Actividad 1: Origen y Destino

CONTEXTO DEL CASO

La movilidad es parte fundamental dentro de del desarrollo vial de un país, para el siguiente ejercicio analizaremos los datos de movilidad entregados por la universidad en la ciudad de Cali, con el fin de identificar las tendencias de origen y destino asociados a los diferentes medios de transporte.

Objetivo

Se debe centrar el análisis en los movimientos realizados solo para la ciudad de Cali y en los siguientes tipos de medios de transporte:

Bicicleta
Moto
Automovil

Nota: Se debe generar los gráficos respectivos para cada medio de transporte.

EXPLORACIÓN DE LOS DATOS

1. REVISIÓN DE LOS DATOS

La siguiente sección pretende efectuar una verificación de las variables contenidas en la base de datos (EncuetaOriegenDestino), donde se pudieron identificar un total de 28 variables y 35054 registros, identificando variables tipo categorico y númerico, para su posterior análisis se pueden dividir estas variables en dos grandes grupos, el primero relacionado con la movilidad solo en la ciudad de Cali y el segundo referente a movimientos fuera de la ciudad, para nuestro caso nos enfocaremos al interior de la ciudad de Cali.

Inicialmente cargamos el archivo shapefile de las comunas de Cali, donde se puede evidenciar que contiene las variables de objetID, Gid, comuna y nombre. (hay un total de 22 comunas para la ciudad de Cali)

##    OBJECTID gid comuna    nombre
## 1         1 107      2  Comuna 2
## 2         2 108      1  Comuna 1
## 3         3 109      3  Comuna 3
## 4         4 110     19 Comuna 19
## 5         5 103     15 Comuna 15
## 6         6 104     17 Comuna 17
## 7         7 105     18 Comuna 18
## 8         8 106     22 Comuna 22
## 9         9  89      6  Comuna 6
## 10       10  90      4  Comuna 4
## 11       11  91      5  Comuna 5
## 12       12  92      7  Comuna 7
## 13       13  93      8  Comuna 8
## 14       14  94      9  Comuna 9
## 15       15  95     21 Comuna 21
## 16       16  96     13 Comuna 13
## 17       17  97     12 Comuna 12
## 18       18  98     14 Comuna 14
## 19       19  99     11 Comuna 11
## 20       20 100     10 Comuna 10
## 21       21 101     20 Comuna 20
## 22       22 102     16 Comuna 16

Posterior a cargar el shape de las comunas, se procede a cargar la base de datos, donde se identifica un total de 28 variables y 35054, teniendo en cuenta que no se requieren todas las variables se limpiara la base de datos teniendo en cuenta los factores de análisis de este caso.

## [1] 35054    28

##  [1] "FECHA"                                                                   
##  [2] "IDESTACIÓN"                                                              
##  [3] "ESTACIÓN"                                                                
##  [4] "ACCESO"                                                                  
##  [5] "MOVIMIENTO"                                                              
##  [6] "HoradeEncuesta"                                                          
##  [7] "MUNICIPIO...7"                                                           
##  [8] "DEPARTAMENTO/LOCALIDAD/COMUNA/DISTRITO/BARRIO/VEREDA/HITO/DIRECCIÓN...8" 
##  [9] "CodigoOrigen_SDG"                                                        
## [10] "¿QUEESTABAHACIENDOENESELUGAR?"                                           
## [11] "MUNICIPIO...11"                                                          
## [12] "DEPARTAMENTO/LOCALIDAD/COMUNA/DISTRITO/BARRIO/VEREDA/HITO/DIRECCIÓN...12"
## [13] "CodigoDestino_SDG"                                                       
## [14] "¿QUEVAHACERAESELUGAR?"                                                   
## [15] "ESTRATOENSUVIVIENDA"                                                     
## [16] "¿DISPONIADEUNVEHÍCULOPARAREALIZARESTEDESPLAZAMIENTO?"                    
## [17] "OTRO¿CUÁL?...17"                                                         
## [18] "ANTES"                                                                   
## [19] "DESPUES"                                                                 
## [20] "EDAD"                                                                    
## [21] "SEXO"                                                                    
## [22] "PERSONASENELVEHÍCULO"                                                    
## [23] "TIPODEVEHÍCULO"                                                          
## [24] "OTRO¿CUÁL?...24"                                                         
## [25] "TIPODEVIAJERO"                                                           
## [26] "comunaorigen"                                                            
## [27] "comunadestino"                                                           
## [28] "Intracomuna"

