UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL -...
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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES PROTOTIPO DE UN SISTEMA DE GEOLOCALIZACIÓN DE ENFERMEDADES VECTORIALES EN LA CIUDAD DE GUAYAQUIL, A PARTIR DE UNA BASE DE DATOS MÉDICA, MEDIANTE EL USO DE CARTO PROYECTO DE TITULACIÓN Previa a la obtención del Título de: INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES AUTORES: GARCÍA LINO JAEN CARLOS MUÑOZ CHÓEZ HELLEN GINGER TUTOR: ING. ALFONSO GUIJARRO RODRÍGUEZ. Mg. GUAYAQUIL – ECUADOR 2017
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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
COMPUTACIONALES
PROTOTIPO DE UN SISTEMA DE GEOLOCALIZACIÓN DE
ENFERMEDADES VECTORIALES EN LA CIUDAD DE
GUAYAQUIL, A PARTIR DE UNA BASE DE DATOS
MÉDICA, MEDIANTE EL USO DE CARTO
PROYECTO DE TITULACIÓN
Previa a la obtención del Título de:
INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
AUTORES:
GARCÍA LINO JAEN CARLOS
MUÑOZ CHÓEZ HELLEN GINGER
TUTOR:
ING. ALFONSO GUIJARRO RODRÍGUEZ. Mg.
GUAYAQUIL – ECUADOR
2017
I
REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍA
FICHA DE REGISTRO DE TESIS
TÍTULO: Prototipo de un sistema de geolocalización de enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil, a partir de una base de datos Médica, mediante el uso de Carto.
AUTORES: JAEN CARLOS GARCIA LINO HELLEN GINGER MUÑOZ CHÓEZ
Revisor: ING. JHOANA TREJO ALARCÓN, M.Sc
INSTITUCIÓN: UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD: FACULTAD DE CIENCIAS MATÉMATICAS Y FÍSICAS
CARRERA: INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
FECHA DE PUBLICACIÓN: NO DE PAGS: 188
AREA TEMÁTICA: INVESTIGATIVA, INFORMÁTICA.
PALABRAS CLAVES: Sistemas de Geolocalización, Enfermedades Vectoriales, GIS, Herramientas Open Source, Base de Datos, Carto, Power Map, Tableau
RESUMEN: El Ministerio de Salud Pública de Ecuador no cuenta con un Sistema de Geolocalización de enfermedades Vectoriales en el que pueda visualizar los puntos de las direcciones de la ciudad de Guayaquil que presentan dichos contagios. Por lo cual el objetivo principal del proyecto es mostrar la geolocalización de las zonas con presencia de enfermedades vectoriales, registrados en la base de datos, mediante la presentación de un mapa urbano, para que el Ministerio de Salud Pública pueda mitigar la presencia de brotes infecciosos en la ciudad de Guayaquil. La metodología de este proyecto se da por medio del tipo de investigación descriptivo porque en esta investigación se pretende dar a conocer los puntos específicos de las direcciones de las enfermedades vectoriales a través de la visualización en el software de sistema de información de geolocalización CartoDB para tener un mejor control de dichas enfermedades en la ciudad de Guayaquil. Los beneficiarios de este proyecto serán la Universidad de Guayaquil, la Facultad de Ciencias Médicas, el Ministerio de Salud
Pública y los futuros padecientes de dichas enfermedades.
NO DE REGISTRO: NO DE CLASIFICACIÓN:
DIRECCIÓN URL:
ADJUNTO PDF SI X NO CONTACTO CON AUTORES:
GARCÍA LINO JAEN CARLOS MUÑOZ CHÓEZ HELLEN GINGER
TELÉFONO: 0982828992 – 2608481 0960525936
EMAIL: [email protected] [email protected]
CONTACTO DE LA INSTITUCIÓN
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES DIRECCIÓN: VICTOR MANUEL RENDÓN 429 Y BAQUERIZO MORENO, GUAYAQUIL
NOMBRE Ab. Juan Chávez Atocha.
TELÉFONO: 042307729
II
APROBACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de Tutor del Trabajo de titulación, “Prototipo de un Sistema
de Geolocalización de Enfermedades Vectoriales en la Ciudad de
Guayaquil, a partir de una base de datos Médica, mediante el uso de
Carto”, elaborado por el Sr. Jaen Carlos García Lino y la Srta. Hellen Ginger
Muñoz Chóez, Alumnos no Titulados de la Carrera de Ingeniería en
Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de
la Universidad de Guayaquil, previo a la obtención del Título de Ingeniero
en Sistemas, me permito declarar que luego de haber orientado, estudiado
y revisado, la Apruebo en todas sus partes.
Atentamente
Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez, Mg.
TUTOR
III
DEDICATORIA
El presente proyecto de Titulación
se lo dedico a mi familia que
siempre ha estado alentándome
para seguir sin decaer y así poder
culminar con éxito mi carrera, a mis
dos grandes grupos de amigos que
me han brindado su apoyo de una
manera incondicional.
Jaen Carlos Garcia Lino
IV
DEDICATORIA
A Dios, principalmente por ser
fuente de fuerzas y sabiduría.
Dedico este trabajo a mis padres,
pero en especial a mi Madre quien
es pilar fundamental de apoyo en
toda mi vida estudiantil, a mis
hermanos, a mis familiares,
amigos que con sus consejos y
ánimos; lograron que hoy cumpla
con uno de los anhelos más
esperados en la profesión; gracias
por todo.
Hellen Ginger Muñoz Chóez
V
AGRADECIMIENTO
En primeras instancias le doy
Gracias a Dios por las ganas y
empuje diario que me brinda, a mis
padres que son pilares
fundamentales en mi vida, a los
docentes que compartieron sus
conocimientos para formarme de
una manera profesional, a mi tutor
el Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez,
Mg. que siempre estuvo dispuesto
ayudarme; y finalmente a cada uno
de mis amigos por su colaboración
durante este proceso.
Jaen Carlos Garcia Lino
VI
AGRADECIMIENTO
Mi agradecimiento es
principalmente a Dios, Mis padres,
pero en especial a mi madre que
ha sido pilar fundamental en mis
etapas de estudio dándome
ánimos y consejos, también
agradezco profundamente a la
Universidad de Guayaquil,
Facultad de ciencias Matemáticas
y Físicas y a los Docentes de la
Carrera de Ingeniería en Sistemas
Computacionales por brindarme
conocimiento intelectual en lo largo
de mi etapa estudiantil.
Especial agradecimiento y gratitud
al Tutor Ing. Alfonso Guijarro
Rodríguez Mg., por su valioso
aporte para desarrollar la tesis con
éxito, a través de su conocimiento
y experiencia de la materia para
ayudar a sus tesistas.
Hellen Ginger Muñoz Chóez
VII
TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN
_______________________________ Ing. Eduardo Santos Baquerizo, M.Sc.
DECANO DE LA FACULTAD DE CIENCIAS MATÉMATICAS Y FÍSICAS
___________________________ Ing. Abel Alarcón Salvatierra, Mgs, DIRECTOR DE LA CARRERA DE
INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
_______________________________ Ing. Johana Trejo Alarcón M.Sc.
PROFESOR REVISOR DEL ÁREA – TRIBUNAL
_______________________________ Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez Mg.
PROFESOR TUTOR DEL PROYECTO DE TITULACIÓN
_______________________________ Ab. Juan Chávez Atocha, Esp.
SECRETARIO
VIII
DECLARACIÓN EXPRESA
“La responsabilidad del contenido de este
Proyecto de Titulación, me corresponden
exclusivamente; y el patrimonio intelectual de la
misma a la UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL”
JAEN CARLOS GARCIA LINO
HELLEN GINGER MUÑOZ CHÓEZ
IX
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
COMPUTACIONALES
PROTOTIPO DE UN SISTEMA DE GEOLOCALIZACIÓN DE
ENFERMEDADES VECTORIALES EN LA CIUDAD DE
GUAYAQUIL, A PARTIR DE UNA BASE DE DATOS MÉDICA,
MEDIANTE EL USO DE CARTO
Proyecto de titulación que se presenta como requisito para obtención del
Título de
INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Autores: García Lino Jaen Carlos
C.I. 0930541057
Muñoz Chóez Hellen Ginger
C.I. 0927386557
Tutor: Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez. Mg.
Guayaquil, Diciembre del 2017
X
CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de Tutor del proyecto de titulación, nombrado por el Consejo
Directivo de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de
Guayaquil.
CERTIFICO:
Que he analizado el Proyecto de Titulación presentado por los estudiantes JAEN
CARLOS GARCÍA LINO Y HELLEN GINGER MUÑOZ CHÓEZ, como requisito
previo para optar por el título de Ingeniero/a en Sistemas Computacionales cuyo
problema es:
Que el MSP no cuenta con la visualización de la geolocalización de las personas
que padecen enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil.
Considero aprobado el trabajo en su totalidad.
Presentado por:
JAEN CARLOS GARCÍA LINO
C.I. 0930541057
HELLEN GINGER MUÑOZ CHÓEZ
C.I. 0927386557
Tutor: Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez Mg.
Guayaquil, Diciembre del 2017
XI
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
COMPUTACIONALES
Autorización para la publicación de Proyecto de Titulación
en Formato Digital
1. Identificación del Proyecto de Titulación
Nombre de Alumno: JAEN CARLOS GARCÍA LINO
Dirección: GUASMO SUR COOP. POBLADORES SIN TIERRA MZ. 5 SL. 1
Teléfono: 0982828992 E-mail: [email protected]
Nombre de Alumna: HELLEN GINGER MUÑOZ CHÓEZ
Dirección: ISLA TRINITARIA COOP. BRISAS DEL SALADO MZ. 786 SL. 22
Teléfono: 0960525936 E-mail: [email protected]
Facultad: Ciencias Matemáticas y Físicas
Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales
Proyecto de Titulación al que opta: Investigación.
Profesor Guía: Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez, Mg.
Título del Proyecto de Titulación: Prototipo de un Sistema de geolocalización de enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil, a partir de una base de datos médica, mediante el uso de Carto
2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica del
Proyecto de Titulación
XII
A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad y a la
Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión
electrónica de este Proyecto de titulación.
Publicación electrónica:
Inmediata x Después de 1 año
Firma Alumnos:
_______________________
Garcia Lino Jaen Carlos
_______________________
Muñoz Chóez Hellen Ginger
3. Forma de envió:
El texto del proyecto de titulación debe ser enviado en formato Word, como
archivo. Doc o .RTF y .Pdf para PC. Las imágenes que la acompañen
pueden ser: .gif, .jpg o .TIFF.
DVDROM CDROM X
XIII
ABREVIATURAS
UG Universidad de Guayaquil
FCMF Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas
FCM Facultad de Ciencias Médicas
MSP Ministerio de Salud Pública
MSP-E Ministerio de Salud Pública del Ecuador
GRASS Geographic Resources Analysis Support System
gvSIG Generalitat Valenciana Sistema de Información Geográfica
OGC Open Geospatial Consortium
GIS Geographic Information System
SIG Sistema de Información Geográfica
URL Localizador Uniforme de Recursos
HTTP Protocolo de Transferencia de Hipertextos
SQL Lenguaje de Consulta Estructurada
CMS Content Management System – Sistema Gestor de
Contenidos
CISC Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales
CSS Cascading Style Sheets – Hojas de estilo en cascada
ING Ingeniero/a
MSG Máster
OMS Organización Mundial de la Salud
DR Doctor
GNU No es UNIX
GPL General Public License
OGS Open Geospatial Consortium
KML Lenguaje marcado de Keyhole
BD Base de Datos
XIV
UNF Universidad del Norte de Florida
2D Bidimensionales – 2 Dimensiones
3D Tridimensionales – 3 Dimensiones
VGE Entornos Geoespaciales Virtuales
SGBD Sistema Gestor de Base de Datos
SGBDG Sistema Gestor de Bases de Datos Georreferenciadas
PN Policía Nacional
FAE Fuerza Aérea Ecuatoriana
DNE Dirección Nacional de Epidemiologia
FAO Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la
Alimentación
VDU Visual Display Unit.
