Los datos utilizados en Mobiliscope proceden de encuestas públicas sobre los desplazamientos cotidianos. Los datos más antiguos son de 2009 y los más recientes de 2019. Con el fin de localizar a la población presente en cada sector de las ciudades para cada hora "en punto" (4:00, 5:00, etc.) del día, hemos transformado los datos de desplazamientos en datos de presencias por hora. Sólo se tienen en cuenta los viajes que tuvieron lugar en un día laborable (de lunes a viernes) para representar un día laborable "ficticio".
Las proporciones/número de personas por sector y por hora que aparecen en el Mobiliscope son estimaciones. Por lo tanto, están sujetos a un margen de error estadístico.
La versión actual de Mobiliscope (v4.2) incluye 58 ciudades y sus alrededores.
Para elegir la ciudad a observar, puede utilizar el menú desplegable o buscar por el nombre del municipio utilizando la herramienta de la lupa
.
En el menú de la izquierda, elija un indicador y seleccione una visualización porcentual, en stock o de flujo.
Para conocer los detalles de los indicadores , haga clic en el botón de ayuda situado junto al nombre del indicador.
Modo de flujo permite conocer el número de personas presentes en un sector que residen en otro sector (incluido en el perímetro de la encuesta). En el mapa, los enlaces que aparecen al pasar el ratón por la zona de presencia están vinculados a las principales zonas de residencia. Este modo no está disponible en las pantallas táctiles.
Pulse el botón de reproducción situado a la izquierda de la "línea del tiempo" para animar el mapa según las 24 horas del día.
Seleccione un sector haciendo clic en el mapa.
Observe el gráfico "en el sector sececcionado": permite ver a lo largo de las 24 horas del día la evolución de la población presente en ese sector (y para cada uno de los grupos que componen el indicador seleccionado en el menú). La leyenda de los gráficos sigue el mismo código de colores que el menú. En este gráfico, el transporte público aparece en azul, los vehículos privados motorizados en rosa y los modos suaves en verde.
Haciendo clic en la pestaña "simple", se puede ver la evolución de un grupo de población determinado.
El bloque de gráficos titulado "En toda la región" presenta dos índices estadísticos calculados en todos los sectores de la región para cada hora del día.
El índice de Duncan (también llamado Dissimilarity index') mide la intensidad de la segregación de cada grupo en un indicador:
El ejemplo anterior muestra, hora por hora, el índice de Duncan (París y su región - 2010) según el indicador "barrios prioritarios", que distingue entre dos subgrupos de población: las personas que viven en barrios prioritarios según la política urbana y las que viven fuera de estos barrios prioritarios. El índice de Duncan, entre 0 y 1, mide la desviación de una distribución equitativa. Si el índice es 0, significa que todos los sectores de la región acogen a ambos subgrupos de población en la misma proporción que los del conjunto de la región; por el contrario, si el índice es 1, significa que cada sector de la región acoge sólo a uno de los dos grupos. En nuestro caso, el valor más alto se sitúa entre las 20:00 y las 7:00 horas, lo que indica una mayor segregación nocturna (más alejada de la distribución equitativa): corresponde a la hora en que la mayoría de los individuos de ambos grupos están en casa o en su sector de residencia. En cambio, durante el día, el valor del índice disminuye. Esto significa que, debido a su movilidad, las personas que viven en los barrios prioritarios y las que viven fuera de ellos están "mezcladas" en todos los sectores de la región (una situación más cercana a la distribución equitativa).
Al hacer clic en el botón "Moran" aparece un segundo gráfico que muestra el índice de Moran que mide la similitud de los perfiles de población presentes en cada sector con los de sus sectores vecinos :
El índice de Moran varía de -1 a +1: cuanto más se acerque su valor a 1, más parecidos (similares en términos del indicador elegido) son los sectores espacialmente cercanos; cuanto más se acerque su valor a -1, más disímiles (diferentes en términos del indicador elegido) son los sectores espacialmente cercanos. Cuando el índice de Moran es 0, no aparece ninguna estructura de similitud/disimilitud entre sectores vecinos en toda la región. En nuestro ejemplo, el índice es positivo y aumenta durante el día. Esto significa que durante el día se forman bloques de zonas similares (según el número de habitantes de los barrios prioritarios presentes en ellos). Este resultado no contradice el índice de Duncan, sino que lo complementa: durante el día, los habitantes de los barrios prioritarios frecuentan otros sectores distintos de su sector de residencia (su distribución espacial dentro de los sectores de la región es más homogénea), pero tienden a estar presentes en sectores próximos entre sí.