Datos faltantes

No hay datos faltantes para las variables de interés, posterior se procede a evaluar las columnas de las comunas, donde se evidencia que existe una comuna 0, lo cual no es valido en la actual distribución de comunas en la ciudad de cali, por lo anterior, esta comuna cero puede imputarse como fuera de cali, sin embargo para este caso solo nos interesa los movimientos al interior de la ciudad.

**Tabla 2. Frecuencia de la variable ‘Comuna Origen’**
Comunas	Conteo
0	672
01	794
02	2968
03	2121
04	1493
05	664
06	998
07	734
08	1124
09	952
10	1401
11	925
12	348
13	1238
14	685
15	1171
16	993
17	2377
18	1536
19	2850
20	733
21	818
22	1153
FueradeCali	6306
Sum	35054

Se realizan ambos procedimientos para la variable comuna origen y comuna destino, con el fin de limpiar la base de datos para empezar con la visualización al interior de la ciudad.

## tibble [22,151 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ comunaorigen  : chr [1:22151] "02" "06" "06" "03" ...
##  $ comunadestino : chr [1:22151] "22" "02" "04" "02" ...
##  $ tipodevehiculo: chr [1:22151] "2" "2" "3" "3" ...

## [1] 22151     3

**Tabla 3. Frecuencia de la variable ‘Comuna Origen’**
Comunas	Conteo
01	626
02	2250
03	1610
04	1193
05	521
06	797
07	583
08	862
09	737
10	1094
11	717
12	257
13	1031
14	575
15	974
16	836
17	1762
18	1208
19	2241
20	599
21	693
22	985
Sum	22151

La tabla 3 permite confirmar que se realizó la limpieza para municipios fuera de cali y el valor de comuna 0, por lo tanto, con esta base de datos se realizará la visualización de la movilidad al interior de la ciudad de Cali.

VISUALIZACIÓN DE DATOS

Viajes Origen Comunas

##    OBJECTID gid comuna    nombre conteo
## 1         1 107      2  Comuna 2   2250
## 4         4 110     19 Comuna 19   2241
## 6         6 104     17 Comuna 17   1762
## 3         3 109      3  Comuna 3   1610
## 7         7 105     18 Comuna 18   1208
## 10       10  90      4  Comuna 4   1193
## 20       20 100     10 Comuna 10   1094
## 16       16  96     13 Comuna 13   1031
## 8         8 106     22 Comuna 22    985
## 5         5 103     15 Comuna 15    974
## 13       13  93      8  Comuna 8    862
## 22       22 102     16 Comuna 16    836
## 9         9  89      6  Comuna 6    797
## 14       14  94      9  Comuna 9    737
## 19       19  99     11 Comuna 11    717
## 15       15  95     21 Comuna 21    693
## 2         2 108      1  Comuna 1    626
## 21       21 101     20 Comuna 20    599
## 12       12  92      7  Comuna 7    583
## 18       18  98     14 Comuna 14    575
## 11       11  91      5  Comuna 5    521
## 17       17  97     12 Comuna 12    257

Conclusiones origen

De la imagen anterior es importante aclarar que esta incluye el total de viajes y sus comunas de origen sin considerar el tipo de vehiculo, por lo tanto, se puede concluir que desde las comunas 2 y 19 (mayor a 2000) es de donde se originan la mayoría de los viajes en la ciudad de Cali, lo que sugiere que son zonas con alta densidad poblacional o residencial (ej. barrios como Siloé, Petecuy o sectores populares del oriente), las comunas que representan viajes mayores a 1000 desplazamientos son; 3,4,10,13,17 y 18, el resto de comunas estan entre 500 y 1000 desplazamientos y la comuna 12 es de donde menos gente se desplaza a otras partes de la ciudad (257).

Las comunas periféricas (12, 5, 20, 1) generan menos viajes, posiblemente por menor población o desconexión de la red vial principal.