SAGA System for Automated Geoscientific Analyses
INPE Instituto Nacional de Brasil para la Investigación Espacial
uDig User-friendly Desktop Internet GIS
WMS Web Map Server
WFS Web Feature Server
XV
ÍNDICE DE CONTENIDOS
APROBACIÓN DEL TUTOR .......................................................................................... II
DEDICATORIA ................................................................................................................ III
AGRADECIMIENTO ........................................................................................................ V
ÍNDICE DE CONTENIDOS ........................................................................................... XV
ÍNDICE DE CUADROS ................................................................................................ XIX
ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................... XX
ÍNDICE DE ANEXOS ................................................................................................... XXII
RESUMEN.................................................................................................................... XXIII
ABSTRACT .................................................................................................................. XXIV
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 1
CAPITULO I ...................................................................................................................... 5
EL PROBLEMA ............................................................................................................... 5
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................................... 5
Ubicación del Problema en un Contexto .................................................................. 5
Situación Conflictos Nudos Críticos .......................................................................... 6
Delimitación del Problema .......................................................................................... 7
Causas y Consecuencias del Problema ................................................................... 7
Formulación del Problema .......................................................................................... 8
Evaluación del Problema ............................................................................................ 9
OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN ....................................................................... 12
OBJETIVO GENERAL ............................................................................................... 12
OBJETIVOS ESPECÍFICOS .................................................................................... 12
ALCANCES DEL PROBLEMA ..................................................................................... 13
JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA ............................................................................ 14
Utilidad Práctica de la Investigación ....................................................................... 14
Beneficios .................................................................................................................... 14
METODOLOGÍA DEL PROYECTO ............................................................................ 15
CAPÍTULO II ................................................................................................................... 16
MARCO TEÓRICO ........................................................................................................ 16
XVI
Introducción ................................................................................................................. 16
Antecedentes Del Estudio ......................................................................................... 16
Fundamentación Teórica .......................................................................................... 18
Sistemas de información Geográfica ...................................................................... 18
Definiciones ............................................................................................................. 18
Características de un GIS ..................................................................................... 18
Componentes de un GIS ....................................................................................... 20
Funcionamiento de un GIS ................................................................................... 21
Etapas de un proyecto con GIS ............................................................................... 23
Etapa de definición de requerimientos. .............................................................. 23
Etapa de diseño. ..................................................................................................... 24
Etapa de construcción. .......................................................................................... 24
Etapa de implementación. .................................................................................... 24
Factores de éxito y fracaso ....................................................................................... 24
Caso de éxito o Beneficios de GIS ...................................................................... 25
Caso de fracaso o Problema de un GIS ............................................................. 27
Herramientas de Sistemas de Información Geográfica (GIS) ............................. 29
Conceptos/Generalidades .................................................................................... 29
Herramientas GIS Open Source .............................................................................. 29
Grass ........................................................................................................................ 31
gvSIG Desktop ........................................................................................................ 31
Kosmo Desktop ...................................................................................................... 31
OpenJUMP .............................................................................................................. 32
QGIS......................................................................................................................... 32
SAGA ....................................................................................................................... 32
TerraView ................................................................................................................ 32
TILEMILL ................................................................................................................. 33
uDig .......................................................................................................................... 33
Whitebox GAT ......................................................................................................... 33
Herramientas GIS orientadas a la Investigación ................................................... 33
PowerMap ............................................................................................................... 33
Tableau .................................................................................................................... 39
CartoDB ................................................................................................................... 42
XVII
Base de datos para las herramientas GIS ............................................................. 44
Implementación y aplicación de herramientas GIS en otras áreas .................... 45
Arqueología ............................................................................................................. 46
Hidrología ................................................................................................................ 46
Ecología ................................................................................................................... 47
Redes ....................................................................................................................... 47
Cartografía............................................................................................................... 48
Matemáticas ............................................................................................................ 49
Fundamentación Legal .............................................................................................. 50
HIPÓTESIS PREGUNTAS A CONTESTARSE .................................................... 53
Hipótesis 1 ............................................................................................................... 53
Hipótesis 2 ............................................................................................................... 53
Hipótesis 3 ............................................................................................................... 53
DEFINICIÓN DE TERMINOS RELEVANTES ....................................................... 54
CAPÍTULO III .................................................................................................................. 56
METODOLOGÍA ............................................................................................................ 56
DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN .............................................................................. 56
MODALIDAD DE LA INVESTIGACIÓN ...................................................................... 56
TIPO DE INVESTIGACION ...................................................................................... 57
Descriptivo ............................................................................................................... 57
POBLACIÓN ........................................................................................................... 58
MUESTRA ............................................................................................................... 60
TIPOS DE MUESTRA ........................................................................................... 60
TAMAÑO DE LA MUESTRA ................................................................................ 61
Operalización de las Variables ................................................................................. 62
Instrumentos de Recolección de Datos .................................................................. 64
Procesamiento de la Investigación .......................................................................... 65
PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS ............................................................................. 65
CAPÍTULO IV ................................................................................................................. 89
RESULTADOS, CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .............................. 89
Resultados .................................................................................................................. 89
Conclusiones............................................................................................................... 91
Recomendaciones ..................................................................................................... 93
XVIII
BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................... 95
ANEXOS ........................................................................................................................ 102
XIX
ÍNDICE DE CUADROS
Cuadro 1. Delimitación del Problema ........................................................ 7
Cuadro 2. Causas y Consecuencias del Problema ................................... 8
Cuadro 3. La clasificación de las Funciones de los GIS ......................... 22
Cuadro 4. Herramientas GIS Open Source ............................................ 30
Cuadro 5. Requerimientos de Power Map .............................................. 34
Cuadro 6. Formatos de archivos con los que trabaja CartoDB ............... 43
Cuadro 7. Variables de la Investigación .................................................. 54
Cuadro 8. De Artículos Científicos referentes a GIS ............................... 58
Cuadro 9. Análisis de Artículos científicos referentes a herramientas GIS
Open Source ............................................................................................ 59
Cuadro 10. Alumnos del curso de Titulación de la CISC ........................ 60
Cuadro 11. Matriz de operacionalización de las variables ...................... 63
Cuadro 12. Técnicas implementadas en la Investigación ....................... 64
Cuadro 13. Edades de los encuestados ................................................. 66
Cuadro 14. Género de los encuestados ................................................. 67
Cuadro 15. Tabulación de datos de Pregunta 1...................................... 68
Cuadro 16. Tabulación de los datos de la Pregunta 2 ............................ 69
Cuadro 17. Tabulación de los datos de la Pregunta 3. ........................... 70
Cuadro 18. Tabulación de los datos de la Pregunta 4 ............................ 71
Cuadro 19. Tabulación de los datos de la Pregunta 5 ............................ 72
Cuadro 20. Tabulación de los datos de la Pregunta 6 ............................ 74
Cuadro 21. Tabulación de los datos de la Pregunta 7 ............................ 75
Cuadro 22. Tabulación de los datos de la Pregunta 8 ............................ 76
Cuadro 23. Tabulación de los datos de la Pregunta 9 ............................ 78
Cuadro 24. Tabulación de los datos de la Pregunta 10 .......................... 78
Cuadro 25. Tabulación de los Datos de la Pregunta 11 .......................... 80
Cuadro 26. Tabulación de los Datos de la Pregunta 12 .......................... 81
Cuadro 27. Tabulación de los Datos de la Pregunta 13 .......................... 82
Cuadro 28. Tabulación de los Datos de la Pregunta 14 .......................... 83
Cuadro 29. Tabulación de los Datos de la Pregunta 15 .......................... 84
Cuadro 30. Tabulación de los Datos de la Pregunta 16 .......................... 85
XX
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Número de Casos y Tasas de enfermedad de Chagas .............. 2
Figura 2. Ubicación de la Carrera de Ingeniería en Sistemas
Computacionales ....................................................................................... 6
Figura 3. Representación de un GIS mediante capas ............................. 19
Figura 4. Representación Esquemática de los componentes de un GIS . 20
Figura 5. Etapas de un proyecto que emplea GIS ................................... 23
Figura 6. Verificación del complemento de Power Map en la barra de
herramientas ............................................................................................ 34
Figura 7. Muestra de los campos en la BD .............................................. 35
Figura 8. Visualizaciones con simbologías de calor ................................. 37
Figura 9. Visualización con gráfico de barras .......................................... 38
Figura 10. Visualización de enfermedades con gráfica de círculos ......... 38
Figura 11. Visualización de enfermedades por gráfica de puntos............ 39
Figura 12. Herramientas de Tableau ....................................................... 40
Figura 13. Procesamiento de la data en Tableau .................................... 41
Figura 14. Estilos en CartoDB.................................................................. 44
Figura 15. Áreas relacionadas con GIS ................................................... 45
Figura 16. Fórmula para encontrar la muestra según Universidad
Libertador de Venezuela Cirterplan ......................................................... 62
Figura 17. Representación Gráfica de las edades ................................... 66
Figura 18. Representación Gráfica del Género ....................................... 67
Figura 19. Representación Gráfica de la Pregunta 1 ............................... 68
Figura 20. Representación gráfica de la Pregunta 2 ................................ 69
Figura 21. Representación Gráfica de la Pregunta 3 ............................... 70
Figura 22. Representación Gráfica de la Pregunta 4 ............................... 71
Figura 23. Representación Gráfica de la Pregunta 5. .............................. 72
Figura 24. Representación Gráfica de la Pregunta 6 ............................... 73
Figura 25. Representación Gráfica de la Pregunta 7 ............................... 75
Figura 26. Representación Gráfica de la Pregunta 8 ............................... 76
Figura 27. Representación Gráfica de la Pregunta 9 ............................... 77
Figura 28. Representación Gráfica de la Pregunta 10 ............................. 79
Figura 29. Representación Gráfica de la Pregunta 11 ............................. 80
Figura 30. Representación Gráfica de la Pregunta 12 ............................. 81
Figura 31. Representación Gráfica de la Pregunta 13 ............................. 83
Figura 32. Representación Gráfica de la Pregunta 14 ............................. 84
Figura 33. Representación Gráfica de la Pregunta 15 ............................. 85
Figura 34. Representación Gráfica de la Pregunta 16 ............................. 86
Figura 35. Gráfica de Artículos Científicos Descargados ......................... 87
Figura 36. Gráfica de los Artículos usados en la Investigación ................ 87
Figura 37. Descarga de Power Map ...................................................... 128
XXI
Figura 38. Complemento de Power Map ............................................... 128
Figura 39. Habilitación del Complemento .............................................. 129
Figura 40. Campos de la BD para Power Map....................................... 130
Figura 41. Iniciar Power Map ................................................................. 131
Figura 42. Visualizaciones del GPS ....................................................... 132
Figura 43. Trabajo con las Capas .......................................................... 132
Figura 44. Agregar escena a un Recorrido ............................................ 134
Figura 45. Reproducir un Recorrido ....................................................... 134
Figura 46. Crear Mapa ........................................................................... 135
Figura 47. Agregar nuevo paseo............................................................ 135
Figura 48. Agregar nueva escena .......................................................... 135
Figura 49. Nuevo Mapa Personalizado .................................................. 136
Figura 50. Opciones de Personalización del Mapa ................................ 136
Figura 51. Panel de capas ..................................................................... 137
Figura 52. Selección de Capa que desea mostrar ................................. 137
Figura 53. Tipos de Gráficos .................................................................. 138
Figura 54. Registro en Tableau .............................................................. 139
Figura 55. Descargar Instalador ............................................................. 139
Figura 56. Ejecución e Instalación de Tableau ...................................... 139
Figura 57. Selección de BD ................................................................... 140
Figura 58. Campos BD Tableau ............................................................. 140
Figura 59. Selección hoja de trabajo ...................................................... 141
Figura 60. Trabajo con campos ............................................................. 141
Figura 61. Visualización en Tableau ...................................................... 142
Figura 62. Pantalla de Inicio de Carto .................................................... 143
Figura 63. Creación de nueva tabla ....................................................... 143
Figura 64. Diseños de las capas ............................................................ 144
Figura 65. Estilos de capas .................................................................... 145
Figura 66. Personalización de la ventana de información ...................... 145
Figura 67. Publicación de la capa online ............................................... 146
Figura 68. Edición de capas .................................................................. 146
Figura 69. Tipos de Visualización en Carto ........................................... 147
XXII
ÍNDICE DE ANEXOS
Anexo 1. Visualización de las zonas con presencia de las enfermedades
vectoriales con el uso de Carto .............................................................. 102
Anexo 2. Solicitud emitida al Instituto de Infectología de Guayaquil ...... 105
Anexo 3. Campos de la Base de Datos Médica ..................................... 106
Anexo 4. Formato de Encuesta realizada .............................................. 115
Anexo 5. Meta-Análisis realizado ........................................................... 120
Anexo 6. Manual de Uso de Power Map ................................................ 128
Anexo 7. Manual de Uso de Tableau ..................................................... 139
Anexo 8. Manual de Uso de Carto ......................................................... 143
Anexo 9. Artículo Científico .................................................................... 149
XXIII
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
PROTOTIPO DE UN SISTEMA DE GEOLOCALIZACIÓN DE
ENFERMEDADES VECTORIALES EN LA CIUDAD DE GUAYAQUIL, A
PARTIR DE UNA BASE DE DATOS MÉDICA, MEDIANTE EL USO DE
CARTO
Autores: Jaen Carlos García Lino
Hellen Ginger Muñoz Chóez
Tutor: Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez, Mg.
RESUMEN El Ministerio de Salud Pública de Ecuador no cuenta con un Sistema de
Geolocalización de enfermedades Vectoriales en el que pueda visualizar
los puntos de las direcciones de la ciudad de Guayaquil que presentan
dichos contagios. Por lo cual el objetivo principal del proyecto es mostrar la
geolocalización de las zonas con presencia de enfermedades vectoriales,
registrados en la base de datos, mediante la presentación de un mapa
urbano, para que el Ministerio de Salud Pública pueda mitigar la presencia
de brotes infecciosos en la ciudad de Guayaquil. La metodología de este
proyecto se da por medio del tipo de investigación descriptivo porque en
esta investigación se pretende dar a conocer los puntos específicos de las
direcciones de las enfermedades vectoriales a través de la visualización en
el software de sistema de información de geolocalización CartoDB para
tener un mejor control de dichas enfermedades en la ciudad de Guayaquil.
Los beneficiarios de este proyecto serán la Universidad de Guayaquil, la
Facultad de Ciencias Médicas, el Ministerio de Salud Pública y los futuros
padecientes de dichas enfermedades.
Palabras claves: Sistemas de Geolocalización, Enfermedades Vectoriales,
GIS, Herramientas Open Source, Base de Datos, Carto, Power Map, Tableau.
