Taller Audio Campus Univalle
Isabel Sofia Castaño e Isabella Aristizabal
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 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)
humanidades <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/humanidades_1955214__20260217-573689-cyza7c.csv", skip = 8)
library(readr)
fai <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/Fai/central_fai_1955215__20260216-412616-emuw3q.csv",
skip = 8)
library(readr)
ing <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/inge/central_-_ingenieria_1955213__20260216-412616-79zmdx.csv",
skip = 8)
fai=fai <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/Fai/central_fai_1955215__20260216-412616-emuw3q.csv",
skip = 8)
humanidades=humanidades <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/humanidades_1955214__20260217-573689-cyza7c.csv", skip = 8)
ingenieria= ing <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/inge/central_-_ingenieria_1955213__20260216-412616-79zmdx.csv", skip = 8)
Prueba= rbind(fai, humanidades, ingenieria)
head(Prueba)## # A tibble: 6 × 6
## ObjectID Session_Name Timestamp Latitude Longitude
## <dbl> <chr> <dttm> <dbl> <dbl>
## 1 1 Central FAI 2026-02-16 09:33:30 3.37 -76.5
## 2 2 Central FAI 2026-02-16 09:33:31 3.37 -76.5
## 3 3 Central FAI 2026-02-16 09:33:32 3.37 -76.5
## 4 4 Central FAI 2026-02-16 09:33:33 3.37 -76.5
## 5 5 Central FAI 2026-02-16 09:33:34 3.37 -76.5
## 6 6 Central FAI 2026-02-16 09:33:35 3.37 -76.5
## # ℹ 1 more variable: `1:Measurement_Value` <dbl>Mapeo de 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.
library(leaflet)
leaflet(Prueba) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(
lng = ~Longitude,
lat = ~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")| 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, FAI y Humanidades muestra diferencias leves pero relevantes en términos de intensidad sonora. Los resultados indican que Humanidades presenta la media más alta (69.9), seguida de Ingeniería (68.3) y FAI (67.6), lo que sugiere una mayor exposición al ruido en la zona de Humanidades.
En cuanto a la variabilidad, FAI presenta la desviación estándar más alta (5.98), seguida de Humanidades (5.47) y finalmente Ingeniería (4.67). Esto indica que los niveles de ruido en FAI son más fluctuantes, con cambios más marcados a lo largo del tiempo o entre mediciones, mientras que Ingeniería muestra un comportamiento más estable. Humanidades, por su parte, presenta una variabilidad intermedia.
Respecto a los valores extremos, las tres zonas presentan rangos similares. Ingeniería registra valores entre 58 y 85, FAI entre 56 y 85, y Humanidades entre 52 y 81. Esto indica que, aunque existen diferencias en los promedios, todas las zonas pueden alcanzar niveles elevados de ruido en determinados momentos del recorrido.
En conjunto, los resultados sugieren que Humanidades mantiene los niveles de ruido más altos en promedio, mientras que Ingeniería presenta niveles ligeramente inferiores pero más constantes, y FAI muestra la 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 asocia a actividades artísticas, como ensayos musicales o prácticas instrumentales, que generan picos de intensidad sonora en determinados momentos. Por otro lado, en Ingeniería se observa una mayor contaminación auditiva asociada a la alta densidad de personas durante la toma de datos, lo que genera picos sonoros evidentes. En Humanidades, los niveles más altos de ruido podrían estar relacionados con la circulación constante de estudiantes y la interacción en espacios comunes, lo que produce un ambiente acústico más elevado de forma sostenida.
Conclusión
Los resultados obtenidos evidencian que existen diferencias leves en los niveles de ruido entre las zonas de Ingeniería, FAI y Humanidades. Humanidades presenta la media más alta, lo que indica una mayor exposición sonora en comparación con las otras zonas. Ingeniería muestra una media ligeramente inferior pero con menor variabilidad, lo que sugiere un ambiente más constante, mientras que FAI presenta una mayor fluctuación en sus mediciones.
A pesar de estas diferencias, las tres 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 estas áreas están influenciadas por las dinámicas propias de cada entorno, como la actividad académica, el tipo de actividades realizadas y la presencia de personas.
Estos resultados resaltan la importancia de monitorear y gestionar el ruido en espacios universitarios, especialmente en zonas como Humanidades donde los niveles promedio son más altos, con el fin de favorecer ambientes adecuados para el estudio, la concentración y el bienestar de la comunidad académica.
Referencias
Klatte, M., et al. (2013). Effects of environmental noise on cognitive performance. Environmental Health Perspectives.