Descripción de la línea de investigación
Esta línea de investigación tiene como propósito desarrollar y aplicar enfoques computacionales y tecnológicos para el estudio de las estructuras urbanas y sociales que emergen en las ciudades contemporáneas, tanto en el territorio físico como en los entornos digitales. Se enmarca en el campo de la ciencia de datos urbana, que busca comprender los procesos y dinámicas de las ciudades a partir del análisis de información geoespacial y de comportamiento digital. Desde esta perspectiva, integra la ciencia de datos, la ciencia de redes, la visualización interactiva, el cómputo distribuido, el aprendizaje automático y la IA para fortalecer la capacidad del Observatorio Metropolitano CentroGeo en la integración, gestión y difusión de conocimiento orientado al análisis estratégico, la planeación y la toma de decisiones informada en contextos urbanos cada vez más híbridos e interconectados.
La línea se organiza en tres sublíneas complementarias:
Visualización interactiva de datos
Esta sublínea se enfoca en el desarrollo de metodologías y herramientas tecnológicas para la representación visual de información compleja sobre las dinámicas urbanas y sociales. Busca traducir grandes volúmenes de datos espaciales, demográficos y digitales en plataformas que faciliten la exploración, interpretación y comunicación del conocimiento territorial y social. Su objetivo es apoyar la planeación, la movilidad y la participación ciudadana, promoviendo una comprensión visual y accesible de los procesos que configuran la vida urbana tanto en el espacio físico como en el digital.
Análisis de Big Data
Esta sublínea aborda el diseño y aplicación de infraestructuras y algoritmos de cómputo distribuido, así como algoritmos de inferencia para el procesamiento de conjuntos de datos urbanos, sociales y digitales. Su propósito es ampliar la capacidad de análisis, modelado y predicción en temas como la movilidad, la interacción social en línea o la propagación de fenómenos urbanos y sanitarios. Incluye el desarrollo de modelos de inferencia y simulación que permiten anticipar dinámicas de difusión, contagio o cambio a partir de datos públicos y los rastros digitales urbanos generados por la actividad cotidiana en plataformas tecnológicas. Mediante enfoques reproducibles y escalables, busca optimizar la generación de conocimiento basado en datos masivos y facilitar la integración de múltiples fuentes de información heterogénea provenientes tanto del territorio como de la red.
Análisis de redes sociales
Esta sublínea estudia las estructuras de relación, influencia y comunicación que se manifiestan en los entornos urbanos y digitales. A partir de métodos de la ciencia de redes, aprendizaje automático e IA, examina cómo circula la información, cómo se conforman las comunidades y cómo se difunden eventos, ideas, comportamientos o controversias en el espacio social y territorial. Su objetivo es comprender y explotar las dinámicas de interacción entre individuos, grupos e instituciones a partir de sus rastros digitales urbanos para analizar su impacto en fenómenos como la cohesión social, la participación, la percepción del territorio y la formación de opinión pública.
En conjunto, la línea Ciencia de Datos Urbana y Sociedad Digital promueve un enfoque integral para el estudio de las ciudades como sistemas complejos que se desarrollan simultáneamente en el espacio físico y en el digital. A través de la articulación entre visualización, Big Data y análisis de redes sociales, busca fortalecer la capacidad del Observatorio Metropolitano CentroGeo para generar conocimiento basado en evidencia y apoyar la planeación, gestión y evaluación de políticas públicas hacia un desarrollo urbano más sostenible, equitativo y resiliente.