Director/a: Renato Mazzanti
Codirector/a: María Emilia Diez
Inicio: 01/2020
Fin: 12/2021
Entidad Acreditante: UNPSJB
Código: PI 1532
Resumen:
proyectos
Desigualdad, experiencia y movilidad urbana en una ciudad turística, Puerto Madryn, Chubut
Director/a: Sergio Kaminker
Codirector/a: Leonardo Ordinez
Inicio: 01/2019
Fin: 12/2020
Entidad Acreditante: UNPSJB
Código: PI 1541
Resumen: Este proyecto busca comprender cómo se expresa y experimenta la desigualdad en la movilidad urbana en la ciudad de Puerto Madryn, integrando a la diversidad socioeconómica y residencial propia, la mirada de los y las turistas y comprender cómo se entrelazan estas dimensiones con las políticas públicas relativas a movilidad y turismo en una ciudad costera patagónica en expansión. Para ello, se trabaja a partir de relevamiento, recopilación y análisis de fuentes secundarias, la realización de encuestas de movilidad a diversos grupos y sectores de la ciudad y el desarrollo de modelado y simulación de los desplazamientos a partir de herramientas de software. Los estudios urbanos han abordado los procesos de expansión y desigualdad urbana en ciudades pequeñas e intermedias en la última década. Sin embargo, no hay estudios referidos a la movilidad urbana de residentes que vinculen la experiencia de la desigualdad y su vínculo con la forma que toman los desplazamientos y su comparación con cómo se mueven los turistas en ciudades donde esta actividad tiene cierta centralidad. Puerto Madryn es una de las ciudades intermedias del país que más se ha expandido en términos relativos en las últimas décadas. Tanto su población como la urbe en sí misma han sufrido un proceso de transformación acelerado que no ha sido acompañado en su planificación. A su vez, esta se ha transformado en un centro turístico de importancia a nivel nacional e internacional por ser la puerta de entrada a la Península Valdés, declarada Patrimonio Natural de la Humanidad por la UNESCO a fines de la década del noventa. La conformación interdisciplinaria de docentes, estudiantes, graduadas y becarias del equipo de investigación permite una visión más compleja y holística de la generación y análisis de los datos. A su vez, esto último se entrelaza con los propósitos pedagógicos, de transferencia y vinculación que el proyecto busca hacia decisores de política pública, al interior de las carreras de pertenencia y la comunidad en general.
Datos espacio-temporales en entornos urbanos
Director/a: Leonardo Ordinez
Codirector/a: Demián Barry
Inicio: 1/1/2019
Fin: 31/12/2020
Entidad Acreditante: UNPSJB
Código: PI 1494
Resumen: Este proyecto se propone investigar y aplicar técnicas, métodos y teorías que asistan en la obtención de información del ámbito urbano, caracterizada por ser heterogénea, proveniente de diferentes orígenes y especialmente ligada a datos espacio-temporales. Asimismo, propone alcanzar desarrollos experimentales que generen artefactos y componentes concretos para aplicaciones y sistemas de información de entornos urbanos. Para ello, aborda aspectos de recolección y explotación de información espacio temporal, análisis de datos de movilidad urbana, indicadores sociales, modelado y simulación aplicada a transporte, turismo y ordenamiento territorial.
Infraestructura de Acceso a Datos Primarios con aporte de semántica en Repositorios Digitales
Director/a: Carlos Buckle
Codirector/a: Renato Mazzanti
Inicio: 01/2018
Fin: 12/2019
Entidad Acreditante: UNPSJB – Sec. de Ciencia y Técnica
Código: PI 1424
Resumen:
Procesamiento y análisis de datos espaciales y temporales relativos a entornos urbanos
Director/a: Claudio Delrieux
Codirector/a: Romina Stickar
Inicio: 08/2017
Fin: 09/2018
Entidad Acreditante: UNPSJB – Sec. de Ciencia y Técnica
Código: FI 009-17 – Res CDFI 306/16
Resumen: Actualmente, muchos de los gobiernos locales no cuentan con información de calidad, ni mecanismos de adquisición continua de datos que permitan un monitoreo permanente del estado de los sistemas que hacen al funcionamiento global de la ciudad. Este proyecto apunta a estudiar, experimentar y optimizar infraestructuras de Big Data enfocadas en información heterogénea fuertemente ligada a datos espaciales y temporales. Nuestro estudio, además, se concentra en el análisis de datos, la construcción y verificación de modelos predictivos y finalmente en la publicación, visualización y síntesis de la información resultante. Entre las aplicaciones de estos desarrollos se encuentran por ejemplo: planificación del transporte público, cartografía social, diseño de políticas referentes a inundaciones, acceso a la sanidad y ciencia ciudadana mediante el uso de aplicaciones lúdicas. Muchas de las cuales, ya cuentan con investigaciones previas en colaboración con el LINVI. Otro de los fines del proyecto es promover la adopción de este tipo de tecnologías por parte de las entidades responsables del desarrollo de la ciudad. Finalmente, se busca dar continuidad a las actividades llevadas a cabo por los investigadores pertenecientes al LINVI, fomentar la participación en investigación de alumnos avanzados de la carrera de Licenciatura en Informática y fortalecer los vínculos con otros grupos de investigación, así como mejorar el intercambio mediante colaboraciones con otras disciplinas.
Estudio, análisis y diseño de estrategias de diseño de software colaborativo
Director/a: Rodrigo Santos
Codirector/a: Leonardo Ordinez
Inicio: 04/2016
Fin: 03/2018
Entidad Acreditante: UNPSJB
Código:
Resumen: La motivación principal de este proyecto se asienta en el área de aplicación de los sistemas a desarrollar, los cuales tienen que ver con situaciones complejas, multicausales, posiblemente extraordinarias y que involucran la interacción de diferentes actores, en un espacio geográfico extenso, con potencialmente bajo nivel de conectividad. Existen diversos contextos que presentan condiciones análogas a las enumeradas anteriormente, como son la extensión del terreno, la recolección de datos, su sistematización, el almacenamiento y procesamiento correspondientes, entre otras. Las características propias del contexto hacen que este proyecto tenga una fuerte impronta experimental y aplicada. No obstante, a fin de lograr la extrapolación de los conocimientos adquiridos mediante la experiencia, es necesario conceptualizar el problema abordado, enmarcarlo y modelarlo para poder elaborar conclusiones generales que permitan obtener métodos y técnicas de carácter genérico al más amplio espectro de situaciones. En este sentido, la particularidad geográfica de la Provincia del Chubut es análoga en el contexto marítimo, el bosque nativo andino-patagónico, el ámbito turístico, la generación de energía (hidráulica, térmica, eólica y solar) y al contexto vial, entre otras.
Clasificación de información en BigData mediante la utilización de técnicas de inteligencia artificial y análisis de redes sociales
Director/a: Claudio Delrieux
Codirector/a: Damian Barry
Inicio: 04/2015
Fin: 3/2016
Entidad Acreditante: UNPSJB – Sec. de Ciencia y Técnica
Código: FI 038-14 – RES CDFI 451/2014
Resumen: En este proyecto participaron cuatro integrantes del equipo y se enfocó a evaluar técnicas existentes e implementar desarrollos experimentales para clasificar, ordenar, jerarquizar y analizar información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos (Big Data Analytics), mejorando y/o reformulando dichas técnicas.