leer en qué delegación hubo más movimiento y más aislamiento debido a las medidas que han sido comunicados por el gobierno central.  También es así cuando agregamos niveles a los puntos graficados asociando la altura de las barras a “los seguidores” o la popularidad de las cuentas que lo publican. Estos gráficos se encuentran en las imágenes inferiores.

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Análisis por delegación

Datlas_Check-ins para CDMX en tiempos de COVID-19_v22

De esta manera identificamos cuáles delegaciones han tenido mayores bajas. Por ejemplo en Iztacalco está ubicado el Autódromo, donde seguramente dejó de haber eventos por medidas de aislamiento así que es entendible la situación. En Naucalpan hay varias Universidades y clubes campestres. Debido a las medidas de precaución COVID-19 se ha cerrado el tráfico de personas de manera temporal. De esta manera podemos encontrar sentido a cada una de las zonas. Pero en general podríamos generar otras aproximaciones para tratar de identificar cuánto de ese tráfico se asocia a medidas COVID-19 o a otras explicaciones.

Datlas_barra_suscribir

Visualización integradora

Finalmente, como la visualización enamora. Generamos también otro tipo de visualizaciones para dar un ejemplo de cómo podríamos presentar los datos con cortes y con variables más integradoras.

 

Check-ins para todo CDMX

Check-ins para zona Polanco

Check-ins para zona Condesa

Check-ins para zona Coyoacán

Check-ins para zona Roma Norte y Paseo de la Reforma

 

Cierre

Los datos de check-ins de redes sociales son útiles para identificar la dinámica en una gran ciudad como “Ciudad de México”, la capital mexicana.  Si bien un análisis que requiera precisión requiere datos más representativos, los check-ins pueden ser una base que nos oriente en el entendimiento de la dinámica de una ciudad. En un análisis temporal donde se considera un antes y después de las medidas de aislamiento por el COVID-19 es posible tener lectura de los cambios en la dinámica de salidas de las personas usando estos check-ins.

Algunas delegaciones han tenido efectos más críticos que otras. Pero lo destacable es que con este tipo de datos podemos identificar qué día de la semana y en qué zonas de las ciudades se han cumplido de mejor manera las medidas impuestas por el gobierno y secretaría de salud.

Este tipo de análisis podría detonar accionables como mejorar las medidas en zonas específicas, monitorear cómo seccionar la apertura económica por partes, qué rutas de transporte público hay que sanitizar debido a que el tráfico está en incremento, entre otros. Asesorarse con expertos de múltiples disciplinas (doctores, sociólogos, economistas, estadistas, entre otros.) para tomar decisiones basada en hechos y datos en lugar de intuición sería la mejor medida para continuar luchando contra esta crisis.

Con esto cerramos este blog. Recuerda compartir la columna con tus conocidos, compartir tus opiniones y contarnos ¿Qué tal se han tomado las medidas en tu país?

Saludos

-Keep it weird-

Equipo DatlasMX

Analytics para Restauranteros – GRATIS – Buscamos 100 suscriptores

¿Restaurantero o  emprendedor que piensa abrir un nuevo lugar de comida? ¿Y piensas expandirte o buscar la ubicación ideal? Hemos desarrollado algo para ti. Te imaginas una plataforma donde puedas monitorear tu industria, revisar la posición de algunos competidores y también nuevas oportunidades de expansión. Finalmente en Datlas lo hemos logrado y te queremos contar en este blog cómo lo hicimos.

Datlas_barra_suscribir

En Datlas llevamos poco más de un año desarrollando plataformas de inteligencia comercial. Algunos nos han conocido por nuestros mapas para apoyar a la estrategia de negocios o por nuestros servicios de análisis de datos. Pero después de escuchar a nuestros usuarios nos hemos pronunciado por generar algunos recursos de ayuda para las industrias con mayor expansión y de mayor relevancia en el país.

Este es el turno de la industria restaurantera, y por ejemplo en una ciudad como Monterrey se abren cada semana cerca de 10 restaurantes, y qué decir de Ciudad de México o Guadalajara. Lo que detectamos es que la competencia en esta industria se está volviendo más dura y si bien un chef o autor de cocina puede ser un artista culinario, no se trata de lo mismo cuando pensamos en la ubicación de un local para restaurante.

Datlas_rest_demo_2018
Ejemplo de nuestro mapa (60-70% de construcción) Suscríbete al prelanzamiento gratis en http://www.datlas.mx

Utilizamos toda nuestra experiencia comercial para entregar la información de mayor utilidad en este mapa. Este mapa cuenta con toda la competencia comercial con más de 6 meses de existencia. Este mapa concepto será lanzado para Nuevo León, aunque si eres de otra ciudad te recomendamos suscribirte y comentarnos para qué ciudad te gustaría que lancemos.

Comparte esta oferta con tus amigos más cercanos y ayudanos a apoyar a nuevos restauranteros para que puedan crecer su negocio.

Datlas_Mapas_Rest_Add

Nuevo lanzamiento: MAPA PARA RESTAURANTEROS

¿Te gustaría tener mapeada a tu competencia? ¿Conocer quién vende productos similares al tuyo o cómo capitalizar nueva clientela?

