![\"\"](\"https:\/\/observatorioarmenia.org\/site\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/PM-10.jpeg\")
La distancia \u00f3ptima para tener cobertura sobre estas zonas es de alrededor de 300 metros, los est\u00e1ndares oscilan entre los 280 metros a 400 metros. Al estimar un buffer de estos puntos se obtiene una cobertura cercana al noventa por ciento (87.3%) de la poblaci\u00f3n, lo cual indica que por cada 10 habitantes en Armenia cerca de 9 cuentan con una distancia optima hacia un paradero. Sin embargo, la cobertura efectiva radica en quienes hacen uso del transporte urbano, considerando datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) para el a\u00f1o 2022 la cobertura total m\u00ednima <\/strong>es del 41.9% de la poblaci\u00f3n, esto tomando de manifiesto la clasificaci\u00f3n de hogares que no cuenta con un medio de transporte por parte de sus personas inmersas en el mercado de trabajo. Quienes cuentan con un veh\u00edculo particular o su medio habitual sea el taxi se espera que su demanda sea inferior en contraste con los hogares mencionados, al ser una cobertura cercana al total de la poblaci\u00f3n la demanda efectiva se deriva de quienes hacen uso real de este medio de movilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La poblaci\u00f3n demanda servicios como la salud, seg\u00fan el \u00faltimo censo para el total de personas que presentaron alg\u00fan problema recurrente y personal ocupado esta cobertura estuvo alrededor del 93% de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n IV. An\u00e1lisis<\/p>\n\n\n\n La distancia est\u00e1ndar para asegurar una adecuada cercan\u00eda al servicio p\u00fablico si bien logra cubrir a cerca del total de la poblaci\u00f3n su cobertura efectiva se sit\u00faa sobre el 41%. Esto indica que poco menos de la mitad de los residentes de la ciudad utilizan el acceso de un paradero para el uso del transporte urbano.<\/p>\n\n\n\n La demanda de servicios de transporte urbano est\u00e1 estrechamente relacionada con el acceso a otros servicios esenciales, como la salud. Seg\u00fan el \u00faltimo censo, del total de personas con problemas de salud recurrentes; el 93% de estas se benefician de esta cobertura de transporte, lo que subraya la importancia de una red de transporte accesible y eficiente para atender a las necesidades de la poblaci\u00f3n m\u00e1s vulnerable.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, el uso del transporte urbano es crucial para la poblaci\u00f3n ocupada, esta cuenta una cobertura que alcanza el 93.8%. Este dato refleja la dependencia significativa de los trabajadores en el sistema de transporte p\u00fablico para sus desplazamientos diarios, lo que a su vez resalta la necesidad de mantener y mejorar la infraestructura de transporte para asegurar la movilidad y productividad de la fuerza laboral.<\/p>\n\n\n\n Para mejorar la accesibilidad y eficiencia del sistema de transporte urbano en Armenia, se podr\u00edan considerar varias estrategias. Entre ellas, la ampliaci\u00f3n de la red de paraderos para cubrir \u00e1reas actualmente desatendidas, esto solo se logra si articulan estrategias equivalente al uso del transporte, la implementaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n para optimizar rutas y horarios, y la mejora de la calidad del servicio para atraer a m\u00e1s usuarios. Estas acciones no solo beneficiar\u00edan a los usuarios actuales, sino que tambi\u00e9n podr\u00edan fomentar un mayor uso del transporte p\u00fablico, reduciendo as\u00ed el tr\u00e1fico vehicular y la contaminaci\u00f3n ambiental.<\/p>\n\n\n\n V. Datos, Inteligencia artificial IA y red de calles en Armenia<\/p>\n\n\n\n Las din\u00e1micas urbanas son un excelente instrumento para reducir los niveles de concentraci\u00f3n o segmentaci\u00f3n entre los ciudadanos. En este contexto, es crucial que ciudades como Armenia dinamicen sus redes de calles, facilitando nuevos contactos y abriendo puertas a formas innovadoras de comunicaci\u00f3n y accesibilidad. Esto no solo impulsar\u00eda las econom\u00edas locales, sino que tambi\u00e9n fortalecer\u00eda la cultura, la educaci\u00f3n y reducir\u00eda la centralizaci\u00f3n que actualmente genera desigualdades. En el estudio de los fen\u00f3menos regionales, las din\u00e1micas urbanas son una herramienta clave para medir la transversalidad de las pol\u00edticas de desarrollo. Seg\u00fan Duque et al. (2019), la organizaci\u00f3n urbana puede ser un importante impulsor o una barrera para las econom\u00edas de aglomeraci\u00f3n, especialmente en ciudades principales con un notable grado de desarrollo, donde las pol\u00edticas urbanas influyen significativamente en las din\u00e1micas econ\u00f3micas. Sin embargo, la urbanizaci\u00f3n tambi\u00e9n depende de otros factores, como la topolog\u00eda de la ciudad, su herencia hist\u00f3rica y cultural, el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n y el ritmo de crecimiento.<\/p>\n\n\n\n Para abordar este aspecto, es esencial analizar algunas estad\u00edsticas que revelen el nivel de conectividad de las ciudades en t\u00e9rminos de nodos, aristas y sus interconexiones. En este caso, se explor\u00f3 la librer\u00eda Osmnx la cual permite calcular estad\u00edsticas b\u00e1sicas que destacan, entre otros aspectos, la conectividad de la red urbana de calles. No obstante, la informaci\u00f3n disponible desde el Marco Geoestad\u00edstico Nacional (MGN) del Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica (DANE) no permite la identificaci\u00f3n del total de nodos que forman las aristas viales en el \u00e1rea urbana de la ciudad de Armenia.<\/p>\n\n\n\n Por otro lado, el an\u00e1lisis de datos en el sector p\u00fablico est\u00e1 impulsado por varios mecanismos. Por un lado, los desarrollos tecnol\u00f3gicos, como la mayor disponibilidad de datos para su reutilizaci\u00f3n y por otro, debido al avance de las tecnolog\u00edas de procesamiento de informaci\u00f3n. Entre tanto, la disponibilidad de datos ha aumentado con la publicaci\u00f3n de datos gubernamentales como informaci\u00f3n abierta y a su vez, por la combinaci\u00f3n de m\u00faltiples de fuentes de diferentes organizaciones, incluido el sector privado. Entre tanto, para el caso de las organizaciones p\u00fablicas, la implementaci\u00f3n de anal\u00edtica de datos y t\u00e9cnicas de medici\u00f3n tiene por objeto abordar cuestiones tributarias, sociales, econ\u00f3micas y de gesti\u00f3n con una base emp\u00edrica s\u00f3lida y robusta.<\/p>\n\n\n\n En particular, se identific\u00f3 la necesidad de implementar infraestructura de datos espaciales en la gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de informaci\u00f3n vial para superar la capacidad tradicional y as\u00ed, operar sobre modelos del mundo real orientados a identificar y trazar soluciones con enfoque espacial. En continuidad, la informaci\u00f3n geogr\u00e1fica que se elabore deber\u00e1 ser integrada directamente al comportamiento de los dem\u00e1s indicadores econ\u00f3micos, sociales y ambientales, dando mayor fuerza a la posibilidad de encadenar servicios de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica para ejecutar procesos propios de la gesti\u00f3n de la administraci\u00f3n. En este caso, el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n se ha efectuado implementando t\u00e9cnicas de estad\u00edstica espacial y algoritmos de Machine Learning con el fin de lograr volumen y velocidad de informaci\u00f3n asociada a la distribuci\u00f3n espacial de las v\u00edas en la ciudad de Armenia. Al respecto, la implementaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Machine Learning con enfoque espacial en el quehacer del sector p\u00fablico ha permitido la identificaci\u00f3n de riesgos asociados a la accesibilidad. A su vez, la informaci\u00f3n de l\u00ednea base referente a la accesibilidad espacial suministrar\u00e1 insumos para la comprensi\u00f3n de las din\u00e1micas territoriales asociadas a la pobreza monetaria y multidimensional, las caracter\u00edsticas del mercado laboral, la identificaci\u00f3n de amenidades urbanas, densidades poblacionales y zonas de concentraci\u00f3n del recaudo tributario en t\u00e9rminos de predial e ICA.<\/p>\n\n\n\n Referencias.<\/strong><\/p>\n\n\n\n – Victoria, I. C., & Galvis, O. (2014). Road Safety Conditions and Estimated Economic Cost of Traffic Fatalities in Medium-Size Colombian Cities. Transportation Research Record, 2465(1), 40-47. [Online]. Available: https:\/\/doi.org\/10.3141\/2465-06<\/a><\/p>\n\n\n\n – Javier Romero-Torres, Javier Garc\u00eda Guti\u00e9rrez, and Doricela Guti\u00e9rrez Cruz (2023). Measurement of the quality of service of the informal transportation mode mototaxi in mexico. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives.<\/p>\n\n\n\n Human Transit. (2010). Basics: The Spacing of Stops and Stations. 5 de noviembre de 2010. Basics: The Spacing of Stops and Stations \u2014 Human Transit<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" I. Contexto El transporte y la cobertura de zonas designadas como terminales urbanos de las ciudades con proyecciones organizadas deben contar con los par\u00e1metros m\u00ednimos para la accesibilidad a estas rutas de transporte, esto es fundamental para el correcto uso en direcci\u00f3n de eludir la probabilidad de siniestros viales que<\/p>\n