Hablemos de cómo analizar en la práctica las geolocalizaciones de redes sociales. Trabajo con esos datos desde hace varios años y quiero compartir casos reales y herramientas que funcionan. Nada de relleno: solo lo que realmente sirve en el trabajo.
Empiezo con un ejemplo concreto. Recientemente analizamos la audiencia de un centro comercial a partir de geotags de Instagram. En un mes recopilamos más de 10 000 publicaciones públicas con etiquetas de ubicación. ¿Qué logramos averiguar? Resultó que el 40% de los visitantes se registran regularmente en gimnasios, y por las tardes frecuentan restaurantes de cierta categoría de precio. Esta información ayudó a atraer al centro comercial un club de fitness premium y varios restaurantes del nivel correspondiente.
Cómo recopilar y analizar geodatos en la práctica
Explicaré paso a paso cómo trabajar con Python para analizar geolocalizaciones. Es la herramienta más accesible y potente. Instale las librerías pandas y folium:
pip install pandas folium
Aquí un script funcional para recolectar y visualizar geodatos (explicaré cada línea):
import pandas as pd
import folium
from datetime import datetime
# Cargamos los datos
def load_locations(csv_file):
df = pd.read_csv(csv_file)
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['date'])
return df
# Creamos el mapa de calor
def create_heatmap(locations_df):
center_lat = locations_df['latitude'].mean()
center_lon = locations_df['longitude'].mean()
m = folium.Map(location=[center_lat, center_lon], zoom_start=12)
# Añadimos puntos en el mapa
for idx, row in locations_df.iterrows():
folium.CircleMarker(
location=[row['latitude'], row['longitude']],
radius=5,
popup=row['place_name'],
color='red',
fill=True
).add_to(m)
return m
# Uso
df = load_locations('locations.csv')
map_viz = create_heatmap(df)
map_viz.save('heatmap.html')
Después de ejecutar el script obtendrá un mapa interactivo con todas las ubicaciones. La intensidad del color muestra de inmediato los lugares más populares y las rutas de desplazamiento.
Caso práctico: análisis de competidores
Contaré cómo usamos los geodatos para analizar competidores en el sector de restauración. Nuestro cliente tenía una cadena de cafeterías y necesitaba saber dónde abrir nuevas ubicaciones. Analizamos geotags de publicaciones de competidores y descubrimos una pauta interesante: el mayor flujo de visitantes se daba en cafeterías situadas en un radio de 300 metros de centros de negocios, siempre que hubiera al menos una estación de metro cerca.
Para ese análisis usamos la combinación Python + QGIS. En QGIS creamos capas con centros de negocios, estaciones de metro y cafeterías existentes. Luego, con la herramienta "Zonas de amortiguamiento" construimos zonas de acceso a pie y superpusimos en ellas los datos de afluencia de redes sociales. Aquí un ejemplo de código para construir zonas de amortiguamiento en Python:
from shapely.geometry import Point, buffer
def create_buffer_zones(locations, radius=300):
buffer_zones = []
for loc in locations:
point = Point(loc['lon'], loc['lat'])
buffer_zones.append(point.buffer(radius/111300)) # conversión aproximada de metros a grados
return buffer_zones
Trabajo con herramientas reales
Voy a explicar una de las herramientas más cómodas para principiantes: SocialGis. Es un servicio web que permite visualizar geodatos sin programar. Aquí instrucciones paso a paso:
- Regístrese en el sitio y elija un plan (hay uno gratuito con limitaciones)
- Suba un archivo CSV con coordenadas en formato: fecha, latitud, longitud, nombre del lugar
- En la sección "Visualización" elija el tipo de mapa (recomiendo empezar con el de calor)
- Configure filtros por tiempo – esto permitirá ver cómo cambia la actividad en diferentes días de la semana y horas del día
- Exporte el mapa final en PDF o HTML para la presentación al cliente
Ahora sobre los problemas ocultos con los que me encontré en la práctica. El primero y principal: la inexactitud del GPS en los teléfonos. A veces las marcas pueden "saltar" a edificios adyacentes. Solución: usar el promedio de coordenadas en un intervalo de tiempo. Aquí ejemplo de código:
def smooth_coordinates(df, time_window='5min'):
return df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp', freq=time_window)).agg({
'latitude': 'mean',
'longitude': 'mean'
}).dropna()
Problemas frecuentes y sus soluciones
El problema más común es el spoofing de geolocalización, cuando los usuarios indican deliberadamente una ubicación incorrecta. ¿Cómo resolverlo? En la práctica funciona bien la verificación de "realismo" de los desplazamientos. Si una persona en una hora registró ubicaciones en Moscú y en San Petersburgo, evidentemente algo no encaja. Aquí un ejemplo de código para filtrar esos valores atípicos:
def filter_unrealistic_movements(df, max_speed_kmh=1000):
df = df.sort_values('timestamp')
# Calculamos la distancia y el tiempo entre puntos
df['distance'] = calculate_distance(df['latitude'], df['longitude'])
df['time_diff'] = df['timestamp'].diff().dt.total_seconds() / 3600
# Calculamos la velocidad
df['speed'] = df['distance'] / df['time_diff']
# Filtramos por la velocidad máxima
return df[df['speed'] <= max_speed_kmh]
Conclusiones y recomendaciones
Según mi experiencia, el enfoque más eficaz para analizar geodatos es combinar análisis automatizado y manual. Empiece con una visión general usando Python o QGIS, y luego estudie manualmente los patrones interesantes.
Lo principal: recuerde la ética y la legalidad. Trabaje solo con datos públicos y úselos de forma agregada, sin vincularlos a personas concretas.
