Cercanía entre barrios de la Ciudad de Buenos Aires en transporte público

Basado en las cordenadas del centroide de cada barrio de la CABA y computando el tiempo de viaje según lo especificado en la plataforma de navegación de Google maps es posible trazar una red de barrios a partir de su "cercanía" en tiempo de viaje. Para esto se calculó el tiempo de viaje entre cada uno de los barrios utilizando medios de transportes públicos en el horario de las 8am un día de semana y luego se graficó los resultados en un grafo bidireccional. Si bien es razonable esperar que aquellos barrios geograficamente perimetrales, se encuentren en el perímetro del grafo de tiempo de viaje, es notable como la trama de los subtes influye en la cercanía de ciertos barrios como Recoleta y Parque Patricios. Debido que para asegurar una visualización efectiva se decidió sólo graficar las conexiones con un tiempo total de viaje menor a 50 minutos, se evidencia cuán aislado se encuentra villa riachuelo.

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Los datos fueron procesados y las imágenes producidas enteramente con R a través de Rstudio y con la ayuda de los siguientes paquetes de código:
Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.
Frank E Harrell Jr, with contributions from Charles Dupont and many others. (2018).Hmisc: Harrell Miscellaneous. R package version 4.1-1. https://CRAN.R-project.org/package=Hmisc
D. Kahle and H. Wickham. ggmap: Spatial Visualization with ggplot2. The R Journal, 5(1), 144-161. http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf
Garrett Grolemund, Hadley Wickham (2011). Dates and Times Made Easy with lubridate. Journal of Statistical Software, 40(3), 1-25. http://www.jstatsoft.org/v40/i03/
David Cooley (2018). googleway: Accesses Google Maps APIs to Retrieve Data and Plot Maps. R package version 2.7.0. https://CRAN.R-project.org/package=googleway
R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.