Segmentación por tipo de Vehículo - Origen

En esta sección se realizará la división de viajes de origen realizados de acuerdo al tipo de vehículo (Bici, moto o carro):

Orígenes de viajes por comuna
comuna	conteo	conteo_bici	conteo_moto	conteo_auto
2	2250	122	1063	860
19	2241	113	995	923
17	1762	103	853	662
3	1610	84	702	679
18	1208	85	593	433
4	1193	58	571	443
10	1094	71	535	404
13	1031	62	453	412
22	985	52	430	424
15	974	55	455	377
8	862	46	421	319
16	836	65	383	320
6	797	29	377	314
9	737	36	317	295
11	717	42	339	268
21	693	35	323	272
1	626	32	296	234
20	599	33	278	228
7	583	30	272	229
14	575	32	258	236
5	521	28	260	185
12	257	10	133	88

Conclusiones Transporte origen

De los resultados anteriores se puede concluir que el medio de transporte más utilizado en todas las comunas es la motocicleta, seguido del automovil y finalmente las bicicletas, y las comunas que más emplean el transporte en moto son la 19 (1063) y 2 (995), el transporte menos empleado es la bicicleta, siendo la comuna 12 (10) la que menos emplea este medio de transporte.

Dominio de la moto como medio principal, siendo esta el transporte más usado en casi todas las comunas, destacándose en: Comuna 2 (1,063 viajes), Comuna 19 (995) y Comuna 17 (853).Esto confirma su rol como solución de movilidad en zonas con transporte público insuficiente o de alta congestión.

Automóvil: uso concentrado en zonas específicas, teniendo mayor peso en las Comuna 19 (923 viajes), Comuna 3 (679) y Comuna 2 (860).Su menor uso en comunas como 12 (88 viajes) y 5 (185) refleja limitado acceso a vehículos privados en sectores de estratos bajos.

Bicicleta: uso marginal pero con potencial, los viajes en bicicleta son bajos, pero destacan en: Comuna 18 (85 viajes), Comuna 2 (122) y Comuna 10 (71), su bajo uso en comunas como 12 (10 viajes) y 5 (28) sugiere falta de infraestructura segura (ciclorrutas) o distancias largas para pedaleo.

Viajes Destino Comunas

También se requiere realizar el análisis para los destinos, los cuales se presentan a continuación:

##    OBJECTID gid comuna    nombre conteo
## 1         1 107      2  Comuna 2   3773
## 3         3 109      3  Comuna 3   2887
## 4         4 110     19 Comuna 19   2441
## 6         6 104     17 Comuna 17   1616
## 8         8 106     22 Comuna 22   1561
## 10       10  90      4  Comuna 4   1497
## 14       14  94      9  Comuna 9   1055
## 13       13  93      8  Comuna 8    830
## 20       20 100     10 Comuna 10    741
## 22       22 102     16 Comuna 16    645
## 12       12  92      7  Comuna 7    598
## 9         9  89      6  Comuna 6    570
## 16       16  96     13 Comuna 13    560
## 7         7 105     18 Comuna 18    526
## 19       19  99     11 Comuna 11    483
## 5         5 103     15 Comuna 15    481
## 11       11  91      5  Comuna 5    440
## 15       15  95     21 Comuna 21    434
## 18       18  98     14 Comuna 14    316
## 21       21 101     20 Comuna 20    303
## 17       17  97     12 Comuna 12    207
## 2         2 108      1  Comuna 1    187

Conclusiones Destino

De la imagen anterior es importante aclarar que esta incluye el total de viajes y sus comunas de destino sin considerar el tipo de vehículo, por lo tanto, se puede concluir que a las comunas 2 (3773), 3 (2887) y 19 (2441) son lugares dónde la gente tiene más destinos en ciudad de Cali, estos datos tienen sentido si consideramos que en estas comunas se encuentran ubicados lugares de concentración de personas como lo son granada, san fernando y chipichape que son polos de atracción laboral, comercial o de servicios, lo que explica su alta concentración de viajes.

