Modelo predictivo de las necesidades de transporte en quito, basado en el análisis de información compilada entre los usuarios de la red social Twitter

Abstract

El presente estudio propone la recuperación de información en Big Data, gran repositorio de información que no tiene el problema de alcance, es decir, que se puede recuperar datos de cualquier parte del mundo, continente, país o locación que se requiera investigar. Su velocidad de recuperación no tiene comparación con proceso manual de campo, pues depende exclusivamente de la velocidad del hardware utilizado. Se propone un Sistema de gestión de información que reduzca el costo de investigación, reduzca los tiempos requeridos y aumente la oportunidad de la información para mejorar la calidad del servicio de movilidad. Palabras clave: Transporte, municipio Quito, Twitter, Sistemas predictivos. ABSTRACT The present study proposes the retrieval of information in Big Data, a large repository of information that does not have the scope problem, that is, that data can be recovered from any part of the world, continent, country or location that is required to investigate. Its recovery speed has no comparison with manual field processing, since it depends exclusively on the speed of the hardware used. Our intention is to propose an information management model that reduces the cost of research, reduces the time required and increases the opportunity of information to improve the quality of the mobility service. Keywords: Transport, Quito municipality, Twitter, Predictive systems.