Person: Romanillos Arroyo, Gustavo
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First Name
Gustavo
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Romanillos Arroyo
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Geografía e Historia
Department
Geografía
Area
Geografía Humana
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Item Cómo aplicar Big Data en la planificación del transporte: El uso de datos de GPS en el análisis de la movilidad urbana(2020) Gutiérrez Puebla, Javier; Benítez, Carolina; García Palomares, Juan Carlos; Romanillos Arroyo, Gustavo; Rubinstein da Silva, Elías; Leaño, Juan Manuel; Ribeiro, Karisa Maia; Scholl, Lynn; Moya Gómez, Borja; Condeço Melhorado, Ana Margarida; Benítez, CarolinaLa presente nota técnica explica de qué manera el análisis de grandes volúmenes de datos de la telefonía móvil puede aplicarse a la planificación del transporte y la infraestructura urbana. La actividad de los usuarios permite conocer su huella digital y, por lo tanto, entender sus trayectorias espacio-temporales de manera desagregada y extrapolada, estableciendo matrices de origen destino. La producción de grandes volúmenes de datos masivos, Big Data, abre interesantes posibilidades para entender los flujos de movilidad de nuestras ciudades de la región y su complementariedad con los métodos tradicionales de recolección de datos, como los son las encuestas de movilidad domiciliarias de origen destino de viajes, permitiendo disponer de información siempre actualizada y en menor tiempo. La nota técnica agrupa y sistematiza los conocimientos generados por especialistas e investigadores de distintos países del mundo; y analiza 6 casos de éxito realizados de implementación en distintas ciudades latinoamericanas y en otros ámbitos internacionales, donde se indica cómo se han obtenido esas matrices de viajes y cuáles han sido sus aplicaciones.Item Cómo aplicar big data en la planificación del transporte urbano: El uso de datos de telefonía móvil en el análisis de la movilidad(2019) Gutiérrez Puebla, Javier; Benítez, Carolina; Leaño, Juan Manuel; García Palomares, Juan Carlos; Condeço Melhorado, Ana Margarida; Mojica, Carlos; Scholl, Lynn; Vera, Felipe; Adler, Verónica; Moya Gómez, Borja; Romanillos Arroyo, Gustavo; Benítez, CarolinaLa presente nota técnica explica de qué manera el análisis de grandes volúmenes de datos de la telefonía móvil puede aplicarse a la planificación del transporte y la infraestructura urbana. La actividad de los usuarios permite conocer su huella digital y, por lo tanto, entender sus trayectorias espacio temporales de manera desagregada y extrapolada, estableciendo matrices de origen destino. La producción de grandes volúmenes de datos masivos, Big Data, abre interesantes posibilidades para entender los flujos de movilidad de nuestras ciudades de la región y su complementariedad con los métodos tradicionales de recolección de datos, como los son las encuestas de movilidad domiciliarias de origen destino de viajes, permitiendo disponer de información siempre actualizada y en menor tiempo. La nota técnica agrupa y sistematiza los conocimientos generados por especialistas e investigadores de distintos países del mundo; y analiza distintos casos de éxito realizados de implementación de dicha metodología en distintas ciudades latinoamericanas y en otros ámbitos internacionales, donde se indica cómo se han obtenido esas matrices de viajes y cuáles han sido sus aplicaciones.Item New Data and Computational Methods Opportunities to Enhance the Knowledge Base of Tourism(Handbook of Computational Social Science for Policy, 2023) Romanillos Arroyo, Gustavo; Moya Gómez, Borja; Bertolini, Eleonora; Fontana, Matteo; Gabrielli, Lorenzo; Signorelli, Serena; Vespe, MicheleTourism is becoming increasingly relevant at different levels, intensifying its impact on the environmental, the economic and the social spheres. For this reason, the study of this rapidly evolving sector is important for many disciplines and requires to be quickly updated. This chapter provides an overview and general guidelines on the potential use of new data and computational methods to enhance tourism’s knowledge base, encourage their institutional adoption and, ultimately, foster a more sustainable tourism.First, the chapter delivers a brief review of the literature on new data sources and innovative computational methods that can significantly improve our understanding of tourism, addressing the big data revolution and the emergence of new analytic tools, such as artificial intelligence (AI) or machine learning (ML). Then, the chapter provides some guidelines and applications of these new datasets and methods, articulated around three topics: (1) measuring the environmental impacts of tourism, (2) assessing the socio-economic resilience of the tourism sector and (3) uncovering new tourists’ preferences, facilitating the digital transition and fostering innovation in the tourism sector.- Project number: 165