XXIV
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
PROTOTYPE OF A SYSTEM OF GEOLOCALIZATION OF VECTORIAL DISEASES IN THE CITY OF GUAYAQUIL, FROM A MEDICAL
DATABASE, THROUGH THE USE OF CARTO
Authors: Hellen Ginger Muñoz Chóez
Jaen Carlos García Lino
Tutor: Ing. Alfonso Guijarro Rodríguez.
ABSTRACT The Ministry of Public Health of Ecuador does not have a System of
Geolocation of Vectors diseases in which it can visualize the points of the
addresses of the city of Guayaquil that present these contagios. Therefore,
the main objective of the project is to show the geolocation of the areas with
vector diseases registered in the database, through the presentation of an
urban map, so that the Ministry of Public Health mitigates the presence of
infectious outbreaks in the city of Guayaquil. The methodology of this project
is given by means of the type of descriptive research because in this
research it is tried to know the specific points of the directions of the vectorial
diseases through the visualization in the software of the system of
information of geolocation CartoDB to have a better control of these
diseases in the city of Guayaquil. The beneficiaries of this project will be the
University of Guayaquil, the Faculty of Medical Sciences, the Ministry of
Public Health and future sufferers of these diseases.
Keywords: Geolocation Systems, Vector Diseases, GIS, Open Source
Tools, Database, Carto, Power Map, Tableau.
1
INTRODUCCIÓN
Aproximadamente desde la década de los sesenta muchos especialistas
que se interesaron en el estudio de la localización de información han ido
usando las computadoras para la manipulación de datos espaciales, y en
sus inicios se va dando de una manera muy leve; debido al
desconocimiento. Pero como la tecnología avanza de una manera
impresionante, en la década de los ochenta se ha podido observar como el
hardware y software fue obteniendo mejoras considerables lo que ha
permitió incursionar en un significativo producto o servicio tecnológico como
son los Sistema de Información Geográfica (GIS). (Bonham-Carter, 2014).
Obteniendo así un gran impacto en el uso de información geográfica.
La tecnología de los GIS trabaja con información geográficamente
referenciada, abriendo su uso para múltiples disciplinas, lo que hace que
sea una tecnología multidisciplinaria que empieza trabajando en la
Arqueología, el Impacto Ambiental, la planificación urbana y la Cartografía,
la Sociología, Logística, Marketing entre otras (Elangovan, 2006). Pero para
este estudio incursionaremos en un ámbito muy provechoso como la
Medicina. Debido a que el Ministerio de Salud Pública (MSP) no cuenta con
una base de datos de geolocalización donde se pueda conocer en que
sectores de la ciudad de Guayaquil, se encuentran activas enfermedades
vectoriales o también conocidas como enfermedades transmitidas por
mosquitos.
De este modo, la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas (FCMF) se
encuentra trabajando de manera conjunta con la Facultad de Ciencias
Médicas (FCM) de la Universidad de Guayaquil (UG), para obtener de
2
manera detallada datos estadísticos de los lugares más propensos a
enfermedades vectoriales de las zonas tropicales del Ecuador.
El problema de las enfermedades vectoriales se viene dando desde hace
muchos años, como evidencia de esto, existen múltiples estudios y
publicaciones que se han realizado en revistas de alto prestigio, donde
llama la atención que más de la mitad de la población mundial está en
riesgo de enfermedades transmitidas por vectores, lo que ha causado una
elevada mortalidad (Luis E. Escobar, 2016). En la figura 1 se puede
observar un estudio acerca de las enfermedades tropicales, donde se
indica el número de casos de las enfermedades a través de los años con el
detalle de las estadísticas en una corte de 1990 – 2012.
Figura 1. Número de Casos y Tasas de enfermedad de Chagas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Estadística MSP-Programa Nacional de Chagas
Por otra parte, Ecuador firmó una carta de compromiso con la UNASUR,
para crear una red de investigación de Diagnóstico, Tratamiento y Control
3
de enfermedades transmitidas por vectores, misma que permitirá combatir
dolencias como; el dengue, Zika, Chikunguña, fiebre amarilla y otros males
que afectan a la región. Ante esto se pretende articular tecnologías que
permitan el control y vigilancia de las enfermedades transmitidas por
vectores, que afectan las zonas tropicales de la región (Tiempo, 2014).
(Comercio, 2014). Revela que en los últimos 50 años el Ecuador ha tenido
una gran proliferación de las enfermedades causadas por vectores y; como
evidencias de esto en el año 2013 se detectaron unos 60 casos del mal de
Chagas en las provincias de Guayas, Manabí y Los Ríos. Por otra parte, en
zonas consideradas de alto riesgo (impactada por el terremoto) como el
caso de Manabí, existe la posibilidad de infectarse con enfermedades
transmitidas por vectores (mosquito Aedes aegypti, que propaga el Zika, el
dengue y el Chikunguña entre otros.) y que se encuentran presente en
zonas rurales (pobreza) y de insalubridad (albergues y refugios) (Comercio
E. , 2016).
De este modo para contrarrestar el índice de enfermedades vectoriales, el
MSP con el apoyo de la Policía Nacional (PN) ha desplegado equipos
vectoriales que trabajaran en la semana intensiva intersectorial para
eliminar criaderos de vectores (Hora, 2017). Y posterior a esto la Dirección
Nacional de Epidemiología (DNE) presenta el Vigésimo segundo número
de la gaceta Epidemiológica del año 2017; que corresponden a la semana
del 28 de mayo al 03 de junio, con el fin de proporcionar información
nacional oportuna que es generada desde los establecimientos operativos
de la Red Pública de Salud (MSP, 2017).
De esta manera, la presente investigación pretende mostrar la
geolocalización de las personas de los sectores rurales de la ciudad de
4
Guayaquil, que resultan portadoras de algún tipo de enfermedades
vectoriales. Para que así, el MSP pueda ir realizando un mejor control y
seguimiento de las enfermedades que atacan la zona costera del Ecuador,
lo que permitirá obtener datos porcentuales y resultados estadísticos de las
enfermedades; a través de la integración de la Tecnología GIS.
Finalmente, este trabajo está dividido en cuatro capítulos, los cuales se
detallan a continuación en forma minuciosa:
En el Capítulo I Se encuentra el motivo de este proyecto, enfocando su
problemática, desde un contexto teórico, analizando sus conflictos, causas
y respectivas consecuencias, así como también, se estableció la
delimitación del problema, su evaluación, objetivo general y específicos,
justificación e importancia de la investigación y beneficiarios.
En el Capítulo II Se encuentra lo referente a GIS, es decir, conceptos
básicos, marco Teórico, referencia en ámbitos legales, herramientas
informáticas que permiten cristalizar el prototipo del sistema y por último un
compendio de definiciones que permiten una mejor comprensión del tema.
El Capítulo III detalla la propuesta investigativa, las metodologías de
investigación consideradas a utilizar para llevar a cabo el estudio, con las
técnicas, herramientas e instrumentos de recolección de datos para su
posterior procesamiento y análisis de los mismos.
El Capítulo IV, presenta los resultados obtenidos, las conclusiones,
recomendaciones y bibliografías empleadas en el desarrollo del proyecto.
5
CAPITULO I
EL PROBLEMA
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Ubicación del Problema en un Contexto
La UG, en su afán de establecer vínculos con el MSP a través de la FCM y
de la FCMF, pretende desarrollar programas que ayuden a prevenir,
controlar y erradicar los problemas vectoriales que se manifiestan en la
ciudad de Guayaquil en las denominadas zonas tropicales. De esta forma
investigadores de la UG, cuyas áreas corresponden al área de Salud, de
las Matemáticas e informática, se han unido para poder plantear soluciones
a los problemas vectoriales que ayuden a resolver esta problemática de
nivel regional Costa, pero para este estudio fue enfocado en las personas
que vivan en algunas de las parroquias urbanas de la ciudad de Guayaquil
tales como: Ximena, Tarqui, Febres Cordero y Pascuales del sector Rural
de la Ciudad de Guayaquil.
Finalmente, como solución se desea representar en un mapa de la ciudad
de Guayaquil, la presencia de enfermedades vectoriales teniendo como
premisa la geolocalización de los pacientes que a través de la realización
de exámenes de sangre fueron detectados con este padecimiento. Para lo
cual un grupo de estudiantes no titulados están intentando modelar la
situación mencionada, empleando herramientas informáticas unas de libre
distribución y otras de costo. Tal es el caso de Excel con su módulo de
objetos maps, otras que requieren licencia como Tableau y CartoDB. Los
puntos de reunión se establecieron en el departamento de Investigación de
la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales (CISC) de la UG
6
ubicada en las calles: Víctor Manuel Rendón entre Dr. Alfredo Baquerizo
Moreno y Gral. Córdova; la ubicación de este predio se ilustra en la figura
2.
Figura 2. Ubicación de la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Google Maps
Situación Conflictos Nudos Críticos
La evidencia se da tras la necesidad de aportar con la integración de la
tecnología y las diversas ciencias con las cuales se puede complementar
el estudio, permitiendo la manipulación de los datos en las pruebas a
realizar. A través de una revisión bibliográfica se profundiza en temas
relacionados a las enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil se
encuentran estudios estadísticos de presencia y prevalencia de las
enfermedades vectoriales, que son causadas por la carencia de recursos
económicos, inasistencia médica, cambios climáticos, desinterés de las
personas ante las picaduras de los mosquitos; por el desconocimiento y la
poca higiene que se dan a los alimentos al vivir en estados de insalubridad.
Sin embargo, los mapas de estos focos infecciosos no existen, o no se
presenta evidencia alguna de que se está estratificando zonas del país o
7
zonas tropicales del Ecuador donde existan este tipo de enfermedades. Por
ese motivo no se puede tener datos estadísticos debidamente
fundamentados que aporten con el MSP, llevando el debido control de las
enfermedades. Otro problema que podría contrarrestar a esta investigación
y que sería de vital importancia para la misma; es no poder hacer la correcta
actualización de las direcciones para obtener la georreferencia de las
personas infectadas de enfermedades vectoriales en Guayaquil.
Delimitación del Problema
La presente investigación corresponde al campo de las ciencias de la
computación relacionadas a las ciencias médicas, y sus aspectos a
delimitar se especifican en el cuadro 1.
Cuadro 1. Delimitación del Problema
Área Tecnología de la Información.
Tiempo Durante un periodo de cuatro meses
Espacio La Geolocalización de las personas con enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil.
Tema Prototipo de un Sistema de Geolocalización de enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil, a partir de una base de datos Medica, mediante de Carto
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigacion del Presente Proyecto
Causas y Consecuencias del Problema
En el cuadro 2 se encuentran las causas que se han establecido como
factores de suma importancia en las enfermedades vectoriales y también
8
las consecuencias con las cuales se tendría que seguir manteniendo en
caso de no realizar un prototipo de sistemas de geolocalización para las
enfermedades vectoriales.
Cuadro 2. Causas y Consecuencias del Problema
CAUSAS CONSECUENCIAS
Carencia de recursos económicos
Migración de la población a zonas rurales
Inasistencia médica Posible aumento de Mortalidad
Los cambios climáticos
Proliferación de mosquitos
Vivir en estados de insalubridad
Aumento en el índice de personas infectadas con enfermedades vectoriales
Desinterés de las personas ante la picadura de los mosquitos
Propagación del virus
Visualización de un mapa con los focos infecciosos
Despliegue de brigadas médicas
Desconocimiento en la propagación de enfermedades vectoriales
Malos hábitos de limpieza en casa.
Poca higiene en la ingesta de alimentos
Presencia de parásitos en las personas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigacion del Presente Proyecto
Formulación del Problema
¿Cómo el prototipo de un sistema de geolocalización ayudará al Ministerio
de Salud Pública a prevenir y controlar las enfermedades vectoriales
causadas por mosquitos en la ciudad de Guayaquil?
9
Evaluación del Problema
En este estudio se ha tomado en cuenta algunos aspectos que sirvieron de
mucha ayuda para poder evaluar la problemática existente. A continuación,
se ha evaluado el problema a través de los siguientes aspectos:
Delimitado
En la actualidad el Ministerio de Salud Pública (MSP) se encuentra
trabajando con la Facultad de Ciencias médicas (FCM) y la Facultad de
ciencias matemáticas y físicas (FCMF) de la Universidad de Guayaquil
(UG), para poder encontrar mejoras que ayuden a contrarrestar las causas
ante las enfermedades de tipo vectorial.
Este problema puede afectar a toda la población de la ciudad de Guayaquil,
pero haciendo referencia a las causas anteriormente mencionadas
podemos deducir que se obtendrá un mayor índice de personas con este
tipo de enfermedades en las sectores suburbanos de la ciudad como son:
las cooperativas de Flor de Bastión, Bastión Popular, Monte Sinaí, el Fortín;
ubicados en la parroquia Pascuales, las cooperativas del suburbio de
Guayaquil en la parroquia Febres Cordero; Mapasingue, la Juan Montalvo
en la parroquia Tarqui y los Guasmos del sur de Guayaquil comprendidos
en la parroquia Ximena.
Es así que se integra la tecnología para presentar la geolocalización de las
personas con enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil.
Claro
La investigación trata de recopilar direcciones en una base de datos
médica, para que esta sea procesada a través de herramientas GIS que
permitan representar en un plano o en un mapa de la ciudad de Guayaquil,
los sectores más vulnerables donde hay personas con enfermedades
10
infecciosas provenientes de los mosquitos; y así poder tomar decisiones
que ayuden a contrarrestar el índice que en últimos años se ha considerado
elevado.