Las comunas que representan viajes mayores a 1000 desplazamientos son; 4,9,17 y 22, el resto de comunas estan entre 300 y 1000 desplazamientos y las comunas 1 (187) y 12 (207) es de donde menos gente se desplaza como destino final.

Las comunas periféricas (12, 1, 20, 14) registran menos viajes, posiblemente por menor densidad poblacional o falta de equipamientos urbanos.

Segmentación por tipo de Vehículo - Destino

En esta sección se realizará la división del destino de los viajes realizados de acuerdo al tipo de vehículo (Bici, moto o carro):

Destino de viajes por comuna
comuna	conteo	conteo_bici	conteo_moto	conteo_auto
2	3773	194	1734	1518
3	2887	169	1333	1098
19	2441	131	1152	926
17	1616	95	744	650
22	1561	95	766	564
4	1497	80	678	596
9	1055	56	512	382
8	830	46	382	325
10	741	34	353	291
16	645	31	290	275
7	598	36	279	224
6	570	31	255	208
13	560	28	285	189
18	526	28	240	216
11	483	26	217	204
15	481	17	232	199
5	440	38	183	181
21	434	24	202	164
14	316	20	150	120
20	303	22	124	131
12	207	13	106	71
1	187	9	90	73

Conclusiones Transporte Destino

De los resultados anteriores se puede concluir que el medio de transporte más utilizado en todas las comunas es la motocicleta, seguido del automovil y finalmente las bicicletas, y las comunas que más emplean el transporte en moto son la 2 (1734), 3 (1333) y la 19 (1152), el transporte menos empleado es la bicicleta, siendo la comuna 12 (13) y la comuna 1 (09) las que menos emplean este medio de transporte.

La moto es el medio más usado en casi todas las comunas (ej. 1,734 viajes en Comuna 2), especialmente en zonas con menor cobertura de transporte público (como comunas 19, 17, 22), esto sugiere que la moto funciona como solución informal ante la insuficiencia de opciones masivas o seguras.

Automóvil: concentración en zonas socioeconómicas altas, el auto tiene mayor peso en comunas como 2 (1,518 viajes), 3 (1,098) y 19 (926), que incluyen barrios de estratos altos (ej. Granada, Ciudad Jardín). Su uso es bajo en comunas periféricas (ej. 71 viajes en Comuna 12), reflejando brechas en acceso a vehículos privados.

Bicicleta: uso marginal pero estratégico, aunque minoritario, su presencia es relevante en comunas 2 (194 viajes) y 3 (169), vinculadas a ciclorrutas o distancias cortas (ej. universidades, centros comerciales). En comunas como 1 y 12, su uso es casi nulo (<15 viajes), señalando falta de infraestructura segura o cultura ciclista.

Visualización Interactiva resumen

Conclusiones finales Actividad

El estudio aplicó técnicas integrales de exploración y visualización espacial para analizar los patrones de movilidad en Cali, destacando cómo el tipo de vehículo utilizado influye en la dinámica de desplazamiento. Mediante el uso de herramientas en R y procesamiento de datos espaciales, se logró mapear la distribución de viajes por comunas —tanto en origen como en destino—, complementando el análisis con estadísticas y mapas temáticos. Estos hallazgos son clave para evaluar la eficiencia del sistema de transporte en la ciudad y orientar inversiones en infraestructura.

Los resultados revelan contrastes marcados entre modos de transporte: la bicicleta predomina en trayectos cortos y funcionales, reflejando su importancia en la movilidad local; las motocicletas tienen mayor presencia en comunas con limitada cobertura de transporte público, señalando una demanda no satisfecha por el sistema formal; y los automóviles se concentran en zonas de mayor nivel socioeconómico, evidenciando desigualdades en el acceso a alternativas de movilidad. Además, mientras que la motocicleta es el transporte más empleado en todas las comunas lo que sugiere que es un medio de transporte preferido debido a la facil movilidad y el tráfico de la Ciudad.

Se requiere efectuar un análisis más profundo empleando las otras variables de la base de datos para entender mejor la dinamica de transporte d ela ciudad de Cali y proponer las estrategias más convenientes para mejorar la conectividad e integración del transporte público, así como las mejoras de la infraestructura de ciclorutas que permitan potencializar su uso en todas las comunas.