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hackcampsevilla:cartografia

Pregunta

¿Cómo podríamos representar los datos obtenidos de la precariedad laboral en el sector servicios?

Equipo

Xabier Artázcoz, @le_xabier Miguel Bravo Candela @mibracan

1 Qué análisis o visualización responde a la pregunta

El objetivo es presentar el mapa de Sevilla los diferentes relatos personales de las personas afectadas por la precariedad y abusos laborales en el sector.

Referencias

Podrían servir ejemplos de análisis completados anteriormente que hayan respondido a esta pregunta en otros lugares o a una pregunta relacionada.

2 Qué datos necesito y dónde los encuentro

Los datos que deben de ser utilizados para este mapa son aquellos recogidos en el formulario elaborado para la web El Mal Turismo. El formato de estos es CSV por lo que para enlazarlo al mapa se deberán seguir los pasos necesarios dependiendo de la plataforma digital online que se acabe utilizando. En el caso de Google Maps: Se abre una nueva capa – Se selecciona “Importar” – Se enlaza al CSV en que deberá haber sido compartido en un Google Drive EN el caso de otras plataformas varía pero tanto en Carto, como en MapBox es fácilmente enlazable siguiendo casi los mismos pasos que para Google Maps.

3 Qué herramientas uso para preparar los datos. Qué pasos debo seguir

Los diferentes pasos a dar para preparar los datos: limpiarlos, filtrarlos, combinar bases de datos para trabajar más ágilmente… Y en que herramientas son necesarias. La base de datos sobre las que se ha trabajado en este proyecto durante el HackCamp Sevilla, es única para las distintas formas de visualización. Como mencionábamos esta base de datos se construye a partir del formulario online que puede rellenarse a través de la web El Mal Turismo. Las columnas de datos ya vienen dadas pero será necesario fijarnos en si las respuestas van a ser nominales (Sí o No por ejemplo) o si por el contrario estas son numerizadas (Sí = 1 / No = 0). Más adelante veremos los pasos que pueden seguirse. Por otro lado, será necesario tener una cartografía vectorial del viario / callejero de la ciudad sobre la que trabajamos, ya que esto es tremendamente útil para realizar análisis posteriores una vez volquemos en el mapa los datos del CSV construido a través del formulario.

4 Qué herramientas uso para producir la visualización. Qué pasos debo seguir

Paso 1: Para visualizar los datos se ha empleado la aplicación web de Google Maps (pero las opciones son muy abiertas: Carto, Mapbox, Datawrapper, uMap, etc.). Los diferentes datos que se han cargado son: 1.1 Capa de los Relatos individuales: Extraídos del CSV compartido con el resto del proyecto de El Mal Turismo. 1.2 Capa de datos contextuales de Sevilla: Extraídos de la Malla Estadística del Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía (demandantes de empleo) y del Servicio de Estadística Experimental del Instituto Nacional de Estadística (Atlas de Renta Media de Hogares) El objetivo en esta primera aproximación es volcar la información obtenida de la web mediante la visualización del relato y la foto donde ha sucedido, de modo que, terceros puedan visualizar el establecimiento (imagen 1)

Imagen 1. Visualización ficticia de los relatos en el mapa de Sevilla

Paso 2: La elaboración de polígonos para señalizar zonas de concentración de casos de precariedad. Para esto es recomendable conseguir una capa de datos espaciales vectoriales que sirva de base (callejero / viario). Posteriormente esta capa base de líneas se juntaría con la capa de datos de puntos (Casos). Esto debe elaborarse en un software SIG (QGis, ArcGis…). El procedimiento es a través de un “Join Espacial”. Este proceso nos extraerá en una nueva columna del shape file el conteo de los Casos que “caen2 dentro de ciertas líneas (calles). Una vez obtenido podemos sistematizar el análisis y encontrar las zonas con mayor número de casos de precariedad y dotarla de una simbología poligonal que refleje la “zona caliente de precariedad”. El objetivo en esta segunda etapa consiste en entender cómo son los procesos y las dinámicas que reproducen el modelo de la precariedad laboral en las diferentes zonas de Sevilla. La zonificación y la concentración de “zonas calientes” permiten, a su vez, cruzar datos con otro tipo de estudios relacionadas con los efectos derivados de la gentrificación y turistificación de la ciudad.

Imagen 2. Visualización ficticia concentración de casos

Paso 3: Representación estadística del caso de Sevilla para uso comparativo con otros ejemplos de ciudades que concentren procesos similares. No se ha determinado el uso de uno u otro programa para su visualización, puesto que, el uso de representaciones estadísticas, ya sean mediante gráficos o histogramas, dependerán de los datos obtenidos y su capacidad explicativa. El objetivo en este tercer paso sería tratar el de tipificar y visualizar cual es el perfil de la personas que son contratadas en este sector y qué condiciones son las que se les da para poder realizar la actividad laboral. Tal y como se ha comentado en el anterior párrafo, resultaría sumamente interesante poder comparar estos resultados con otros similares obtenidos en ciudades tanto dentro del estado español como fuera de él.

Imagen 3. Visualización ficticia de las posibles opciones estadísticas que ofrecen los datos

hackcampsevilla/cartografia.txt · Última modificación: 2019/10/31 17:21 por mibracan