Evidente
Es evidente que los mosquitos siempre han existido y por consecuente las
enfermedades vectoriales también, por lo que el MPS cada año trata de
contrarrestar las enfermedades y para ello se cree de suma importancia
contar con una herramienta tecnológica que ayude al conocimiento de los
sectores más afectados.
Por tanto, emplear herramientas GIS ayudara de una manera eficiente a la
representación de mapas que muestre los focos infecciosos de las zonas
tropicales del Ecuador; que en la actualidad no existen.
Concreto
La Investigacion permitió realizar una recopilación de información
relacionadas a las enfermedades transmitidas por mosquitos para poder
crear una base de datos y posteriormente se realizó un estudio y análisis
de las herramientas GIS con licencia y de libre distribución para poder
integrarlas según sus características, obteniendo la visualización de un
mapa de la ciudad de Guayaquil con los lugares más afectados por las
enfermedades infecciosas causadas por mosquitos.
Relevante
Permite realizar estudios referentes a la salud relacionadas a la tecnología;
trabajando en una investigación que aporta con soluciones informáticas que
permiten integrar tecnologías GIS, para obtener una mejora en los
11
conocimientos acerca de los lugares más potentes donde habitan personas
con en enfermedades vectoriales de la ciudad de Guayaquil.
Original
Se pretende aportar al Ministerio de Salud Pública del Ecuador (MSP-E)
con la visualización de un mapa interactivo que ilustre las georreferencias
de los pacientes con enfermedades vectoriales de la ciudad de Guayaquil.
Factible
Para la elaboración de la investigación existe información con respecto a la
problemática y herramientas a utilizar que en este caso serían las
enfermedades vectoriales y las herramientas de sistemas de información
geográfica, que nos ayudó a cumplir con los objetivos de la investigación
las cuales se encuentran acorde al presupuesto establecido, y su ámbito
de estudio se lo podrá realizar en el tiempo previsto; ya que reúne la
integración de recursos para obtener un aporte a la salud y la tecnología.
Contextual
Se establecieron vínculos entre UG con el MSP-E para proporcionar
soluciones que muestren la representación de las enfermedades
vectoriales presentes en la ciudad de Guayaquil.
Identifica los productos esperados
Al culminar la investigación se pretende que el MSP conozca coordenadas
y porcentajes de los sectores donde se encuentran los pacientes con
12
enfermedades vectoriales para contrarrestar el índice de contagios en la
ciudad y a través de las Herramientas GIS, presentar pruebas en el
complemento PowerMap de Excel 2013, Tableau o cartoDB y preparar un
informe científico que aporte con el área de investigación en la CISC.
OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
OBJETIVO GENERAL Mostrar la geolocalización de las zonas con presencia de enfermedades
vectoriales, registrados en la base de datos, mediante la presentación de
un mapa urbano, para que el Ministerio de Salud Pública pueda mitigar la
presencia de brotes infecciosos en la ciudad de Guayaquil.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
➢ Realizar una revisión bibliográfica en bases de datos científicas de
alto impacto para adquirir conocimientos necesarios que permitan el
abordaje de la investigación.
➢ Analizar sistemas de información geográfica de libre distribución
para definir recursos de sistemas aplicables a entornos virtuales.
➢ Personalizar la base de datos médica para adaptarla al software de
Excel, Tableau y CartoDB de localización inteligente.
➢ Sincronizar las herramientas necesarias para el correcto
funcionamiento en la visualización de la geolocalización de las
enfermedades registradas.
13
ALCANCES DEL PROBLEMA
Para realizar la revisión bibliográfica en las bases de datos científicas fue
necesario acceder a los diferentes artículos publicados en las bases de
datos científicas como: Springer, IEEE, donde se analizó, en su mayoría
los artículos relacionados a sistemas de información geográfica para
adquirir conocimientos en el abordaje de la investigación y fundamentación
teórica del proyecto.
Como resultado de la recopilación de los diversos artículos científicos,
fueron aplicados criterios de inclusión y exclusión, donde se descartaron
aquellos artículos cuyo software mencionado necesitan de licencia para su
utilización, quedando solo los artículos cuya herramienta GIS sea de libre
distribución, con los cuales se realizó un cuadro.
Para la personalización de la base de datos médica hecha en Excel se
añadieron campos, de los cuales unos nos fueron proporcionados por una
entidad de salud pública, una vez realizada la solicitud, la cual permitió la
obtención de más campos para realizar una base de datos más detallada
que la primeramente obtenida.
Para la sincronización de las herramientas GIS, se hizo lo siguiente: se
instaló el componente PowerMap en el software Excel y se exporto a la
base de datos las coordenadas obtenidas de Google Map, teniendo así una
correcta sincronización y funcionamiento de la visualización. Sin embargo,
en el software Tableau se necesitó añadirle a la base de datos los campos
de longitud y latitud. Mientras que en el software CartoDB fue necesario
convertir la base de datos de Excel a un archivo CSV.
14
JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA
Utilidad Práctica de la Investigación
Con esta investigación y prototipo a realizar se pretende mejorar el
horizonte de los datos, gracias a la localización inteligente, teniendo un
sistema personalizado que ayude a visualizar información clave y de interés
sobre las enfermedades seleccionadas; donde se integran un nuevo
lenguaje visual, nuevos procedimientos de filtrado y la exploración de datos
de localización a través de Excel con la inserción de mapas, Tableau y de
una manera más óptima con el software Carto DB ya que este es el más
apropiado para nuestra investigación y prototipo a realizar ya que vimos la
necesidad que tiene nuestro país en el asunto de prevenir brotes futuros de
enfermedades vectoriales y llevar un correcto seguimiento de las
enfermedades que se encuentran registradas en la base de datos médica
mostrando la geolocalización de sectores específicos de la ciudad de
Guayaquil.
Beneficios Este prototipo permitirá disponer de la visualización de la geolocalización
de las enfermedades vectoriales de la ciudad de Guayaquil a través de los
programas Excel 2013, Tableau y CartoDB creando a su vez mapas de la
ciudad utilizando la Nube como soporte, permitiendo que con los
respectivos datos de la base de datos médica llevar acabo un control de las
enfermedades vectoriales de las zonas urbano rulares de la ciudad de
Guayaquil para que el Ministerio de Salud Pública tenga mejor
conocimiento de los sectores afectados por las enfermedades vectoriales y
por lo mismo un mejor desempeño de sus actividades como: brigadas
médicas, capacitaciones, distribución de medicamentos entre otros.
15
METODOLOGÍA DEL PROYECTO
Hay que enunciar que, por las características del trabajo, se hará uso de
varias metodologías, pero la metodología para desarrollar el prototipo será
la metodología evolutiva.
El modelo evolutivo: se lo puede definir como un modelo de desarrollo
evolutivo para prototipos el mismo que consiste en expandir aumentos de
un software operacionalmente funcional donde al cliente se le otorga
pequeños incrementos del sistema a paso que van siendo desarrollados,
unas de las característica de este modelo es que sabe gestionar la
naturaleza evolutiva del software de manera correcta, es iterativo porque
permite desarrollar versiones más avanzadas de software y por esta misma
razón el ser iterativo se lo considera como una ventaja al igual que el acortar
los incrementos ayuda a que se facilite la acomodación de los cambios, las
desventajas suelen ser no tener claras las metas del estado del proyecto,
no ser usado para sistemas que requieran trabajar en tiempo real ni
tampoco tenga alto índice de riesgo y procesos distribuidos (Isla, 2015).
16
CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
Introducción
En este capítulo se dan conocimientos previos, que investigadores han ido
realizando en sus estudios científicos, referentes a las problemáticas que
se pueden presentar en las enfermedades vectoriales; pero con un énfasis
más detallado en la utilización de herramientas tecnológicas de GIS. Por lo
tanto, se empezará marcando los antecedentes que hacen posible el
estudio de la investigación, fundamentándola con una amplia consulta
bibliográfica actualizada con referencia muy general de los aspectos en los
GIS, tomando definiciones, componentes, funcionamiento, etapas y
factores de éxito o fracaso.
Posterior de tener los conocimientos generales de los GIS, se detallarán
herramientas de libre distribución muy utilizadas en las diferentes áreas o
campos de estudios. De la misma manera se analiza las herramientas que
requieren de licenciamiento que han sido orientadas a la investigación,
como: PowerMaps, Tableau y CartoDB. Y finalmente se detalla la base de
datos PostGIS que trabajara con las herramientas GIS y la metodología que
se empleara.
Antecedentes Del Estudio
(OMS, 2016) Afirma que, las enfermedades transmitidas por vectores son
trastornos causados por agentes patógenos, entre ellos los parásitos, en el
ser humano. En todo el mundo se registran cada año más de 1000 millones
17
de casos y más de 1 millón de defunciones como consecuencia de
enfermedades transmitidas por vectores, tales como el paludismo, dengue,
esquistosomiasis, tripanosomiasis africana humana, leishmaniasis,
enfermedad de Chagas, fiebre amarilla, encefalitis japonesa y
oncocercosis. El MSP afirma que los vectores actúan naturalmente o
automáticamente. En los vectores que actúan naturalmente, el organismo
infeccioso, se reproduce y crece en el artrópodo antes de volverse dañino
para el huésped vertebrado. Los vectores automáticos transmiten el agente
de un huésped a otro sin que el vector desarrolle alguna fase importante en
su ciclo biológico (MSP-E, 2007).
Un SIG es un sistema de hardware, software y procedimientos
elaborados para facilitar la obtención, gestión, manipulación,
análisis, modelado, representación y salida de datos espacialmente
referenciados, para resolver problemas complejos de planificación y
gestión según (Suárez, Suárez, Vázquez, & Vicente, 2013, pág. 3).
Esta definición proporciona una idea amplia de lo que es un GIS, aunque
existen muchas otras definiciones que acentúan su componente de base
de datos, su función o más bien el hecho de ser una herramienta útil a la
toma de decisiones, entre otros aspectos. No obstante, todas las
definiciones coinciden en referirse a los GIS como sistemas integrados para
trabajar con información espacial (Suárez, Suárez, Vázquez, & Vicente,
2013).
18
Fundamentación Teórica
Sistemas de información Geográfica
Definiciones
(Torres Sam, 2015, pág. 26) afirma: En general, la definición de SIG
consiste en un sistema de software con la capacidad de capturar,
almacenar, analizar y visualizar información geográfica. La ventaja
en la utilización de SIG consiste en el uso, aplicación y
procesamiento de geobase de datos, con lo cual se pueden realizar
actualizaciones de acuerdo al tipo de investigación que se requiera.
Un GIS es un sistema utilizado para describir, categorizar la Tierra y otras
geografías con el fin de mostrar y analizar los datos a los que se hace
referencia espacialmente, el cual realiza su trabajo fundamentalmente en
mapas. Los GIS por lo mismo constituyen una rama de la ciencia
investigativa o disciplina que evoluciona con tal rápidez de lo que hace,
cambia y amplia frecuentemente hasta el punto que las definiciones que
hoy proporcionan ya no serán válidas alrededor de 10 años. Esta rápida
evolución ha ocasionado una gran controversia no solo por su definición,
sino también en los campos analógicos y criterios que basan su topología
ocupando así un lugar en la jerarquía de estos.
Características de un GIS
(Piña, 2012) Existen múltiples definiciones sobre qué es un GIS y algunas
de ellas son más completas que otras igual todas coinciden en resaltar dos
características básicas de un GIS:
• Un GIS es un sistema gestor de bases de datos (SGBD) y debe tener
todas las herramientas que poseen las bases datos convencionales.
19
Pero además debe también poseer herramientas propias del gestor
de la base de datos ordenada geográficamente (es decir,
georreferenciadas).
• Un GIS guarda y enlaza datos espaciales (posición o localización)
con datos temáticos (atributos alfanuméricos) distribuidos en capas
visualizado en la Figura 3.
Figura 3. Representación de un GIS mediante capas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Universidad Nacional Experimental “Francisco de Miranda”
De acuerdo con lo anteriormente hablado, una de las definiciones más
simples que podría formarse de un GIS es que constituye un potente
conjunto de herramientas para la agrupación, almacenaje, origen, análisis
y visualización de información geográfica obtenida del mundo real. Esta
definición muestra sin lugar a duda el origen del GIS como la unificación de
los programas de diseño asistido por ordenadores con las utilidades de
gestión de cartografía digital y su vínculo con el software de gestión de
bases de datos. La diferencia entre múltiples soluciones especulativas del
GIS radica en el tipo de datos espaciales que manejan, y por otra parte en
que esos datos se guardan y se enlazan con atributos. También se entiende
a un GIS como una filosofía de gestión que definitivamente trata de
concentrar la definición en la finalidad de estos sistemas y no en los medios
o herramientas utilizadas para alcanzarla.
20
Componentes de un GIS
(Ramirez, 2013) Una definición más global podría distinguir en el concepto
de SIG cinco componentes conectados entre sí como se visualiza en la
Figura 4:
Figura 4. Representación Esquemática de los componentes de un GIS
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Aprendizaje Sena
• Recursos Humanos: Este componente es considerado el más
importante de un GIS ya que el personal debe elaborar los
procedimientos y definir las tareas asignadas al GIS.