Obsérvese que cuando un indicador se compone de dos grupos (hombres/mujeres, viven dentro/fuera barrios prioritarios), los valores del índice son los mismos para uno u otro grupo y, por tanto, las curvas se superponen. Para obtener más información sobre los dos índices utilizados, haga clic en el botón de ayuda situado junto al nombre del índice.
Haciendo clic en el botón , hay varios fondos de mapa disponibles para ayudarle a orientarse en el mapa interactivo: un fondo de mapa simple (mostrado por defecto), un fondo de mapa más detallado (OpenStreetMap) y un fondo compuesto por fotografías aéreas.
En las ciudades francesas, puede visualizar las zonificaciones estadísticas oficiales (Zonage en Aires Urbaines - ZAU de 2010 ; zonage en Aires d'Attraction des Villes AAV de 2020)
o algunas zonificaciones institucionales como las 'Barrios Prioritarios' (QPV) o las relacionadas con los programas 'Action Coeur de Ville' (ACV) o 'Petites Villes de Demain' (PVD).
Se puede utilizar una herramienta para enumerar los territorios franceses de Mobiliscope según su ubicación en estas tres zonas institucionales (ACV, PVD, QPV).
En América Latina, se pueden visualizar los contornos de los municipios/loacalidades, los anillos centro/periferia y el trazado del TransMilenio (Bogotá).
Los datos agregados que se muestran en la herramienta están bajo la licencia de código abierto ODbL y son libremente reutilizables siempre que permanezcan bajo una licencia de código abierto y se mencionen las fuentes.
Al hacer clic en el botón encima del mapa central, puede descargar los datos de presencia por sector y hora.
Al hacer clic en el botón
junto al gráfico inferior, puede descargar datos sobre el grado de segregación (índice de Duncan o Moran) hora a hora en la región.
Haciendo clic en el botón , puedes copiar la URL de tu mapa o compartirlo directamente por correo electrónico o en las redes sociales. La URL registra su elección de indicador, así como la zona y la hora seleccionadas.
También puede visitar las páginas de información del sitio web para conocer mejor nuestra metodología y el proceso Geoviz, así como los códigos y datos disponibles en acceso abierto.
¡Disfrute de su visita!
El Mobiliscope ha dado lugar a varios artículos científicos (véase la lista). Hacer que los datos de Mobiliscope estén disponibles como datos abiertos también ofrece la oportunidad de publicar artículos científicos totalmente reproducibles.
In a paper published in the journal Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (preprint sur arXiv et HAL), Julie Vallée and Maxime Lenormand use Mobiliscope data to explore hour-by-hour variations in spatial distribution of gender, age and social class within cities.
Hour-by-hour variations in spatial distribution of gender, age and social class within cities remain poorly explored and combined in the segregation literature mainly centred on home places from a single social dimension. Taking advantage of 49 mobility surveys compiled together (385,000 respondents and 1,711,000 trips) and covering 60% of France’s population, Julie Vallée and Maxime Lenormand use Mobiliscope data to study variations in hourly populations of 2572 French districts after disaggregating population across gender, age and education level. They first isolate five district hourly profiles (two ‘daytime attractive’, two ‘nighttime attractive’ and one more ‘stable’) with very unequal distributions according to urban gradient but also to social groups.
Taking as reference the dominant groups (men, middle-age and high educated people) known as concentrating hegemonic power and capital, the authors then explore the intersectional forms of these everyday geographies. They analyze specifically whether district hourly profiles of 'dominant' groups diverge from those of the others groups. It is especially in the areas exhibiting strong increase or strong decrease of ambient population during the day that district hourly profiles not only combine the largest dissimilarities all together across gender, age and education level but are also widely more synchronous between dominant groups than between non-dominant groups (women, elderly and low-educated people). These intersectional patterns shed new light on areas where peers are synchronously located over the 24-hour period and thus potentially in better position to interact and to defend their common interests.
Vallée J, Lenormand M (2024). Intersectional approach of everyday geography, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 51(2), 347-365. doi:10.1177/23998083231174025. Preprint arXiv & HAL