***Suscríbete en www.datlas.mx y te ofrecemos 72 horas gratuitas de uso a los primeros 100 suscriptores.

***Prelanzamiento: 30 de junio 2018
***Lanzamiento: 15 de julio 2018

 

 

Recuerda….

– Keep it weird –

Equipo Datlas

 

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

Datlas_barra_suscribir

El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

¿Dónde se sabe programar más en México? (y otros datos…)

Las formas en la que usamos y nos conectamos al internet están cambiando constantemente, tanto en México como en el resto del mundo. Para cualquier empresa es importante estar al tanto de estos cambios ya que muestran nuevas perspectivas de cómo alcanzar e interactuar con los usuarios. No es gran sorpresa por ejemplo que Netflix reportó en el 2016 que la mitad de sus usuarios usan el servicio en Smartphones durante cualquier mes dado.

Datlas_barra_suscribir

Aquí en México, justo esta semana fue hecha pública la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares 2017 (ENDUTIH). Los creadores de la encuesta describen su diseño como “probabilístico”; en otras palabras, los resultados se generalizan a toda la población. A continuación se mostrarán algunos hallazgos que fueron hechos usando esta encuesta (incluyendo el título de este post obviamente):

Uso de Internet:

El porcentaje de la población de más de seis años que se caracteriza como usuario de Internet fue de un 63.9% en el 2017 a nivel nacional (un aumento de 4.4 puntos porcentuales al 2016). Otro dato de alta importancia es que la gran parte de los usuarios de Internet usan un Smartphone (sin embargo no exclusivamente) para conectarse a la red. Otro dato de los más característicos de los resultados de la encuesta fue (sin sorpresa alguna) que el uso y disponibilidad de Internet es significativamente más alto en zonas urbanas y más desarrolladas.

dispositivo de conexion
Fuente: INEGI

Disponibilidad de conexión a Internet:

En cuanto a lo urbano, de las 49 ciudades encuestadas las ciudades con mayor porcentaje de viviendas que tienen disponibilidad de conexión a Internet fueron: Hermosillo, Cancún y La Paz. Mientras las ciudades con menos disponibilidad de conexión a internet en las viviendas fueron: Tehuacán, Tuxtla Gutiérrez y Tlaxcala.

ciudades_vivint
Entre más grande el circulo, más disponibilidad de Internet en los hogares.

Tipo de conexión a Internet en las viviendas:

De las viviendas encuestadas que disponen de conexión a la red, en la Ciudad de México el 57% tienen conexión a Internet de ambos tipos fija y móvil, mientras que el 10% tiene solamente conexión móvil y el 23% tienen solo conexión fija. En Guadalajara la gran mayoría reporta únicamente tener conexión fija a Internet (88%). Mientras tanto Monterrey parece estar en un punto medio de los extremos reportados en estas dos otras ciudades.

AccesoInternet.png

Uso de redes sociales:

Un 51% de los entrevistados reportan usar redes sociales, la más popular siendo Facebook y la menos siendo LinkedIn. Otro dato interesante es que las ciudades donde LinkedIn es más popular son Toluca y Querétaro, con más de un 3% de los entrevistados reportando que usan esta red. La encuesta también muestra que no existe mucha diferencia entre sexos con respecto al uso de redes sociales (ambos sexos reportan un uso de aproximadamente 51%), sin embargo los hombres usan más LinkedIn y Twitter mientras que las mujeres están más activas en Facebook, Snapchat y Instagram.

redes_sociales1
Presencia en distantes redes sociales de los usuarios que reportan usar redes sociales.

Habilidades de programación:

Según los datos de la encuesta, el 8.1% de la población encuestada a nivel nacional tiene habilidades de programación en un lenguaje especializado.
De los hombres encuestados, el 9.7% reporta tener este tipo de habilidades mientras que solamente el 6.7% de las mujeres reporta tener la habilidad.
De las ciudades encuestadas, la ciudad con mayor porcentaje de mujeres que programan es Zacatecas y en la que menos es Tapachula (para los hombres estas ciudades vienen siendo Pachuca y Acapulco respectivamente).
Si tomamos a toda la gente de ambos sexos, las ciudades con mayor porcentaje de programadores entre los encuestados son Pachuca, Toluca y Zacatecas. Claro que no resulto sorprendente que la ciudad con mayor número de encuestados programadores en total es primero la Ciudad de México, seguida por Guadalajara y Monterrey.

Datlas_barra_suscribir

*Es importante tener en cuenta que la encuesta únicamente pregunta: “¿usted sabe programar en lenguaje especializado?”, no se especifica el nivel de competencia y al final de todo es una encuesta.

programadaros_ciudades

programadores_estadosprogramadores_escolaridad

La encuesta abarca mucho territorio; se registraron respuestas de temas desde la compra y venta de productos en línea, la descarga de aplicaciones, a infecciones de virus y fraudes de información.  Para explorar más datos la encuesta se puede encontrar en la siguiente liga: http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/regulares/dutih/2017/.

 

Equipo Datlas