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Comentario
Cabe destacar que estuvimos trabajando mucho con las coordenadas. Pero al final resultó que en el trabajo paralelo perdimos algunos avances. Por lo que idealmente habría que ajustar casos específicos manualmente.
## total_ollas sin_coords porcentaje
## 1 612 12 1.96%________________________________________________________________________________________________________________
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Este fue una primera aproximación…
##
## Lejano Medio Muy lejano Muy proximo Próximo
## 24.3 11.4 14.2 19.6 30.5________________________________________________________________________________________________________________
Comparamos.
Los 4 Macro-Clústeres Principales (Núcleo Duro): Dominan
territorialmente el departamento y representan la centralidad de la
autoorganización:
1. Mostaza (El más grande).
Abarca el
centro y noreste (Prado, Malvín, Punta de Rieles, Puntas de
Manga).
2. Naranja (Segundo mayor):
Domina el oeste
montevideano (Cerro, Capurro, Colón, Las Torres) ingresando al
Montevideo rural.
3. Verde (Eje céntrico).
Franja estrecha y
muy poblada (Bella Vista hasta Parque Batlle, delimitado por Palacio
Legislativo y Barrio Reus).
4. Amarillo Flúor (Eje
céntrico).
Más pequeño en tamaño, concentrado en Ciudad Vieja y
Centro.
Centralidad por Proximidad (Closeness):
Los 4
macro-clústeres permiten una posible interacción e intercambio de
recursos (alimentos, logística, información). Esto disminuye costos de
transporte y coordinación, traduciéndose en mayor capital social contra
la inseguridad alimentaria.
Existen 11 Clústeres Satélites (Zonas de Transición):
Pequeños polígonos esparcidos que bordean los límites periféricos de los
dos clústeres más grandes, esparcidos bastante quitativamente entre los
dos grandés clústeres principales (6 satélites ascoidados al clúster
mostaza en urbanizaciones periurbanas (la mitad limita con Canelones) y
(5 satélites asociados al Clúster Naranja (Oeste).
Función clave: Actúan como “puentes” o sub-redes identitarias en una zona gris entre la alta densidad central y el aislamiento periférico.
NODOS AISLADOS:
El Indicador de “Ruido” (Aislamiento de
Red): 59 puntos (sólo ollas) y 44 puntos (análisis global) se clasifican
como “ruido” mediante el algoritmo DBSCAN (no consolidan un clúster).
Son las esferas rojas dispersas (oeste profundo/rural, norte de
Canelones, cercanías de Ciudad de la Costa) que no logran formar
clústeres. Esto se traduce en baja conectividad, y consecuentemente, una
alta presión y mayores dificultades para sostenerse frente a la
inseguridad alimentarias institucional y territoprialmente, al no
beneficiarse de las redes de aglomeración.
La Fractura Socioespacial: Ausencia total de clústeres en la
franja costera del sur, coincidente con las zonas de mayores ingresos y
nivel socioeconómico.
Conclusión: La red de soporte socioterritorial se despliega con fuerza donde el Estado o el mercado formal fallan, consolidando una “ciudad autoconstruida” y autoasistida en la periferia.
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Actualizamos el mapa. Agregando PAT del Mides y los clusters
espaciales territoriales.
:)
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Vemos los nodos que tenemos.
##
## Asentamiento Mides Olla Proyecto
## 336 27 600 77Creamos la red con vínculos de distancias.
Variamos las
distancias y vemos como cambian características de la red. Elegimos la
red de 700mts.
## distancia aristas componentes gigante densidad distancia_media
## 1 500 1879 276 334 0.003477826 10.688609
## 2 600 2487 209 543 0.004603169 11.904822
## 3 650 2857 173 605 0.005287999 10.666159
## 4 700 3262 147 761 0.006037610 10.613901
## 5 750 3681 134 776 0.006813134 9.278764
## 6 1000 6076 89 899 0.011246021 7.668201
## 7 1500 12105 56 959 0.022405049 5.322138
## transitividad
## 1 0.2411603
## 2 0.2477018
## 3 0.2379956
## 4 0.2286287
## 5 0.2243390
## 6 0.2182116
## 7 0.2199366Lo visualizamos. Podemos ver el tipo, grado, intermediación y los distintos vínculos.
Analizamos la red de 700mts
Después vemos grado promedio, grado máximo y la centralidad de intermedación para cada tipo de nodo. Esto es interesante. (*)
También vemos las distintas relaciones, a nivel absoluto y relativo.