• Software: Este componente no solo incluye los programas de GIS,
sino también programas informáticos de base de datos,
procesamiento de imágenes, estadística y cualquier otro software.
• Hardware: En este componente se debe tener todo el equipo en
óptimas condiciones para que la velocidad del procesamiento, el
tiempo de salida y la facilidad de uso se puedan dar de manera
correcta.
• Procesamiento: En este componente se requiere el análisis de los
métodos bien definidos y coherentes para producir resultados
correctos y duplicados.
21
• Datos: Este componente tiene que tener legitima información para
que los datos proporcionados y disponibles lleven a cabo un preciso
resultado de los análisis.
Funcionamiento de un GIS
(Mendoza, 2017) Los GIS funcionan como una base de datos que contiene
información geográfica que se muestra asociada por un identificador común
de los objetos gráficos de un mapa digital. De forma que señalando un
objeto se da a conocer sus atributos e inversamente consulta un registro
de la base de datos por la cual se puede saber la localización en la
cartografía. La razón esencial para utilizar un GIS es la gestión de
información espacial en el cual el sistema perite la fragmentación de la
información de diferentes capas temáticas y las guarda
independientemente, aceptando trabajar con ellas de manera
vertiginosamente y a la vez sencilla facilitando al profesional relacionar la
información existente mediante la topología de los objetos, con el fin de
obtener una nueva información.
Los principales aspectos que pueden resolverse por medio de un GIS
ordenadas de forma ascendente debido a su complejidad son:
1. Localización: se debe preguntar por las características de un lugar
específico.
2. Condición: que se lleve a cabo o no el cumplimiento de las
condiciones impuestas al sistema.
3. Tendencia: de alguna característica distinta se hace la comparación
entre situaciones temporales o espaciales.
4. Rutas: calcular las rutas optimas entre dos o más puntos.
5. Pautas: detección de patrones espaciales.
6. Modelos: producir prototipos a partir de actuaciones o fenómenos
simulados
22
Cuadro 3. La clasificación de las Funciones de los GIS
A) INTRODUCCION Y CODIFICACION DE LOS DATOS
• Adquisición de datos, por ejemplo, digitalización e integración de datos externos.
• Validación y edición de datos, es decir, verificación y corrección.
• Estructuración y almacenamiento de datos, por ejemplo, construcción de diferentes tipos de superficies y codificación de datos.
B) MANIPULACION DE LOS DATOS
• Conversión de estructura, por ejemplo, de vectores a cuadrículas.
• Conversión geométrica: superposición de mapas, cambios de escala, diversas transformaciones, cambios de proyección cartográfica, etc.
• Generalización y clasificación: reclasificación de datos, agregación o desglose de datos, etc.
• Integración, por ejemplo, combinación de estratos de diferentes superficies.
• Mejoras, como la acentuación de contornos de la imagen.
• Cálculos abstractos, por ejemplo, de los centroides de las áreas y de polígonos de Thiessen.
C) RECUPERACION DE LOS DATOS
• Recuperación selectiva de información sobre la base de temas o criterios definidos por los usuarios, incluidos servicios de consulta rápida.
D) ANALISIS DE LOS DATOS
• Análisis espacial: asignación de rutas, cálculos de pendientes y aspectos, etc.
• Análisis estadístico: histogramas, análisis de frecuencias, medidas de dispersión, etc.
• Mediciones, como la longitud de líneas, cálculos de superficies y volúmenes, distancias y direcciones.
E) PRESENTACION VISUAL DE LOS DATOS
• Representación gráfica, por ejemplo, mapas y gráficos.
• Presentación descriptiva, como informes escritos o cuadros.
F) GESTION DE LA BASE DE DATOS
• Apoyo y vigilancia del acceso multiusuario a la base de datos.
• Arreglo de los fallos del sistema.
• Enlaces de comunicación con otros sistemas.
• Actualización de las bases de datos.
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Depósito de Documentos de la FAO
Por ser tan inconstantes, el campo aplicado a los GIS es muy amplio
pudiendo utilizarse en la mayor parte de las actividades con un componente
espacial y ha provocado una profunda revolución de nuevas tecnologías
que han incidido de manera determinante en su evolución. Las funciones
de los GIS se explican en el Cuadro 3.
23
Etapas de un proyecto con GIS
(Ciampagna, 2015) Hay un sin número de etapas en el desarrollo dando
soporte a una exitosa implementación de un GIS, es necesario comprender
la importancia de cada etapa y los objetivos de las claves del éxito para
llevar una efectiva implementación en la organización. Se muestra una
serie de etapas específicas de implementación para elaborar y mantener
aplicaciones GIS exitosas dentro de una organización visualizado en la
figura 5.
Figura 5. Etapas de un proyecto que emplea GIS
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: CIAMPAGNA
A continuación, una breve explicación de lo que hace cada una de las
etapas:
Etapa de definición de requerimientos.
• Las necesidades de los usuarios son la aparte fundamental para
completar el diseño.
• La asignación geográfica y las especificaciones de los
requerimientos necesitan estar en la arquitectura del software.
24
Etapa de diseño.
• Los requerimientos de hardware y software deben ser identificados.
• La necesidad del desarrollo de las aplicaciones especificadas como
los datos a ser ingresados al sistema deben ser identificados.
• La capacidad de conexión de las redes y comunicaciones es un
punto crítico del desarrollo de un GIS.
• La necesidad de actualización de la infraestructura debe ser
identificada para determinar los costos de desarrollo.
Etapa de construcción.
• Autorización del proyecto basada en el presupuesto disponible y el
tiempo a cumplirse.
• Obtención de datos e inicio de los esfuerzos para el diseño de la
base de datos.
• Autorización del proyecto para diseñar la aplicación y su desarrollo
productivo.
• Verificación completa y generación del cronograma para la debida
certificación del producto con sus respectivas metas de rendimiento.
Etapa de implementación.
• Avance y despliegue inicial con sus evaluaciones operacionales,
generación de verificación completa.
• Presentación del sistema, capacitación de los usuarios e
instauración de flujos de trabajo.
• Ejecución del sistema.
Factores de éxito y fracaso
(FAO, 2014) Dado que los GIS son tan complejos y su tecnología e
infraestructura son tan nuevas y han surgido con tanta rapidez que es
25
inevitable que haya problemas que el usuario latente debe conocer y
confrontar. Los GIS no se habrían difundido tan rápidamente si no mostrará
un gran número de beneficios. Aquí inspeccionaremos los beneficios (Éxito)
y problemas (Fracaso) desde el punto de vista de los usuarios reales y
potenciales quienes forman parte de una empresa puede mencionar tal vez
un conjunto de características completamente diferente.
Como la enumeración de todos los beneficios o problemas sería demasiado
larga, han seleccionado lo que a su juicio constituyen los 10 más
importantes de cada grupo. El éxito o fracaso de un GIS no ha dependido
casi nunca de fallas técnicas sino normalmente, de problemas
institucionales o administrativos. Mucha gente piensa que los avances
tecnológicos y teóricos que han dado origen a los GIS han sucedido con tal
rapidez y gracias a un afán tan descomunal, que tal vez sería hora de parar
un poco y reflexionar sobre lo que se ha realizado.
Caso de éxito o Beneficios de GIS
1. Los GIS ayudan al programador a tomar decisiones de
responsabilidad en la asignación de los requerimientos; utilizando
un visual display unit (VDU) interactiva que puede simular y
manipular repentinamente varios supuestos y criterios con objeto de
establecer diversos escenarios finales o ensayar diferentes
hipótesis, lo que le permite acoger la decisión sobre la base de un
sin número de opciones.
2. Los GIS autorizan la introducción de una serie de datos a veces de
fuentes espaciales sumamente variadas en un escenario de análisis
que también se desarrolla en buena parte, de varias ramas del
saber. Por ejemplo, en la preferencia de lugares para la agricultura
26
costera es posible integrar velozmente en el proceso de acogida de
decisiones datos del cultivo de campo, imágenes tele observadas,
mapas secundarios y datos tabulares de las zonas de la recreación,
la procedencia de recursos, la variedad biológica, la estimación del
paisaje, las formas actuales de la utilización de la tierra, entre otros.
3. Los GIS están dirigidos hacia las aplicaciones. Utilizando la
tecnología espacial para acordar directamente los obstáculos del
mundo real. Pueden formar en un instante el papel crucial que
desempeñan el requerimiento y la diferenciación espacial en el
mejoramiento del bienestar socioeconómico.
4. Los GIS han apresurado mucho la ejecución de toda una gama de
funciones. Proporcionan al usuario un rápido acceso a grandes
volúmenes de datos y afirman que las decisiones o resultados
obtengan un mayor grado de objetividad y esto se realiza en varias
situaciones reales.
5. Los datos digitalizados del GIS pueden restablecerse rápida y
eficientemente, lo que significa que es probable efectuar revisiones
más reiteradamente.
6. La variabilidad en las series cronológicas puede analizarse con
prontitud y los cálculos estadísticos pertinentes se pueden
cuantificar, lo que posibilita hacer proyecciones para el futuro.
7. Su efectividad en función de los costos es tal, que el GIS ayuda a la
competitividad de las industrias de distintas formas, por ejemplo,
destacando el requerimiento óptimo. También incrementa la eficacia
y rendimiento de los servicios públicos.
8. Los GIS posibilitan producir a bajo costo mapas especiales y difundir
una gran diversidad de mapas u otros datos de salida que de otro
modo no sería posible producir.
9. La tecnología de los GIS autoriza alcanzar y normalizar una
elaboración de alta calidad a mucha gente que tal vez no tengan
ningún conocimiento cartográfico ni de dibujo.
27
10. Para el usuario indagador o académico, el GIS no sólo incrementa
las posibilidades de describir, interpretar y predecir modelos y
procesos espaciales, sino que también posibilita formular y ensayar
modelos complejos y realistas. Los GIS pueden activar el desarrollo
de una nueva filosofía que añada la labor de los geógrafos humanos,
físicos y de los expertos en diversas disciplinas conectadas.
Caso de fracaso o Problema de un GIS
1. Muchos de los beneficios de los GIS no poseen un valor monetario;
es el caso de las ventajas intangibles de la “aceptación de decisiones
más acertadas”, el “mejor proyecto” o la “mejor información”. Estos
beneficios deberían ser incluso mayores que los incrementos
mensurables, como los costos de la elaboración de mapas o los
gastos en consultorías. El valor que realmente posee la adquisición
de un GIS es sumamente complejo de demostrar.
2. El proceso excesivamente lento de la digitalización de los mapas
existentes figura que el usuario ha de incidir en unos gastos
estimados para la conversión digital en varios casos hasta el 75 por
ciento de la suma total de un GIS está designado a la adquisición o
conversión de los datos. Esto significa que varios datos
potencialmente útiles permanecerán “bloqueados” por varios años.
3. Muchos de los datos de consulta existentes en copia impresa son de
mala calidad, por lo que al introducirlos en el GIS se propagan
errores. Hay que incorporar algoritmos que conformen los límites de
confianza estimados de los datos de salida, además del estudio de
arrastre de fallos para evaluar los probables resultados de su
propagación.
4. ¿Quién será encargado de la actualización de los datos digitales y
de decidir cuáles son los datos institucionales que deben
actualizarse frecuentemente?
28
5. Los mecanismos y derechos de entrada a la información: varían
mucho de un país a otro y con frecuencia, el marco jurídico está mal
definido o es innecesariamente restrictivo. Hay ciertos problemas de
derechos de autor que deben resolver antes de poner los datos a
orden del público, y también están los asuntos con respecto a la
propiedad de los datos digitales, que aparecen, por ejemplo, cuando
se origina un nuevo grupo de datos a partir de material de propiedad
de otra persona o entidad.
6. Hay una carencia crítica de expertos en los GIS que comprendan a
fondo la tecnología, los métodos de análisis espacial, el diseño de
aplicaciones, entre otros. Hay pocos lugares de capacitación e
instructores, financiación e incluso falta la conciencia proporcionada
del problema que representan estas privaciones. Esta situación
perseverara probablemente en muchos países en tanto que los
gobiernos no demuestren un mayor interés por la utilización de los
datos geográficos.
7. Hay que encontrar soluciones para enfrentar el enorme flujo de
datos, que aumenta a un ritmo exponencial. Hay que encontrar
mejores procedimientos para almacenar, archivar, estructurar y
desarrollar todos esos datos.
8. No existe un formato internacional, ni un conjunto de reglas
ordenadas para los datos de los SIG, que ayude a la transferencia
de datos de calidad reconocida entre los diferentes usuarios. A esto
se suma el hecho de que varios datos son reunidos por grupos que
no tienen interés en aplicar sus aspectos espaciales, por lo que no
facilitan los datos en un formato apropiado para el análisis espacial.
9. Numerosos sistemas aún necesitan de interfaces que faciliten su uso
y aprueben un mayor acceso por parte de usuarios no expertos en
los sistemas. Estas personas pueden tener claro lo que necesitan
obtener del SIG, pero no tienen ganas o tiempo de leer extensos
manuales de instrucción o entender las complejidades del
29
funcionamiento del ordenador. En muchos casos esto puede haber
producido en los usuarios una resistencia a la nueva tecnología.
10. También está el problema de la entrada de los datos en el sentido
de hallar evidentemente lo que se necesita. Es difícil obtener
información sobre los archivos digitales, y el informe dinámico de las
bases de datos mediante las redes locales o regionales en conexión
directa puede ser pausado y presentar inconvenientes de
referenciación defectuosa. Y cuando se hallan los datos requeridos,
puede haber dificultades con las escalas, el procesamiento o el
formateo.
