Introducción

El presente informe tiene como objetivo analizar los niveles de ruidos registrados en el campus a través de la app aircasting.Se recolectaron mediciones (con el uso de la aplicación antes mencionada) en Ingenieria, FAI y humanidades, tomando como punto de partida central. Posteriormente, por medio de mapas interactivos, se realizo un análisis espacial con el registro geografico de cada uno.

Adicionalmente, se ha evidenciado que el ruido ambiental influye negativamente en procesos cognitivos como la atención, la memoria y el rendimiento académico, especialmente en estudiantes, lo cual puede afectar directamente su desempeño en actividades académicas (Klatte et al., 2013).

Por ultimo, se relizó un análisis espacial y estadistico por medio de histogramas, tablas y boxplots, con la finalidad de detectar valores atipicos e identificar los rangos mas predominantes.

Carga de Datos

En esta sección se presentan los datos extraidos de la aplicación la aplicación móvil aircasting (antes mencionada), en formato CSV y posteriormente importados a RStudio. Las medidas se realizaron principalmente con la variable de intensidad sonora en decibeles (dB), junto a las coordenadas geográficas y el tiempo de registro.

Tabla 1. Datos recolectados usando la app aircasting, con un recorrido compuesto por tres tramos de la Universidad del Valle.

library(readr)
central_fai_1955215_20260216_412616_emuw3q <- read_csv("~/Tercer semestre/Estadistica/Talleres/2. Taller audio/sessions_2026021616365020260216-412616-t3v6ko/central_fai_1955215__20260216-412616-emuw3q.csv", skip = 8)

library(readr)
humanidades_1955214_20260217_573689_cyza7c <- read_csv("~/Tercer semestre/Estadistica/Talleres/2. Taller audio/sessions_2026021718294820260217-573689-cd1fvc/humanidades_1955214__20260217-573689-cyza7c.csv", skip = 8)

library(readr)
central_ingenieria_1955213_20260216_412616_79zmdx <- read_csv("~/Tercer semestre/Estadistica/Talleres/2. Taller audio/sessions_2026021616114620260216-412616-oa2jq2/central_-_ingenieria_1955213__20260216-412616-79zmdx.csv", skip = 8)

fai= central_fai_1955215_20260216_412616_emuw3q <- read_csv("~/Tercer semestre/Estadistica/Talleres/2. Taller audio/sessions_2026021616365020260216-412616-t3v6ko/central_fai_1955215__20260216-412616-emuw3q.csv", skip = 8)
humanidades= humanidades_1955214_20260217_573689_cyza7c <- read_csv("~/Tercer semestre/Estadistica/Talleres/2. Taller audio/sessions_2026021718294820260217-573689-cd1fvc/humanidades_1955214__20260217-573689-cyza7c.csv", skip = 8)
ingenierias=central_ingenieria_1955213_20260216_412616_79zmdx <- read_csv("~/Tercer semestre/Estadistica/Talleres/2. Taller audio/sessions_2026021616114620260216-412616-oa2jq2/central_-_ingenieria_1955213__20260216-412616-79zmdx.csv", skip = 8)
Prueba= rbind(fai, humanidades, ingenierias)
head(Prueba)

Mapeo de los Datos.

En esta sección se presentan los datos recolectados, por medio de R, usando mapas interactivos, los cuales registraron las coordenadas geográficas. Los mapas muestran la ubicación exacta donde se registro niveles de ruido durante el recorrido partiendo desde el punto central.

require(leaflet)
leaflet() %>% addTiles() %>%
    addPolygons(lng = Prueba$Longitude, lat = Prueba$Latitude,color = "red")

Figura 1. Mapa de geolocalización del recorrido central-fai, central-ingenieria y central-humanidades.

Se pudo observar fallos en la localización geologica, debido a límitaciones ya sea en el GPS o incluso en la red de conección de los dispositivos.

Resultados

En primer lugar, se realiza un análisis estadístico descriptivo con histogramas y boxplots, que permite comparar la distribución del ruido entre las áreas, identificar rangos predominantes.

Tabla 2. Tabla de distribución del nivel de los decibeles entre las áreas de medición en la Universidad del Valle.