## nodos aristas componentes gigante densidad grado_promedio transitividad
## 1 1040 3262 147 761 0.00603761 6.273077 0.2286287
## comunidades_louvain comunidades_walktrap distancia_media diametro
## 1 165 188 10.6139 31## # A tibble: 4 × 6
## tipo n grado_promedio grado_max betweenness_media eigen_media
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Asentamiento 336 7.60 34 3492. 0.0242
## 2 Mides 27 7.81 20 5117. 0.00468
## 3 Olla 600 4.85 20 2002. 0.0158
## 4 Proyecto 77 11.0 29 3542. 0.0356##
## Asentamiento-Mides Asentamiento-Proyecto Olla-Asentamiento
## 68 289 2217
## Olla-Proyecto Ollas-Mides Proyecto-Mides
## 545 127 16##
## Asentamiento-Mides Asentamiento-Proyecto Olla-Asentamiento
## 2.0846107 8.8595953 67.9644390
## Olla-Proyecto Ollas-Mides Proyecto-Mides
## 16.7075414 3.8933170 0.4904966Lo mismo que antes, pero solo con el componente gigante de la red 1
## nodos aristas componentes gigante densidad grado_promedio transitividad
## 1 761 3033 1 761 0.01048828 7.971091 0.2260815
## comunidades_louvain comunidades_walktrap distancia_media diametro
## 1 165 188 10.63038 31## # A tibble: 4 × 6
## tipo n grado_promedio grado_max betweenness_media eigen_media
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Asentamiento 259 9.36 34 4530. 0.0314
## 2 Mides 17 11 20 8125. 0.00744
## 3 Olla 434 6.25 20 2767. 0.0218
## 4 Proyecto 51 14.5 29 5346. 0.0537________________________________________________________________________________________________________________
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En esta red agregamos relaciones ollas-ollas y proyectos-proyectos. Otras relaciones entre nodos de mismo tipo, consideramos no tienen importancia.
## distancia aristas componentes gigante densidad distancia_media
## 1 500 3139 168 471 0.005809950 11.476037
## 2 600 4120 120 698 0.007625676 12.591647
## 3 650 4692 91 765 0.008684386 11.588626
## 4 700 5284 79 806 0.009780114 9.619426
## 5 750 5889 71 820 0.010899904 8.937394
## 6 1000 9613 35 964 0.017792626 8.035635
## 7 1500 19033 19 1006 0.035228030 5.307529
## transitividad
## 1 0.6929736
## 2 0.6634188
## 3 0.6503472
## 4 0.6351685
## 5 0.6285720
## 6 0.6111862
## 7 0.6052835## nodos aristas componentes gigante densidad grado_promedio transitividad
## 1 1040 5284 79 806 0.009780114 10.16154 0.6351685
## comunidades_louvain comunidades_walktrap distancia_media diametro
## 1 98 134 9.619426 27## # A tibble: 4 × 6
## tipo n grado_promedio grado_max betweenness_media eigen_media
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Asentamiento 336 7.26 26 2454. 0.0318
## 2 Mides 27 7.74 20 1735. 0.00653
## 3 Olla 600 11.7 34 3018. 0.0330
## 4 Proyecto 77 11.9 30 1665. 0.0456##
## Asentamiento-Mides Asentamiento-Proyecto Olla-Asentamiento
## 68 289 2217
## Olla-Olla Olla-Proyecto Ollas-Mides
## 4222 545 127
## Proyecto-Mides Proyecto-Proyecto
## 16 108##
## Asentamiento-Mides Asentamiento-Proyecto Olla-Asentamiento
## 0.8956797 3.8066386 29.2017914
## Olla-Olla Olla-Proyecto Ollas-Mides
## 55.6111697 7.1786091 1.6728135
## Proyecto-Mides Proyecto-Proyecto
## 0.2107482 1.4225501##
## Asentamiento Mides Olla Proyecto
## 269 20 462 55## nodos aristas componentes gigante densidad grado_promedio transitividad
## 1 806 4764 1 806 0.01468489 11.82134 0.6149378
## comunidades_louvain comunidades_walktrap distancia_media diametro
## 1 98 134 9.650984 27## # A tibble: 4 × 6
## tipo n grado_promedio grado_max betweenness_media eigen_media
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Asentamiento 269 8.77 26 3065. 0.0397
## 2 Mides 20 9.75 20 2342. 0.00882
## 3 Olla 462 13.3 34 3912. 0.0429
## 4 Proyecto 55 14.7 30 2329. 0.0638Comentarios finales
Siendo honestos/as. No tenemos muchos vínculos, solo la distancia.
Aún así el análisis se enriquece desde el marco conceptual, contextual, y al tener distintos actores en el territorio.