Item COLABORA – Aprendizaje colaborativo en geografía para la generación y uso de datos geolocalizados(2020) Condeço-Melhorado, Ana; García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; López López, María Victoria; Michelini, Juan José; Moya Gómez, Borja; Osorio Arjona, Joaquín; Pérez Campaña, Rocío; Rodríguez Moya, Juana María; Romanillos Arroyo, Gustavo; Stepniak, Marcín; Talavera García, RubénEste proyecto de innovación docente ha tenido como objetivo general emplear diferentes técnicas y actividades que fomenten el aprendizaje colaborativo en la generación, tratamiento y uso de los datos geolocalizados. Además, ha permitido la formación del profesorado en metodologías de aprendizaje colaborativo centradas en el uso de datos geolocalizados en relación con las tecnologías de la información geográfica (TIG), con el fin de incorporar este tipo de herramientas en sus asignaturas. - Project number: 230
Item BDinnova – Formación del profesorado en herramientas de manejo, análisis y visualización de BigData geolocalizado(2019) García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; Rodríguez Moya, Juana María; Mínguez García, María del Carmen; Michelini, Juan José; García Ruiz, Yolanda; Condeço Melhorado, Ana; Romanillos Arroyo, Gustavo; Vía García, Miguel; Jiménez Gómez, Isidro; Stepniak, Marcin; Moya Gómez, Borja; Osorio Arjona, Joaquín Item The pulse of the cycling city: visualising Madrid bike share system GPS routes and cycling flow(Journal of Maps, 2018) Romanillos Arroyo, Gustavo; Moya Gómez, Borja; Zaltz-Austwick, Martin; Lamíquiz-Daudén, Patxi J.With the aim of shifting towards a more sustainable urban transport model, cycling mobility isbeing promoted in many cities and, in consequence, Bike Share Systems have been the focus ofattention in an increasing number of studies over the past years. However, we know very littleabout the impact of these BSS in cities beyond the station level. What paths do cyclists follow?What are the most important urban arteries in terms of cycling flow? These are importantquestions to be addressed in order to implement policies and infrastructure where they arereally needed. The main goal of this study is to visualise the cycling flow derived fromMadrid BSS activity, obtained by processing over 250,000 GPS routes, and to provide ananalysis of how this flow is distributed across the urban street network at different moments.We explore the diverse levels of use over the course of the day, and during the weekdays,weekends or holidays, as well as the different cycling patterns of frequent and occasional users.Item The city turned off: Urban dynamics during the COVID-19 pandemic based on mobile phone data(Applied Geography, 2021) Romanillos Arroyo, Gustavo; García Palomares, Juan Carlos; Moya Gómez, Borja; Gutiérrez Puebla, Javier; Torres, Javier; López, Mario; Cantú-Ros, Oliva G.; Herranz, RicardoDue to the rapid expansion of the COVID-19 pandemic, many countries ordained lockdowns, establishing different restrictions on people’s mobility. Exploring to what extent these measures have been effective is critical in order to better respond to similar future scenarios. This article uses anonymous mobile phone data to study the impact of the Spanish lockdown on the daily dynamics of the Madrid metropolitan area (Spain). The analysis has been carried out for a reference week prior to the lockdown and during several weeks of the lockdown in which different restrictions were in place. During these weeks, population distribution is compared during the day and at night and presence profiles are obtained throughout the day for each type of land use. In addition, a spatial multiple regression analysis is carried out to determine the impact of the different land uses on the local population. The results in the reference week, pre-COVID-19, show how the population in activity areas increases in each time slot on a specific day and how in residential areas it decreases. However, during the lockdown, activity areas cease to attract population during the day and the residential areas therefore no longer show a decrease. Only basic essential commercial activities, or others that require the presence of workers (industrial or logistics) maintain some activity during lockdown.- Project number: 79
Item SIGUE - Materiales para actividades no presenciales en asignaturas vinculadas a los Sistemas de Información Geográfica (SIG): recopilación, preparación y evaluación(2017) García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; Rodríguez Moya, Juana María; Mínguez García, Carmen; de Andrés de Pablo, Nuria; Tanarro García, Luis Miguel; Vía García, Miguel; Salas Olmedo, María Henar; Moya Gómez, Borja; Romanillos Arroyo, Gustavo; Osorio Arjona, Joaquín; Fernández Fernández, José María - Project number: 424
Item Realidad Aumentada para el aprendizaje en asignaturas vinculadas a las Tecnologías de la Información Geográfica (TIG-RA)(2023) Talavera García, Rubén; Condeço Melhorado, Ana Margarida; García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; Michelini, Juan José; Moya Gómez, Borja; Pérez Campaña, Rocío; Romanillos Arroyo, Gustavo; Hewitt, Richard James; Santiago Iglesias, Enrique; Cara Santana, Yeray; Rodríguez Pacheco, Farid Leonardo