Actividades económicas y urbanas en ejes estructurantes metropolitanos. La aportación de los datos geolocalizados de Google Places

Abstract

Los ejes viarios metropolitanos son espacios de centralidad urbana y de oportunidad para promover una mejor conectividad entre las distintas partes del continuo urbano. En este sentido, la caracterización funcional de seis ejes representativos en Madrid, Barcelona, París, Londres, Nueva York y Ciudad de México permite obtener un diagnóstico actual sobre la densidad y diversidad de actividades económicas y urbanas, con el fin identificar aspectos clave sobre los que incidir para mejorar su estructura funcional y social. Para ello, se propone un método que adopta los datos geolocalizados de la red social Google Places como principal fuente de información. De la investigación se deducen importantes similitudes en el carácter funcional de los ejes, entre otras, la predominancia de las actividades relacionadas con los servicios y el comercio o la mayor diversidad de actividades económicas y urbanas en los espacios más centrales. Pero también se identifican diferencias, como son la especialización de determinadas actividades características en cada eje metropolitano o la diferencial relación entre la densidad de población y cantidad de actividades, tanto en términos de densidad como en cuantificación lineal. En definitiva, el método propuesto abre nuevas posibilidades para la planificación estratégica de actividades económicas y urbanas en ámbitos metropolitanos.

Metropolitan road axes are spaces of urban centrality and opportunity to promote a greater connectivity between different parts of the urban continuum. In this sense, the functional characterization of six representative axes in Madrid, Barcelona, Paris, London, New York and Mexico City allows obtaining a current analysis of the density and diversity of economic and urban activities to identify key aspects over which to influence to improve their functional and social structure. For this, a method is proposed that adopts the geolocation data from Google Places social network as a main source of information. From the research, important similarities in the functional character of the axes are deduced, among other the predominance of activities related to services and shopping or the greater diversity of economic and urban activities in more central spaces. But differences are also identified, such as the specialization of certain activities characteristic in each metropolitan axis or the differential relationship between population density and the number of activities both in terms of density and linear quantification. All in all, the method proposed opens new possibilities for the strategic planning of economic and urban activities in metropolitan areas.