Herramientas de Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Conceptos/Generalidades
Las herramientas de sistemas de información geográfica son la elaboración
de algún conjunto de instrucciones que se van a interrelacionar para poder
facilitar el desempeño en algún trabajo determinado (Maguire, 2012); y para
ese caso será la visualización del mapa de la ciudad de Guayaquil con la
con georreferencia de las personas con enfermedades vectoriales.
Herramientas GIS Open Source
Las herramientas GIS de libre distribución son aquellas herramientas que
no necesitan de un pago o compra para poder disfrutar de todas las
funcionalidades que proporciona el sistema de información Geográfica.
Luego de realizar una búsqueda en dos bases de datos científicas como:
IEEE y Springer sobre las herramientas GIS de libre distribución se ha
encontrado una lista de nombres considerables tal como lo muestra el
cuadro 4, donde además se contiene un estudio comparativo realizado
entre las mismas herramientas, donde resalta por sus características y
30
aspectos evaluados la herramienta GRASS GIS (Gónzalez & Cáceres,
2013).
Cuadro 4. Herramientas GIS Open Source
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
(Morales A. , 2017) En el cuadro 4 recopilamos algunas aplicaciones GIS
open source que se puede descargar libremente. El listado incluye el mejor
software libre: clientes GIS de escritorio, bases de datos espaciales,
clientes ligeros Web, herramientas geoespaciales, servidores de datos
espaciales, bibliotecas geoespaciales y catálogos de metadatos. Donde
también se puede destacar que la herramienta con mayor uso a nivel
mundial es GRASS GIS. Con ayuda de la información recopilada se pudo
obtener el listado de las herramientas con mejores características al
momento de ejercer trabajo con GIS, dicho criterio fue basado y obtenido
del meta-análisis detallado en el anexo 5.
Herr
am
ien
tas G
IS O
pe
n S
ou
rce
GRASS GIS
OpemJUMP
KOSMO
SAGA
Quantum GIS
TileMILL
TerraView
Whitebox GAT
gvSIG
uDig
31
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Grass
El Geographic Resources Analysis Support System (GRASS) es un GIS
que ofrece potentes capacidades ráster y vectorial, así como un motor
de procesamiento geoespacial.
gvSIG Desktop
Generalitat Valenciana Sistema de Información Geográfica (gvSIG), es
popular por su interfaz de usuario amigable, así como por ser capaz de
acceder a los formatos ráster y vectoriales más utilizados en la actualidad.
Kosmo Desktop
Es una aplicación GIS de escritorio amigable que permite investigar, editar
y estudiar datos espaciales desde varias bases de datos, formatos ráster y
formatos vectoriales. Kosmo cumple los estándares Open Geospatial
Consortium (OGC) y ofrece una excelente integridad topológica.
18
10
5 5 5
12
6
1 1 1
implementaciones
implementaciones
32
OpenJUMP
OpenJUMP es un GIS de escritorio potente y fácil de usar que posibilita a
los usuarios editar, analizar, combinar, guardar y visualizar datos
geográficos. Es también una excelente plataforma para realizar
verificaciones rápidas de desarrollos GIS personalizados.
QGIS
Incluye un potente utilitario de análisis mediante la integración con GRASS.
Soporta numerosos utilitarios y formatos vector, ráster y bases de datos.
Hasta hace poco tiempo, era el único editor de PostGIS para Windows y
predomina por su sencillez y velocidad. Se muestra además como una
interfaz para trabajar con bases de datos GRASS.
SAGA
System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) es un GIS usado
para modificar y estudiar datos geográficos. Incluye un gran número de
reglas para el análisis vectorial y también para el trabajo con tablas y datos
ráster.
TerraView
TerraView es una aplicación fundamentada en la biblioteca de
geoprocesamiento TerraLib. TerraView utiliza datos vectoriales y ráster,
ambos guardados en los SGBD relacionales o de mercado geo relacional,
incluyendo las bases de datos Access, PostgreSQL, MySQL, Oracle,
SQLServer y Firebird. El kernel TerraLib está desarrollado por el Instituto
Nacional de Brasil para la Investigación Espacial (INPE), que ha
desarrollado sistemas GIS y software de reconocimiento de imágenes
durante mucho tiempo.
33
TILEMILL
TileMill es una herramienta pensada para proyectar y crear mapas para su
visualización vía web de una forma rápida y fácil. Está elaborado sobre la
biblioteca, Mapnik, la misma que utiliza tanto OpenStreetMap como
MapQuest.
uDig
User-friendly Desktop Internet GIS (uDig) es un presentador/editor de datos
espaciales de libre distribución, que hace particular énfasis en los
estándares OpenGIS, tales como el Web Map Server (WMS) y Web
Feature Server (WFS).
Whitebox GAT
Se trata de una completa aplicación GIS de código abierto o también
llamada libre distribución con variedades de herramientas para realizar
análisis espacial, trabajar con hidrología, entre otros.
Herramientas GIS orientadas a la Investigación
Luego de haber realizado un estudio de las herramientas GIS Open Source
más utilizadas, ya nos adentramos a las herramientas de licenciamiento
con las cuales se realizarán las pruebas pertinentes al caso de estudio del
prototipo de geolocalización. A continuación, se detalla el comportamiento
de las herramientas: Power Map de Excel, Tableau y CartoDB.
PowerMap
La herramienta Power Map es un complemento proporcionado por la
empresa líder en tecnologías conocida como Microsoft Company, la cual
brinda la posibilidad de trabajar con la visualización de datos
34
tridimensionales (3D), es decir; que la imagen puede ser observada desde
su ancho, alto y profundidad en la que se encuentra en el espacio; siendo
esta una ventaja que brinda el paquete de Microsoft office, a través del
programa de Excel en sus versiones 2013, 2016 y Office 365; cabe recalcar
que en las versiones lanzadas desde el año 1985 hasta el año 2010; no se
puede añadir el complemento de Power Map y se presentan los datos solo
en 2D (Microsotf Company, 2014).
Figura 6. Verificación del complemento de Power Map en la barra de
herramientas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Microsoft Excel 2013
Cuadro 5. Requerimientos de Power Map
Sistema Operativo Soportado
• Windows 7
• Windows 8 – 8.1
• Windows 10
Versiones de Microsoft Office
compatible
• Office 2013
• Office 2016
• Office 365
Ordenador y Procesador 1 Ghz o superior x86 / x64
Memoria • 1 Gb de RAM (32 Bits)
• 2 Gb de RAM (64 Bits)
Disco Duro 3 Gb
Conectividad Requerida
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
35
Muchas personas usan Excel como una simple hoja de cálculos en la que
solo realizaran trabajos muy básicos, por ese motivo se trata con esta
investigación dar a conocer la potencialidad con la que cuenta este
programa que, aunque no es de libre distribución, si se encuentra al alcance
de la mayoría de las personas; por esto en la pestaña de insertar se
encontrara el complemento de Power Map, con el cual se puede incursionar
con trabajos de mapas interactivos a través de capas. Como datos
adicionales el complemento tiene algunos requerimientos que hay que
cumplir para su correcto funcionamiento; tales como se indican en el cuadro
5 y en su manual de usuario establecido en el anexo 6.
Figura 7. Muestra de los campos en la BD
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
36
Una vez ya verificado que se cuenta con el complemento de Power Map;
tal como se muestra en la figura 6 en el programa, se puede iniciar con la
adquisición de los datos que en primeras instancias fueron facilitadas por
el Dr. Ángel Ortiz, pero en el transcurso de la investigación se solicitó
información de otra entidad registrada en el anexo 2, para poder obtener
los campos con los que se trabajaran; los cuales fueron la dirección
domiciliaria, a la cual se debe agregar un campo en el que se determine las
coordenadas de dicha ubicación, se registró la latitud y longitud de cada
dirección, los que generaran los puntos a visualizar como se observa en el
desarrollo de la investigación y en el anexo 1, sin embargo también se
cuenta con campos como: nombres, apellidos, edad, sexo, ciudad,
parroquia, sector, diagnóstico o enfermedad, siendo estos los campos que
se establecerán en la base de datos médica y a su vez ayudarán con el
cumplimiento del objetivo general de esta investigación, información que
puede ser reflejada un segmento de ella en la figura 7; sin embargo, su
totalidad se encuentra detallada en el anexo 3.
Obteniendo la información necesaria se puede empezar a dar uso de los
beneficios de la herramienta power map, la cual en primeras instancias nos
da la posibilidad de importar una base de datos donde se escogera el nivel
de geografía y el mapa a utilizar, seleccionando el campo al cual queremos
georeferenciar y asi poder establecer una categoría, un alto y hora; que
ayuadará a que se muestren los procesos a través del tiempo.
Otra de las ventajas que tiene power map es que permite tener la
posibilidad de visualizar en el mapa la diversidad de puntos referenciados
de las enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil teniendo como
resultados mapas con simbologías de calor en la figura 8 donde se puede
apreciar de una manera muy significativa en que parte hay más presencia
37
de brotes infecciosos; por otro lado el gráfico de barras que se visualiza en
la figura 9 permite determinar la cantidad de personas padecientes de
enfermedades vectoriales localizadas en las diferentes parroquias en la
ciudad de Guayaquil; otra representación de la que nos proporciona la
herramienta es la de círculos en la figura 10 donde tambien se observa la
localizacion de los lugares con presencia de enfermedades vectoriales y
por útimo la representacion de puntos como se ve reflejado en la figura 11,
Donde se pueden identificar debidamente las ubicaciones proporcionadas
en la base de datos elaborada.
Figura 8. Visualizaciones con simbologías de calor
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
38
Figura 9. Visualización con gráfico de barras
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Figura 10. Visualización de enfermedades con gráfica de círculos
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
39
Figura 11. Visualización de enfermedades por gráfica de puntos
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Tableau
Tableau es un software que comenzó hace unos diez años atrás, gracias a
un brillante ingeniero informático, hábil líder de negocios con una enorme
pasión por los datos; logrando así obtener una herramienta que ayuda que
los datos sean comprensibles por las personas (Tableau, 2016). En sus
inicios se lanzó como una aplicación de escritorio, pero a medida que ha
pasado el tiempo dicha herramienta se ha ido perfeccionando, obteniendo
mejoras que la han convertido en una herramienta muy popular a la hora
de la toma de decisiones dentro de una empresa ya que permite trabajar
con grandes entornos de datos o también conocidos como Big Data
(Murray, 2013). Tableau es una poderosa aplicación de descubrimiento y
exploración de datos que permite obtener en segundos respuestas a
preguntas urgentes que nos ayudaran a la toma de decisiones (Tableau,
2016).
40
Entonces se puede definir a Tableau como una herramienta de sistemas
de información geográfica semi-profesional de muy fácil manipulación de
los datos, con los que se podrá obtener representaciones eficientes de los
lugares geográficos referenciados, pudiendo así visualizar información que
posteriormente ayudaran a la toma de decisiones. Además, como indica la
figura 12. Tableau proporciona algunas versiones con las que se puede
trabajar, entre ellas tenemos: Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau
Online, Tableau Public y Tableau Reader. Tableau puede conectarse a
muchas fuentes de datos, entre ellas las más usadas como lo son Oracle,
MySQL, Microsoft SQL Server e inclusive con archivos de Excel, Access,
Pdf, JSON, y de texto; siempre que se encuentren en archivos locales o en
bases de datos almacenadas en las instalaciones físicas o en la nube.
Figura 12. Herramientas de Tableau
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Tableau
41
Para hacer efectiva la conexión de la base de datos con Tableau solo se
necesita arrastrar la base de datos a la pantalla principal de Tableau, desde
ahí se empezará la carga y presentación de los datos que se tienen
almacenados, los cuales permitirán que se empiece a usar la hoja de
trabajo, con la que se podrá dar el tratamiento a data y obtener la
visualizaciones deseadas, las cuales se pueden guardar y compartir en el
servidor o en la nube como indica la figura 13; en Tableau existe una
versión de prueba con la cual se ha estado realizando la manipulación de
la data para cumplir con los objetivos planteados, pero cabe recalcar que
la herramienta tiene un aproximado entre de 35 – 70 USD por usuario y por
mes (Tableau, 2016).
A menudo los datos geográficos forman parte de nuestro análisis, como por
ejemplo los países; y Tableau cuenta con una sólida base de datos interna
que puede reconocer los nombres de campos geográficos comunes como
País, Estado, ciudad, etc. Y de esta manera Tableau genera las
coordenadas de los datos geográficos automáticamente como la latitud y
longitud generados en columnas y filas respectivamente. En el anexo 7 se
detallará la instalación y uso de la herramienta.
Figura 13. Procesamiento de la data en Tableau
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Tableau
42
CartoDB
Mas o menos a mediados del año 2007, la empresa Vizzuality, decide
incursionar en una herramienta para la gestión de bases de datos
espaciales, a la cual le ponen por nombre CartoDB. El cual se convierte en
un producto de mucha acogida ya que su mayor finalidad es la de crear
mapas interactivos mediante puntos de localización establecidos;
convirtiéndolo en una plataforma de localización inteligente que ayudaran
a la toma de decisiones (Sanchéz Redondo, 2013).