Prueba$Zona =Prueba$Session_Name
Prueba$Ruido = Prueba$`1:Measurement_Value`

library(table1)
table1(~Ruido | Zona, data = Prueba,
       overall = "Total",
       caption = "Comparación de niveles de ruido por zona")
Comparación de niveles de ruido por zona
central - ingeniería
(N=888)		 Central FAI
(N=953)		 Humanidades
(N=916)		 Total
(N=2757)
Ruido
Mean (SD) 68.3 (4.67) 67.6 (5.98) 69.9 (5.47) 68.6 (5.50)
Median [Min, Max] 68.0 [58.0, 85.0] 67.0 [56.0, 85.0] 70.0 [52.0, 81.0] 68.0 [52.0, 85.0] 
require(ggplot2)
grafico2<-ggplot(data = Prueba, aes(group = Session_Name,x=Session_Name, y=`1:Measurement_Value`)) + 
    geom_boxplot(orientation = "x") + 
    theme_light() +
    labs(title = "Comparación entre las medidas de decibeles en los tres puntos de UV",
         x="Tiempo Transcurrido", y="Decibeles")
grafico2

Figura 2. Grafico de cajas del nivel de los decibeles entre las áreas de medición en la Universidad del Valle.

require(ggplot2)
Prueba$Zona=Prueba$Session_Name
ggplot(Prueba,aes(y=`1:Measurement_Value` ,x= Session_Name,fill=Zona))+geom_col()+theme_bw()+ylab("Ruido")+xlab("Zona")

Figura 3. Histograma del nivel de los decibeles entre las áreas de medición en la Universidad del Valle.

Discusión

El análisis comparativo de los niveles de ruido entre las zonas de Ingeniería y FAI muestra diferencias leves pero relevantes en términos de intensidad sonora. Los resultados indican que Ingeniería presenta una media de ruido ligeramente superior (68.3) en comparación con FAI (67.6), lo que sugiere una mayor exposición a ruido en esta zona.

En cuanto a la variabilidad, FAI presenta una desviación estándar mayor (5.98) frente a Ingeniería (4.67), lo que indica que los niveles de ruido en FAI son más fluctuantes, con cambios más marcados a lo largo del tiempo o entre mediciones. Por el contrario, Ingeniería muestra un comportamiento más estable.

Respecto a los valores extremos, ambas zonas presentan rangos similares, con valores mínimos cercanos (58 en Ingeniería y 56 en FAI) y máximos iguales (85), lo que indica que, aunque los promedios difieren ligeramente, ambas zonas pueden alcanzar niveles altos de ruido en determinados momentos.

En conjunto, los resultados sugieren que Ingeniería mantiene niveles de ruido ligeramente más altos pero más constantes, mientras que FAI presenta mayor variabilidad. Estas diferencias podrían estar asociadas a las dinámicas propias de cada espacio, como la densidad de personas, el tipo de actividades realizadas o la influencia de fuentes externas de ruido.

En el caso de la facultad de Artes Integradas, la variabilidad moderada se asociada a la actividades artísticas, como ensayos musicales o prácticas instrumentales, que generan picos de intensidad sonora en determinados momentos del recorrido.

Por otro lado, ingenieria presenta una mayor contaminación auditiva debido a que en el momento de la toma se observó una densidad de personas, lo que genero picos sonoros evidentes.

Conclusión

Los resultados obtenidos evidencian que existen diferencias leves en los niveles de ruido entre las zonas de Ingeniería y FAI. Ingeniería presenta una media ligeramente mayor, lo que indica una exposición sonora un poco más alta, mientras que FAI muestra una mayor variabilidad en sus mediciones, sugiriendo fluctuaciones más marcadas en el ambiente acústico. A pesar de estas diferencias, ambas zonas alcanzan valores máximos similares, lo que indica que en determinados momentos pueden experimentar niveles elevados de ruido. En general, los hallazgos reflejan que las condiciones sonoras en ambas áreas están influenciadas por las dinámicas propias de cada entorno, como la actividad académica y la presencia de personas. Esto resalta la importancia de monitorear y gestionar el ruido en espacios universitarios para favorecer ambientes adecuados de estudio y bienestar.

Referencias

Klatte, M., et al. (2013). Effects of environmental noise on cognitive performance. Environmental Health Perspectives.