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DT_02_20:Extensiones al modelo de segregación de Schelling, primera parte.

El presente documento presenta los primeros resultados de una serie de trabajos donde se proponen extensiones al modelo de segregación de Schelling, uno de los modelos clave en la génesis y desarrollo de los Modelos Basados en Agentes (MBA) y la Teorı́a de los Sistemas Complejos.

En este primer trabajo se introduce el modelo de Schelling, se resumen algunas de las extensiones mas relevantes que se han propuesto hasta el momento y se proponen 4 nuevas extensiones. Para monitorear los resultados de que cada modelo se utilizan un conjunto de indicadores o métricas que permiten evaluar el grado de segregación obtenido y la trayectoria seguida en cada caso. De estos ejercicios se desprenden un conjunto de resultados, por ejemplo, que la incorporación de preferencias individuales aleatorias, no necesariamente profundiza los resultados en términos de segregación. Por otro lado, la inclusión de un mecanismo de retroalimentación a partir del cual los agentes se vuelven menos tolerantes a medida que la segregación se incrementa genera dinámicas interesantes. En este escenario, la reducción de oportunidades de intercambio entre las distintas clases/grupos/etnias que conviven en el espacio urbano conduce a la estereotipación y estigmatización mutua, dando lugar a que la formación de pequeños guetos, incluso en presencia de agentes inicialmente muy tolerantes, pueda desencadenar un proceso que termine con un espacio urbano altamente segregado y con muy bajos niveles de tolerancia entre grupos. El trabajo utiliza el lenguaje de programación R para implementar el modelo, realizar las simulaciones y el análisis de escenarios. Todos los archivos necesarios para reproducir los resultados presentados están disponibles en: https://gitlab.com/iesta.fcea.udelar/extensiones-al-modelo-de-segregaci-n-de-schelling .

DT_02_20:Extensiones al modelo de segregación de Schelling, primera parte.

Autores

  • Gonzalo De-Armas
  • Silvia Rodrı́guez-Collazo
  • Ramón Álvarez-Vaz
  • Hugo Carrasco
  • Daniel Ciganda

 

DT_01_20 Caracterización del gasto de cruceristas en Uruguay mediante técnicas de datamining.

DT_01_20 “Caracterización del gasto de cruceristas en Uruguay mediante técnicas de datamining.”

  • Ramón Álvarez-Vaz; Silvia Altmark
  • Febrero 2020

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Desde la temporada 2005-2006 a la 2017-2018, el turismo de ruceros en Uruguay ha crecido 118 % en cantidad de cruceristas y 81 % en divisas. Dado su aporte a la economı́a uruguaya, es importante caracterizar el gasto de los cruceristas. El artı́culo presenta una caracterización del gasto de cruceristas que visitan Uruguay, aplicando metodologı́as relacionadas con datamining, a los datos de cruceros de la temporada 2010-2011 del Ministerio de Turismo. Las variables consideradas para conformar los grupos son el gasto per cápita en Alimentación, Tours y Shopping. Se aplica, el algoritmo de k-means sobre las variables de gastos en escala original, el método PAM sobre las variables de gasto en proporciones y un algoritmo jerárquico de Ward, considerando si existe o no gasto en cada rubro. Las tipologı́as se asocian con las caracterı́sticas socio-demográficas de los cruceristas. Las tres metodologı́as aplicadas arrojan resultados similares en cuanto a la caracterización de turistas.

Palabras claves: Clusters, cruceros, datamining, gasto.