La idea central de CartoDB se encuentra primordialmente basado en el
Sistema Gestor de Base de Datos (SGBD) PostgreSQL, que junto con el
módulo PostGIS, hacen de la herramienta una base de datos geográfica en
la nube, la cual nos ofrece una distribución más rápida y escalable de los
mapas (Sanchéz Redondo, 2013). CartoDB es una plataforma abierta,
potente e intuitiva que ayudara a descubrir y predecir las ideas clave que
subyacen a la ubicación de los datos en nuestro mundo (Carto, 2017).
Por lo tanto, se puede definir a CartoDB como una plataforma que nos
permitirá interactuar con varios tipos de bases de datos PostGIS a través
de la localización inteligente mediante la visualización y creación de mapas.
CartoDB se compone de una interfaz de usuario, con una base de datos
geoespacial basada en PostgreSQL y PostGIS, una API de SQL para
ejecutar consultas SQL a través de HTTP con resultados formateados
usando GeoJSON, KML y otros, así como un generador de mapas que
soporta SQL, estilos para la visualización (CartoCSS) (Sanchéz Redondo,
2013). CartoDB proporciona una interfaz muy sencilla capaz de permitir
gestionar o tratar a la data desde cualquier máquina ya que no se requiere
de mucho hardware para obtener los resultados deseados.
43
Cuadro 6. Formatos de archivos con los que trabaja CartoDB
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Carto
CartoDB al igual que muchos SGBD se encarga de ordenar, organizar,
crear o de modificar tablas con datos geoespaciales que se pueden de
realizar por diversas maneras: seas estas manuales, con programación,
importándolos desde algún formato de archivos; ya que CartoDB reconoce
una variedad de formatos como lo puede notar en el cuadro 6 o también
importándolos desde una dirección URL. Al tener una gran accesibilidad a
los diferentes formatos de archivos es que se da la buena visualización de
los mapas desde la interfaz que usa CartoDB ya que contiene un lenguaje
Formatos de Archivos
.CSV, .GZ, .TAR, .TGZ,
ESRI Shape File
GeoTIFF
.KML Y .KMZ Keyhole Markup
Language
.XLS, .XLSX Hoja de cálculo
de Excel
.GeoJSON, .JSON GeJSON
.ODS Hoja de cálculo
OpenDocument
.GPX GPS Exchange
Format
.OSM, .BZ2 OpenStreetMap
44
de estilo de MapBox que comúnmente es llamado como CartoCSS al cual
hace mucha referencia al CSS.
Figura 14. Estilos en CartoDB
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Por lo cual se puede aplicar varios estilos al conjunto de datos, permitiendo
conseguir visualizaciones de datos avanzadas véase en la figura 14. como:
mapas de burbujas, cambios de colores y tonalidades de claros a oscuros
permitiendo disfrutar de una amplia gama, densidad de cuadros y
hexágonos; obteniendo mapas personalizados al gusto (Sanchéz
Redondo, 2013). Dichas indicaciones se detallarán en el manual de usuario
ubicados en el anexo 8.
Base de datos para las herramientas GIS
Para poder trabajar con herramientas GIS se necesita bases de datos que
permitan trabajar con datos espaciales o puntos georreferenciados, para
ello el galeno nos facilitó unos cuantos campos obtenidos en la figura 7 de
la gente que se acerca a los laboratorios de la FAE a realizarse pruebas
de sangre; pero como los campos son insuficientes como para poder
visualizar más información, por tal motivo nos vimos en la necesidad de
45
buscar ayuda de otras entidades como es el caso del hospital de
Infectología de Guayaquil, obteniendo así los campos y registros
necesarios para establecer una base de datos de prueba la que nos
permitirá ir cumpliendo con los objetivos establecidos en la investigación.
Implementación y aplicación de herramientas GIS en otras áreas
Figura 15. Áreas relacionadas con GIS
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Como se ha ido conociendo, las herramientas GIS poseen muchas ventajas
que han logrado ser aprovechadas por muchas de las áreas, ya que casi
más del 80% de la información se encuentra en el espacio. Por lo tanto, el
Sistema de Información Geográfica – GIS ha sido utilizado en áreas como
muestra la figura 15 donde existen algunas implementaciones.
GIS
Arquitectura
Arqueología
Ecología
Cartografía
Matemáticas
Redes
46
Arqueología
Siendo así que en (Smith, Howland, & Levy, 2015) este artículo se puede
leer como mediante la utilización de algunas de las herramientas open
source mencionadas en el cuadro 4; se realiza la rápida adopción del
escaneo láser y la fotogrametría entre la comunidad arqueológica, se está
convirtiendo en común la creación de "andamios de datos" en la nube de
puntos y la documentación digital de sitios arqueológicos. En las
excavaciones de campo, sin embargo, la exposición continua de las capas
arqueológicas requiere un conjunto de herramientas digitales para registrar,
categorizar y localizar espacialmente los artefactos, las instalaciones y los
lugares dentro de la exploración diaria 3D o aérea de un sitio.
Por ello se presenta a ArchField C ++, la última versión del software de
grabación de campo digital que permite la producción digital en tiempo real
de GIS 3D Top Plan dentro de un motor de renderizado diseñado para
visualizar enormes conjuntos de datos 3D. ArchField se conecta
directamente a las Estaciones Totales ya nuestras unidades RTK GPS para
registrar medidas de sub-centímetros para artefactos, marcadores de
exploración, límites de loci y posiciones de cámara. La tubería de
procesamiento permite la generación de mapas ortográficos. Como
backend, utiliza una base de datos PostGIS y la capacidad de exportar e
importar diversos conjuntos de datos vectoriales, ráster y 3D que pueden
alojarse en bases de datos georreferenciadas en línea.
Hidrología
Por otro lado, tenemos que a través de la implementación de una
herramienta que trabaje con GIS se puede realizar una evaluación de la
calidad del agua al combinar las operaciones tradicionales de la base de
datos de ArcGIS con los beneficios de una visualización completa a través
47
de un análisis geográfico, provenientes de los mapas (Arnatskaya,
Kukalina, & Shlygina, 2017).
Ecología
Continuando con la investigación se puede notar que en la arqueología
ambiental y ecología histórica proporciona información valiosa sobre la
vegetación del pasado y su activación relacionada con las actividades de
las sociedades del pasado. Donde se utilizan diferentes herramientas para
describir mejor la cobertura vegetal histórica de los ecosistemas, los
recursos ambientales y los sistemas agro-silvo-pastorales. Permitiendo que
la combinación de datos de campo e información histórica en una aplicación
GIS ofrezca múltiples perspectivas sobre la dinámica del paisaje
cambiante. Donde se trata de la cuestión de los GIS como una herramienta
para la investigación histórica de la ecología, destacando las metodologías
utilizadas y los problemas relacionados con ellas. Su estudio se centró en
Punta Mesco, en el Parque Nacional Cinque Terre (Italia), como estudio de
caso (Gabellieri, Panetta, & Pescini, 2015).
Redes
En la actualidad, las técnicas de visualización se están volviendo
fundamentales en la tecnología de red inteligente, ya que ayudan a los
usuarios a visualizar los datos y la información, en lugar de tratar con
números y hojas de datos. El GIS (Sistema de Información Geográfica) es
una herramienta eficaz para mostrar la información en el mapa geográfico.
Investigadores en Estados Unidos han estado trabajando en mostrar y
predecir los datos solares en el mapa. Existe un amplio margen de
utilización de las herramientas GIS en todo el mundo. De las cuales se
utilizan dos herramientas GIS, ArcGIS y QGIS que se encuentran en el
cuadro 4; para mostrar los datos de una microgrid residencial, sobre un
48
mapa geográfico, donde los datos se almacenan en forma de capas en el
servidor QGIS, que se muestra en el mapa utilizando ArcGIS Desktop
Explorer (Monika, Srinivasan, & Reindl, 2016).
Cartografía
Como centros de conocimiento, descubrimiento y exploración intelectual,
las universidades estadounidenses ofrecen atractivos objetivos de
ciberseguridad. Los patrones de origen y las relaciones de Cyber ataques
no son evidentes hasta que los datos se visualizan en mapas y se prueban
con modelos estadísticos. Por eso se presenta la cartografía GIS y el
análisis espacial de los ataques contra la seguridad cibernética en UNF.
Donde primero se localiza los orígenes del ciberataque por medio del
protocolo geográfico de Internet (GEO-IP) software. Luego se utilizó el GIS
para mapear las ubicaciones de origen del ciberataque y obtener las
funciones avanzadas de análisis estadístico espacial (análisis de datos
espaciales exploratorios y análisis de patrones puntuales espaciales) y
software para explorar patrones de ataque cibernético. Con esto se quiere
promover el análisis de localización y estadísticas espaciales en la
detección de ataques cibernéticos y la investigación de prevención (Hu,
Baynard, Hu, & Fazio, 2015).
En Urbino, ciudad cuyo centro histórico fue declarado Patrimonio de la
Humanidad por la UNESCO, sirve como un caso histórico para la aplicación
de metodologías de investigación innovadoras basadas en aplicaciones
SIG en contextos urbanos. Diversas fases de investigación han conducido
a la evolución de un solo proyecto GIS que gestiona el contexto territorial,
así como las reconstrucciones geomorfológicas e históricas de la evolución
de la ciudad desde los primeros asentamientos romanos hasta nuestros
días, hasta llegar a una gestión de la disposición del centro urbano actual
y de las peculiaridades arqueológicas encontradas en la zona. En
49
particular, se presenta la fase de análisis y gestión urbana. Todas las
características se organizan en el entorno de Geodatabase tomando un
modelado tridimensional de planos de planta con su relativa cobertura y
mostrando en la ubicación espacial geográfica correcta también
perspectivas, en su morfología 3D. El enfoque del trabajo es la gestión
integrada de todas las peculiaridades de los elementos urbanos, desde su
composición hasta sus características geométricas, desde el estado de
conservación hasta las intervenciones de monitoreo dinámico basadas en
cartografía completa y actualizable, útil para el disfrute y La mejora de las
zonas urbanas, sino también en el contexto de la toma de decisiones y la
planificación (Baratin, Bertozzi, & Moretti, 2015).
Matemáticas
Los mapas GIS se utilizan ampliamente en aplicaciones de Drones. En
algunos casos, los datos del mapa GIS son necesarios para protegerse de
los ataques. Por lo cual en el artículo se presenta un algoritmo de
encriptación para datos de mapas GIS en seguridad de Drones. El
algoritmo propuesto se basa en las características geográficas de los datos
del mapa GIS. Los objetos geométricos se extraen de los datos del mapa
GIS para realizar el cifrado selectivo en el dominio de la frecuencia de la
transformada de coseno discreta. Los resultados experimentales
verificaron que el mapa completo se cambia después de la encriptación
(Ngoc, Moon, Lee, & Know, 2016).
En otra implementación de GIS se quiere dar un enfoque para generar
Entornos Geoespaciales Virtuales (VGE) a partir de datos proporcionados
por el Sistema de Información Geográfica (GIS). Donde el VGE resultante
proporcione una representación espacial del mundo real para fines de
visualización y simulación. Los enfoques VGE convencionales se basan
generalmente en una representación espacial basada en la red, planteando
50
los problemas bien conocidos de la falta de precisión de los datos
localizados y la dificultad de combinar datos con semántica múltiple.
Además, se trata de integrar, fusionar y propagar la semántica asociada
con los datos GIS, incluyendo cuando éstos se superponen espacialmente
para extraer datos geográficos, topológicos y semánticos de archivos
estándar GIS, permitiendo al usuario navegar y recuperar información a
partir del VGE calculado (Mekni, 2015).
Fundamentación Legal
El presente proyecto de investigación se sustentará bajo el ámbito jurídico
legal con los siguientes artículos de acuerdo a la (ANE, 2008).
SEGÚN LA CONSTITUCIÓN DE LA REPÚBLICA DEL ECUADOR
Derechos
Capítulo Sexto
Derechos de libertad
En el Art. 66.- Se reconoce y garantizará a las personas:
En especial el numeral 19 que indica:
El derecho a la protección de datos de carácter personal, que incluye el
acceso y la decisión sobre información y datos de este carácter, así como
su correspondiente protección. La recolección, archivo, procesamiento,
distribución o difusión de estos datos de información requerirán la
autorización del titular y el mandato de la ley” (ANE, 2008).
Del régimen del Buen Vivir
Capítulo Primero
Sección octava
51
Ciencia, tecnología, innovación y saberes ancestrales.
(ANE, 2008) indica que en el Art. 385.- El sistema nacional de ciencia,
tecnología, innovación y saberes ancestrales, en el marco del respeto al
ambiente, la naturaleza, la vida, las culturas y la soberanía, tendrá como
finalidad:
1. Generar, adaptar y difundir conocimientos científicos y tecnológicos.
2. Recuperar, fortalecer y potenciar los saberes ancestrales.
Art. 386. El sistema comprenderá programas, políticas, recursos, acciones,
e incorporará a instituciones del Estado, universidades y escuelas
politécnicas, institutos de investigación públicos y particulares, empresas
públicas y privadas, organismos no gubernamentales y personas naturales
o jurídicas, en tanto realizan actividades de investigación, desarrollo
tecnológico innovación y aquellas ligadas a los saberes ancestrales (ANE,
2008).
El estado, a través de organismo competente, coordinará el sistema,
establecerá los objetivos y políticas, de conformidad con el Plan Nacional
de Desarrollo, con la participación de los actores que lo conforman.
