Big Data y universidades: análisis de movilidad de los estudiantes universitarios a partir de datos de Twitter

IF 0.4 Q4 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY
Joaquín Osorio Arjona, J. Palomares
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Abstract

Este trabajo investiga la movilidad universitaria en el Area Metropolitana de Madrid a partir de datos geolocalizados de Twitter, aprovechando su alto uso por la poblacion joven. A partir de la identificacion de usuarios, sus campus y lugares de residencia, se estiman areas de influencia de las distintas universidades, y se combinan los datos obtenidos con otras fuentes como ficheros de tiempos de viaje o datos de nivel de renta para analizar la influencia del modo de transporte, el tipo de universidad, o el lugar de residencia en la movilidad universitaria. Mediante la elaboracion de un modelo gravitacional de Huff se comparan los resultados obtenidos en Twitter. Los resultados muestran que los estudiantes tienden a residir cerca del campus al que asisten, la importancia de la proximidad a las redes de transporte, y la tendencia de los estudiantes de universidades privadas a residir en las zonas con mayor nivel de renta.
大数据与大学:基于Twitter数据的大学生流动性分析
这项工作利用推特的地理定位数据,利用年轻人对推特的大量使用,研究马德里大都市地区的大学流动性。通过识别用户、他们的校园和居住地,估计不同大学的影响范围,并将获得的数据与旅行时间文件或收入水平数据等其他来源结合起来,分析交通方式、大学类型或居住地对大学流动性的影响。通过建立引力Huff模型,比较了在推特上获得的结果。结果表明,学生倾向于居住在他们就读的校园附近,靠近交通网络的重要性,以及私立大学学生倾向于居住在收入最高的地区。
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