The Rio Olympic Games: A Look into City Dynamics through the Lens of Twitter Data.

Inmaculada Mohíno Sanz ha colaborado con Ana Condeço-Melhorado y Juan Carlos García-Palomares, del Grupo de Investigación tGIS de la Universidad Complutense de Madrid, y Borja Moya Gómez, del grupo TRANSyT de la Universidad Politécnica de Madrid en un artículo publicado en la revista de acceso abierto «Sustainability». Se trata de una investigación que utiliza datos de Twitter para analizar las dinámicas de uso de la ciudad antes, durante y después de grandes eventos. 

Resumen:

Los Juegos Olímpicos tienen un enorme impacto en las ciudades donde se celebran; antes, durante y tras su celebración. Este estudio presenta una nueva aproximación basada en análisis de datos espaciales, GIS, y datos procedentes de redes sociales basadas en la geolocalización para modelizar la dimensión espaciotemporal de los impactos vinculados a la celebración de los Juegos Olímpicos de Río 2016.

La información geolocalizada procedente de Twitter se ha utilizado para analizar los patrones de actividad de sus usuarios desde dos puntos de vista diferentes. El primero monitoriza la actividad de los usuarios de Twitter durante el evento —particularmente, la llegada de visitantes, sus lugares de procedencia, y el uso de las distintas zonas de la ciudad por parte de los residentes y los turistas. El segundo análisis evalúa el uso espaciotemporal que los usuarios anteriores tenían en la ciudad antes y después del evento.

Los resultados no sólo revelan aquellos espacios que se utilizaron más intensamente durante los Juegos, sino también las dinámicas de uso posteriores. Ambas aproximaciones pueden utilizarse para evaluar los impactos de los ‘megaeventos’, y para mejorar la gestión y asignación de recursos urbanos como el transporte y otros servicios públicos.

Abstract:

The Olympic Games have a huge impact on the cities where they are held, both during the actual celebration of the event, and before and after it. This study presents a new approach based on spatial analysis, GIS, and data coming from Location-Based Social Networks to model the spatiotemporal dimension of impacts associated with the Rio 2016 Olympic Games.

Geolocalized data from Twitter are used to analyze the activity pattern of users from two different viewpoints. The first monitors the activity of Twitter users during the event—The arrival of visitors, where they came from, and the use which residents and tourists made of different areas of the city. The second assesses the spatiotemporal use of the city by Twitter users before the event, compared to the use during and after the event.

The results not only reveal which spaces were the most used while the Games were being held but also changes in the urban dynamics after the Games. Both approaches can be used to assess the impacts of mega-events and to improve the management and allocation of urban resources such as transport and public services infrastructure.