Art. 387.- Será responsabilidad del Estado:
1. Facilitar e impulsar la incorporación a la sociedad del conocimiento para
alcanzar los objetivos del régimen de desarrollo.
2. Promover la generación y producción de conocimiento, fomentar la
investigación científica y tecnológica, y potenciar los saberes ancestrales,
para así contribuir a la realización del buen vivir, al sumak kausay.
3. Asegurar la difusión y el acceso a los conocimientos científicos y
tecnológicos, el usufructo de sus descubrimientos y hallazgos en el marco
de lo establecido en la Constitución y la Ley (ANE, 2008).
52
Art. 388.- El Estado destinará los recursos necesarios para la investigación
científica, el desarrollo tecnológico, la innovación, la formación científica, la
recuperación y desarrollo de saberes ancestrales y la difusión del
conocimiento. Un porcentaje de estos recursos se destinará a financiar
proyectos mediante fondos concursables. Las organizaciones que reciban
fondos públicos estarán sujetas a la rendición de cuentas y al control estatal
respectivo (ANE, 2008).
53
HIPÓTESIS PREGUNTAS A CONTESTARSE
Hipótesis 1
Si revisamos las bibliotecas virtuales como Springer e IEEE donde se habla
de software open source GIS nos facilitará el conocimiento de los diversos
softwares que existen para un correcto conocimiento de su funcionalidad.
Hipótesis 2
Si logramos la usabilidad de la base de datos médica con PowerMap,
Tableau y CartoDB hará tener más alternativas de visualización con
respecto a las enfermedades vectoriales de las diferentes direcciones
registradas en la base de datos.
Hipótesis 3
Si enlazamos la base de datos médica con el sistema de información de la
geolocalización CartoDB, este nos permitirá una visualización más
detallada del mapa de la ciudad de Guayaquil, con la respectiva
geolocalización de los puntos referentes a las enfermedades vectoriales.
54
VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN
Cuadro 7. Variables de la Investigación
TIPO DE VARIABLE
VARIABLE INDICADORES
Independiente
Sistema de
Geolocalización de
enfermedades
vectoriales
Revisión de los
Sistemas de
información de la
Geolocalización y sus
beneficios en la
investigación.
Dependiente
Base de datos
medica
Base de datos medica
hecha en Excel por el
Dr. Ángel Ortiz del área
de investigación de la
FMCF.
Sistema de
Geolocalización
Carto
Desarrollo del proyecto
de Investigación.
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
DEFINICIÓN DE TERMINOS RELEVANTES
Enfermedades Vectoriales. – Son enfermedades que pueden ser
transmitidas a través de vectores (mosquitos) frecuentemente generadas
55
en zonas tropicales o con problemas de acceso al agua potable y al
saneamiento.
Enfermedades Infecciosas. – Son enfermedades que pueden ser
transmitidas de manera directa o indirecta por la persona o huésped
contagiado y son causadas por microorganismos.
Vector biológico. - Agente que transporta algo de un lugar a otro. Ser vivo
que puede transmitir o propagar una enfermedad.
Microorganismo. – Son seres vivos muy diminutos los cuales solo pueden
ser apreciados a través de un microscopio en los cuales se pueden incluir
a los virus, bacterias, entre otros.
Virus. - Microorganismo infectado de alguna enfermedad genética que se
introduce como parasito en el ser humano o huésped.
Estratificar. – Es la separación o segmentación de tierra o capas.
Geolocalización. – Se refiere al posicionamiento de un objeto espacial en
un sistema de coordenadas con el que se define su localización.
56
CAPÍTULO III
METODOLOGÍA
DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
MODALIDAD DE LA INVESTIGACIÓN
Hay que enunciar que, por las características del trabajo, se hará uso de
varias metodologías, por parte, el método científico que permitirá abordar
la investigación y empoderarnos del conocimiento teórico necesario para
trabajar la propuesta. El cual se apoyará en métodos teóricos como el
inductivo-deductivo, histórico-lógico, analítico sintético. Y el método
empírico como lo es la encuesta.
Inductivo-Deductivo
El método inductivo, es un método científico que normalmente obtiene
conclusiones generales de parte de premisas particulares el mismo que nos
lleva a razonar de lo que consideramos una parte a un todo y de algo
particular a algo general. El método Deductivo es también un método
científico que de una conclusión considera que esta implícita en premisas.
Por lo que supone que las conclusiones van de la mano con las premisas
(Estrada, 2014).
Histórico-Lógico
Lo histórico y lo lógico, se complementan para descubrir las leyes
fundamentales de fenómenos en general, el método lógico debe
fundamentarse de los datos proporcionados del método histórico de esta
manera constituirá un simple raciocinio especulativo, de igual modo lo
57
histórico debe basarse solo a la simple descripción de hechos y también
debe descubrir la lógica obtenida de lo desarrollado en el proceso histórico
que se obtiene de la investigación (Urgiles, 2014).
Analítico-Sintético
Este método estudia los hechos partiendo de un desglose del objeto de
estudio de cada una de la separación de los fragmentos para estudiarlos,
analizarlos en forma individual y luego integrar dichas partes para de
manera holística e integral en su totalidad buscando refutar tales hipótesis
deduciendo conclusiones que deben ser confrontadas con hechos
(Baldeón, 2012).
La encuesta
Este método se utiliza para ser dirigida a una muestra representativa de
individuos de una población más amplia, que se considera por especificas
circunstancias funcionales y de apoyo al proyecto de investigación,
representadas de una manera muy significativa de la población cuya
cantidad es mucho más numerosa de la seleccionada para la muestra. Por
lo que la encuesta se denomina como un conjunto de preguntas diseñadas
específicamente para los individuos seleccionados para la muestra
sacados de la población (García Ferrado, 2013).
TIPO DE INVESTIGACION
Descriptivo
Porque en esta investigación se pretende dar a conocer los puntos
específicos de las direcciones de las enfermedades vectoriales a través de
58
la visualización de los aplicativos PowerMap, Tableau y CartoDB para tener
un mejor control de dichas enfermedades en la ciudad de Guayaquil.
Los estudios descriptivos buscan desarrollar una imagen o fiel
representación (descripción) del fenómeno estudiado a partir de sus
características. Miden variables o conceptos con el fin de especificar las
propiedades importantes de comunidades, personas, grupos o fenómeno
bajo análisis. El énfasis está en el estudio independiente de cada
característica, es posible que de alguna manera se integren las mediciones
de dos o más características con el fin de determinar cómo es o cómo se
manifiesta el fenómeno. Pero en ningún momento se pretende establecer
la forma de relación entre estas características. En algunos casos los
resultados pueden ser usados para predecir. (Grajales, 2012, pág. 2).
POBLACIÓN
(D'Angelo, 2013) Dice que la población es un total de un caso de estudio,
que incluye el total de unidades de un análisis que integra dicho caso de
estudio y que se debe cuantificar para determinar un conjunto N que
poseen algunas características en comunes.
Cuadro 8. De Artículos Científicos referentes a GIS
Tipos de Artículos Científicos Población
Artículos científicos referentes a la
librería Springer.
88
Artículos científicos referentes a la
librería IEEE.
100
TOTAL 188
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
59
La población que se selección en el proyecto de investigación se centra en
artículos científicos referentes a herramientas open source GIS
seleccionados minuciosamente basados en el criterio de inclusión y
exclusión a continuación se muestra en el cuadro 8.
A continuación, se muestra el total de población o dicho también el total de
artículos científicos descargados referentes GIS y por criterios de exclusión
los cuales fueron que si no se hablaba de las herramientas usadas en un
sistema de información de geolocalización o no eran de libre distribución se
descartaban reduciendo así la población a solo los artículos referentes a
herramientas de libre distribución de sistema de información de
geolocalización detallando su total en el Cuadro 9.
Cuadro 9. Análisis de Artículos científicos referentes a herramientas GIS Open Source
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Y también se centra en la población referente a los alumnos del curso de
titulación de la CISC de la UG, a continuación, se muestras el Cuadro 10.
REVISTA
DESCRIPTORES ARTICULOS ENCONTRA
DOS
CRITERIOS RESULTADO PALABRAS
CLAVE
EXCLUSION
SPRINGER •Geographical information System •Open source GIS •Digital cartography
88 66 22
IEEE • Geographic Information System (GIS) • Data Visualization • Open Source Software -Free
100 66 34
TOTAL 188 132 56
60
Cuadro 10. Alumnos del curso de Titulación de la CISC
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
MUESTRA
La muestra es una idea significativa de las diversas características de una
población, donde se estudia características de un determinado conjunto de
población y esta tiene que ser menor a la población global donde tiene que
ser fielmente representado de una población (Wigodski, 2013). En este
proyecto se determinó el tamaño de la muestra con criterios de exclusión
los cuales fueron (que si los artículos científicos no detallaban herramientas
de libre distribución de los Sistemas de Información de Geolocalización) se
descartaban tomando en cuenta solo artículos referentes a las
herramientas de libre distribución. Y en la muestra tomada para la encuesta
se hizo con el método bola de nieve seleccionando alumnos en específico
del curso de titulación de la CISC, para obtener mejores resultados debido
a sus posibles conocimientos de temas específicos a tratar en la encuesta.
TIPOS DE MUESTRA
Son los diferentes procedimientos en los que se selecciona una muestra
representativa de una población de objeto a estudio.
POBLACIÓN N° ENCUESTADOS
Alumnos del curso de titulación de
la CISC de la universidad de
Guayaquil.
40
TOTAL 40
61
Muestreo no probabilístico: Este tipo de muestreo no se basa
principalmente en el principio de la equi‐probabilidad. Ya que estas técnicas
siguen otros métodos de elección como son (economía, conocimientos del
investigador, alcance, comodidad, etc.), pretendiendo que la muestra
adquirida sea lo más significativa y representativa posible (Silva, 2012).
Muestra intencional: Este se dice es el mejor tipo de muestreo no
probabilístico. Ya que el muestreo se realiza sobre la base de los criterios
y conocimiento del investigador. Se basa, principalmente, en la experiencia
con la población. En algunas ocasiones se usan como muestra o guía para
decidir cómo tomar más adelante una muestra aleatoria (Tamayo, 2012).
Muestreo por rastreo o “bola de nieve”: Son empleados frecuentemente
en la investigación cualitativa histórica, etnográfica y documental. En este
muestreo, los principales elegidos como encuestados (a juicio del
investigador) plantean y ayudan a la selección de los sobrantes de la
muestra. Esta técnica se utiliza para localizar miembros por referencias de
poblaciones peculiares o muy difíciles de alcanzar (Silva, 2012).
TAMAÑO DE LA MUESTRA
Mediante la población obtenida de los artículos científicos descargados,
referentes a las herramientas GIS open source y mediante la población de
los alumnos de titulación de la CISC, podemos determinar que las muestras
serán igual a la población descrita en este proyecto de Investigación, por
este motivo no se utilizó las fórmulas de muestras dadas y recomendadas
en la Guía de elaboración de proyecto de titulación para tesis investigativa.
Pero el tamaño de la muestra normalmente es representado por “n” y por
62
lo concerniente tiene que ser siempre un número entero positivo. No se
menciona un tamaño en específico porque los tamaños varían dependiendo
de los diversos marcos de investigación. Sin embargo, una muestra de
tamaño grande proporciona mayor precisión en los estimados de las
diferentes características de una población. Siendo la fórmula de muestra
demostrada por la Universidad libertador de Venezuela Cirterplan la
siguiente descrita en la figura 16.
Figura 16. Fórmula para encontrar la muestra según Universidad Libertador de Venezuela Cirterplan
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Guía de elaboración de proyecto de titulación – CISC
Operalización de las Variables
La Operacionalización de las variables se define como un proceso de
metodología de la investigación, que consiste en desordenar
deductivamente las variables que forman parte del problema de
investigación, iniciando desde lo general a lo especifico y estas variables
se pueden dividir entre independientes, dependientes, dimensiones,
63
técnicas e indicadores para que se pueda realizar la investigación de forma
cualitativa (Moreno, 2013). Mostrado en el cuadro 11.
Cuadro 11. Matriz de operacionalización de las variables
VARIABLE DIMENSIONES TÉCNICAS INDICADORES
Independiente
Artículos científicos
referentes a GIS
Lectura de los artículos
científicos seleccionados.
Revisión de los
Sistemas de
información de la
Geolocalización y
sus beneficios en la
investigación.
Sistema de
Geolocalización
de
enfermedades
vectoriales
Dependiente
Área de
investigación
de la FMCF.
Recopilación
de direcciones
de personas
con
enfermedades
vectoriales.
Base de datos
medica hecha en
Excel por el Dr.
Ángel Ortiz del área
de investigación de
la FMCF.
Base de datos
medica
Dependiente
Software
CartoDB
Aprendizaje de
la utilización
del software de
geolocalización
CartoDB
Desarrollo del
proyecto de
Investigación.
Sistema de
Geolocalización
Carto
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
64
Instrumentos de Recolección de Datos
Podemos iniciar definiendo como técnica a “el procedimiento, o forma
particular de obtener datos de información” según los autores (Falcón &
Herrera C., 2005); y en su significación gramatical es definido en primeras
instancias como “un conjunto de procedimientos y recursos de que se sirve
una ciencia o un arte” (RAE, 2017), además también se alude a la técnica
como a “una habilidad para poder manipular los procedimientos y recursos
con los que se desea trabajar” (RAE, 2017). