PonenciaAedemoCoroChasco.docx

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PonenciaAedemoCoroChasco

ANÁLISISEXPLORATORIODEDATOSESPACIALESALSERVICIODELGEOMARKETING

CoroChascoYrigoyen

InstitutoLawrenceR.Klein

UniversidadAutónomadeMadrid

coro.chasco@uam.es

ABSTRACT:

Elanálisisexploratoriodedatosespaciales（AEDE）esunadisciplinadelanálisisexploratoriodedatos,tambiéndenominado“datamining”,quehasidodiseñadaparaeltratamientoespecíficodelosdatosespacialesogeográficos.Esteanálisisseutilizaparaidentificarrelacionessistemáticasentrevariablescuandonoexistenexpectativasclarassobrelanaturalezadeestasrelaciones.Estoúltimoresultamuyhabitualenelámbitodelosestudiosdelmercadogeográfico（geomarketing）,dondesesueletrabajarcongrandesbasesdatoscuyaestructuranosiempreesbienconocida.EnestaponenciasepresentanlasprincipalestécnicasdelAEDE,quecombinanelanálisisestadísticoconelgráfico,haciendoposibleelestudiodelasdistribucionesespacialesysusvaloresatípicos,esquemasdeasociaciónespacial,agrupamientosespacialesypuntoscalientes/fríosdenegocio（“hotspots”）.Enlosúltimosaños,losesfuerzosdesarrolladosporlainvestigaciónenestecamposehanvenidocentrandoenlaconexióndelosGISdisponiblesenelmercadoconpaquetesestadísticostradicionalesoespecíficosdeAEDE.Actualmente,existeenelmercadounnuevoprogramainformático,GeoDa,concebidocomounproductoautosuficientequenorequieredeunsistemaespecíficodeGISyfuncionaencualquieradelossistemasoperativosdeWindowsyMac.GeoDahasidodesarrolladoporelProfesorLucAnselindelaUniversidaddeIllinois,ytienelaventajadeser,hastaelmomento,unproducto“opersource”,esdecir,delibreaccesoenInternet.

Palabrasclave:

Análisisexploratoriodedatosespaciales,autocorrelaciónespacial,GIS,geomarketing,GeoDa.

1.INTRODUCCIÓN

Esteartículopretendellamarlaatencióndelosinvestigadoressocialessobrelaimportanciadellevaracabounadecuadoanálisisestadísticodelosdatosgeográficos.Enefecto,aunquelainvestigacióndemercadossueletrabajarconinformacióndecarácterespacial（referidaaunidadesgeográficas）,enpocasocasionesestosdatossuelensertratadosdeformaespecíficaydiferentedelanálisisdeseriestemporales,utilizandotécnicasadecuadasparaelanálisisestadístico-gráfico-cartográfico.Estasherramientashansidobautizadasconelnombredeanálisisexploratoriodedatosespaciales（AEDE）yseconcidencomounadisciplinadentrodelmásgeneralanálisisexploratoriodedatos（AED）,tambiéndenominado“datamining”,quehasidodiseñadoparaeltratamientoespecíficodelosdatosespacialesogeográficos.ElAEDEseutilizaparaidentificarrelacionessistemáticasentrevariablescuandonoexistenexpectativasclarassobrelanaturalezadeestasrelaciones.Estoúltimoresultamuyhabitualenelámbitodelosestudiosdelmercadogeográfico（geomarketing）,dondesesueletrabajarcongrandesbasesdatoscuyaestructuranosiempreesbienconocida.

Poresto,enesteartículosepresentanlasprincipalestécnicasdelAEDE,queesconsideradocomounatécnicanovedosaquesuponelaunióndedostecnologíasinformáticasmuypoderosas:

losGIS（sistemasdeinformacióngeográfica）ylospaquetesestadísticospropiosdelanálisisdedatosespaciales.Esdecir,lasherramientasdelAEDEcombinanelanálisisestadísticoconelgráfico,haciendoposibleelestudiodelasdistribucionesespacialesysusvaloresatípicos,esquemasdeasociaciónespacial,agrupamientosespacialesypuntoscalientes/fríosdenegocio（“hotspots”）.

Enlosúltimosaños,losesfuerzosdesarrolladosporlainvestigaciónenestecamposehanvenidocentrandoenlaconexióndelosGISdisponiblesenelmercadoconpaquetesestadísticostradicionalesoespecíficosdeAEDE.Actualmente,existeenelmercadounnuevoprogramainformático,GeoDa,concebidocomounproductoautosuficientequenorequieredeunsistemaespecíficodeGISyfuncionaencualquieradelossistemasoperativosdeWindowsyMacintosh.GeoDahasidodesarrolladoporelProfesorLucAnselindelaUniversidaddeIllinoisytienelaventajadeser,hastaelmomento,unproducto“opersource”,esdecir,delibreaccesoenInternet.

Trasestaintroducción,enelApartado2,sedefineelconceptomásgeneraldelAED,enconcreto,aquellasfuncionalidadesquemantieneencomúnconelAEDE,quesedefinemásampliamenteenelApartado3.EnelApartado4,sepresentanalgunasdelastécnicasmásimportantesdelAEDE,ilustradasconejemplosquepermitenexponerconmayorclaridadelinterésdeestasherramientasdentrodelanálisissocioeconómicoy,enparticular,delainvestigacióndemercados.UnApartado5deconclusionesylabibliografíacierranestaexposión.

2.ANÁLISISEXPLORATORIODEDATOS（AED）

Elorigendelanálisisexploratoriodedatosespacialesseencuentraenelllamadoanálisisexploratoriodedatos（AED）omineríadedatos（“datamining”）.ElclásicoAEDpodríadefinirsecomo“elconjuntodeherramientasgráficasydescriptivasutilizadasparaeldescubrimientodepatronesdecomportamientoenlosdatosyelestablecimientodehipótesisconlamenorestructuraposible”.EstadefiniciónfuepropuestaporTukey（1977）,quehizoposiblelaextensióndeestetipodeanálisismultivarianteydel“software”estadísticomoderno.

Deestemodo,esposibleobtenerunaestructuraexplicativadelosdatosatravésdeunastécnicasquecombinanherramientasdelaestadísticabásica（descriptivos,correlaciones,tablasdefrecuenciasodecorrelacióncruzada）conanálisismultivarianteavanzado,especialmentediseñadoparaidentificarformasengrandesbasesdedatos（análisiscluster,escalasmultidimensionales,análisislogit,correlacióncanónica,análisisdecorrespondencias,árbolesdeclasificación,etc.）.

LastécnicasdeAEDsuelenestaracompañadasdemétodosdevisualizacióngráficacapacesdeidentificarconexiones,tendenciasosesgospresentesenlasbasesdedatosinicialmentedesestructuradas.UnadelasmásconocidastécnicaspropiasdelAEDesel“cepillado”o“brushing”,unmétodointeractivoquepermitelaselecciónenpantalladeundeterminadonúmerodedatosparalaidentificacióndecaracterísticascomunesoelexamendeefectosorelacionesentrevariablesrelevantes.Estasrelacionesentrevariablessuelenvisualizarsemedianteelajustedefunciones（líneas,enunplanodedosdimensionesosuperficiestridimensionales）ysusintervalosdeconfianza,deformaque,porejemplo,puedanexaminarseloscambiosqueproducensobredichasfuncioneslaeliminaciónoañadido（temporal）deundeterminadonúmerodedatos.

Figura1EjemplodeherramientasdeAED:

matricesdecorrelación（izda.）yanálisismultivariante（dcha.）

Fuente:

ElaboraciónpropiaapartirdeStatsoft（2000）.

OtrastécnicasgráficasdelAEDincluyenelajusteyrepresentacióngráficadefunciones,alisadodedatos,superposiciónofusióndemúltiples“vistas”（“views”）,añadidodedatosengráficos,identificaciónyseñalizacióndesubconjuntosdedatosquecumplendeterminadascondiciones,representacióngráficadeintervalosoáreasdeconfianza,técnicasdereduccióndeimágenes,etc.Laexploracióndelosdatosessólounprimerpasoysusresultadosdebenserconsideradoscomounaetapapreviaasu“confirmación”（modelización）.Silosresultadosdelafaseexploratoriasugierenlautilizacióndeunmodelodeterminado,entoncessuvalidaciónpuedeverificarseaplicandodichomodeloaunnuevoconjuntodedatosycontrastandoelajuste,esdecir,sucapacidadpredictiva.

Esdecir,losmodernosmétodosdeAEDhacenhincapiéenlainteracciónexistenteentreelconocimientohumanoylainformáticaenformadegráficosestadísticosdinámicosquepermitenalusuariolamanipulacióndirectadediversas“vistas”delosdatos.AlgunosprogramasclásicosdeAED,comoMatlab,SPSS,SAShanidoincorporandomapascomonuevas“vistas”integradasdeformadinámicaconelrestodeinformación,atravésdesusextensionesMappingToolbox,SPSSMapasySASBridgeforESRI,respectivamente.Sinembargo,laimportanciaconcedidaporellosalespaciosereduceprácticamentealtratamientodelalocalizacióncomounsimpleplanodecoordenadasX-Y,dadoquelasherramientaspropiasdelAEDnosuelenserdiseñadasparaeltratamientoespecíficodedatosgeográficos,ignorandototalmentelosefectosespacialesdedependenciayheterogeneidad.Porestemotivo,surgeelanálisisexploratoriodedatosespaciales（AEDE）,comodisciplinadentrodelAED,paraeltratamientoespecíficodelosdatosgeográficos.

3.ANÁLISISEXPLORATORIODEDATOSESPACIALES（AEDE）YGEODA.

ElAEDEpuededefinirsecomoelconjuntodetécnicasquedescribenyvisualizanlasdistribucionesespaciales,identificanlocalizacionesatípicaso“atípicosespaciales”（“spatialoutliers”）,descubrenesquemasdeasociaciónespacial,agrupamientos（“clusters”）opuntoscalientes（“hotspots”）ysugierenestructurasespacialesuotrasformasdeheterogeneidadespacial（Anselin,1999）.Portanto,elAEDEsecorresponderíaconlosmétodosdeestadísticadescriptivaespacial.

Demaneraparticular,cuandonoexisteunmarcoformaloteoríapreviaacercadelfenómenoqueseanaliza,debendeutilizarselastécnicasdelAEDE.Estasituaciónseplanteamuyamenudoenelcampodelascienciassociales,cuandoseanalizangrandesbasesdedatosgeográficoscuyadistribuciónnoseconoceapriori.Porejemplo,pareceobvioqueladistribucióndelniveldeinstrucciónenlasprovinciasespañolassigueunatendenciadenorte（mayornivel）asur（menornivel）.Sinembargo,estadistribuciónsuelesermásdesconocidacuandoseanalizaestefenómenoparaelámbitodeseccionescensalesenelinteriordeunmunicipio.Enlosúltimosaños,elAEDEhasidointr