En Nuevo León persisten importantes desigualdades en las condiciones de movilidad urbana, las cuales se manifiestan de manera diferenciada según el género, la edad y la zona de residencia de las personas. Estas disparidades se reflejan en aspectos como el medio de transporte utilizado, la duración de los trayectos y la frecuencia con la que las personas deben desplazarse. Los grupos en situación de mayor vulnerabilidad; particularmente mujeres, personas jóvenes o adultas mayores, así como habitantes de zonas periféricas, enfrentan mayores obstáculos para acceder a una movilidad eficiente, segura y asequible. Esta situación limita significativamente su acceso equitativo a oportunidades laborales y educativas, lo que contribuye a la reproducción de las desigualdades sociales y económicas en la entidad.
La elección de esta problemática responde a la necesidad de visibilizar cómo las condiciones de movilidad en Nuevo León no son neutrales, sino que están profundamente marcadas por factores sociodemográficos. En un contexto urbano donde el acceso a servicios, empleo y educación depende en gran medida de la capacidad de desplazamiento, las brechas en movilidad representan una barrera estructural para el desarrollo equitativo de la población.
¿Cuáles son las diferencias en el uso de medios de transporte y en los tiempos de traslado entre los distintos grupos de edad, género y zonas de residencia en el estado de Nuevo León?
¿De qué manera las condiciones de movilidad inciden en el acceso a oportunidades laborales y educativas para las personas, según su perfil sociodemográfico?
sexo_num: Permite analizar las diferencias de movilidad según el sexo biológico.
genero_num: Aporta una perspectiva más inclusiva y actualizada del género.
nom_mun_mv: Localiza espacialmente a las personas encuestadas para comparar desigualdades entre municipios.
nom_loc_mv: Permite análisis más precisos dentro de cada municipio, detectando diferencias urbanas vs. rurales o centrales vs. periféricas.
colonia: Aporta microdatos territoriales útiles para análisis georreferenciados.
mun_amm_y_periferia: Clasifica el lugar de residencia en zonas metropolitanas, periféricas o resto del estado.
cp4_1: Registra la edad exacta.
rangos_edad: Facilita el análisis por grupos etarios, identificando necesidades diferenciadas de movilidad entre jóvenes, adultos y mayores.
p7_8: Indica si el empleo ofrece transporte privado, revelando posibles diferencias según sector laboral o nivel socioeconómico.
p13: Muestra el motivo del traslado (trabajo, estudio, salud, etc.), necesario para vincular movilidad con acceso a oportunidades.
p15: Permite medir la frecuencia semanal de traslados para evaluar esfuerzo de movilidad.
p16: Identifica el municipio de destino de los viajes, lo que permite analizar patrones de desplazamiento intermunicipal.
p17: Complementa la información del destino principal.
p18: Revela el tipo de transporte utilizado.
tiempo_espera: Mide cuánto tiempo se espera el transporte.
p21: Informa si hubo transbordo.
p22: Cuantifica los transbordos.
tiempo_total_traslado: Mide la duración total del viaje redondo.
costo_total_viaje_redondo: Mide el gasto monetario en movilidad.
usa_transporte_publico: Variable dicotómica que permite identificar usuarios frecuentes de transporte público y asociarlos con condiciones de vulnerabilidad.
p31_3: Evalúa la percepción de seguridad en el transporte público, relevante para analizar desigualdades de género.
p31_6: Indica si el transporte está climatizado, lo cual impacta en la calidad y dignidad del servicio, especialmente en zonas de calor extremo.
p32: Mide la percepción sobre la tarifa, indicador subjetivo que puede variar según nivel socioeconómico.
p33_9: Señala fallas tecnológicas en las unidades, relacionadas con eficiencia y accesibilidad del sistema de transporte.
victima_tp: Identifica si la persona ha sido víctima de acoso en el transporte público, dato fundamental para el análisis de género y seguridad.
p39: Indica el número de vehículos en el hogar, lo que permite aproximarse al nivel de dependencia del transporte público.
library(readr)
library(dplyr)##
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unioneav2024 <- read.csv("eav2024.csv")
eav2024_mov <- eav2024 %>% select ("sexo_num",
"genero_num",
"nom_mun_mv",
"nom_loc_mv",
"colonia",
"mun_amm_y_periferia",
"cp4_1",
"rangos_edad",
"p7_8",
"p13",
"p15",
"p16",
"p17",
"p18",
"usa_transporte_publico",
"tiempo_espera",
"p21",
"p22",
"tiempo_total_traslado",
"costo_total_viaje_redondo",
"p31_3",
"p31_6",
"p32",
"p33_9",
"victima_tp",
"p39"
)head(eav2024_mov)## sexo_num genero_num nom_mun_mv nom_loc_mv
## 1 1 1 Cadereyta Jiménez Cadereyta Jiménez
## 2 0 0 Cadereyta Jiménez Valle del Roble
## 3 1 1 Cadereyta Jiménez Cadereyta Jiménez
## 4 0 0 Cadereyta Jiménez Cadereyta Jiménez
## 5 0 0 Cadereyta Jiménez Cadereyta Jiménez
## 6 1 1 General Escobedo Ciudad General Escobedo
## colonia mun_amm_y_periferia cp4_1 rangos_edad p7_8 p13
## 1 Praderas 9 50 45-54 0 1
## 2 Valle del Roble 9 35 35-44 1 1
## 3 Infonavit Jeronimo Treviño 9 32 25-34 NA 2
## 4 Alfredo V Bonfil 9 62 55-64 0 8
## 5 Centro De Cadereyta 9 80 75 o más NA 8
## 6 Alianza Real Barrio Jalisco 21 51 45-54 NA 5
## p15 p16 p17 p18 usa_transporte_publico tiempo_espera p21 p22
## 1 5 9 621 1 0 NA NA NA
## 2 6 31 1048 1 1 NA NA NA
## 3 5 9 621 1 0 NA NA NA
## 4 1 9 392 1 0 NA NA NA
## 5 2 9 439 1 0 NA NA NA
## 6 2 21 1573 1 1 NA NA NA
## tiempo_total_traslado costo_total_viaje_redondo p31_3 p31_6 p32 p33_9
## 1 45 NA NA NA NA NA
## 2 100 NA 1 2 3 1
## 3 10 NA NA NA NA NA
## 4 10 NA NA NA NA NA
## 5 10 NA NA NA NA NA
## 6 40 NA 8888 0 3 1
## victima_tp p39
## 1 NA 0
## 2 0 0
## 3 NA 1
## 4 NA 1
## 5 NA 1
## 6 1 0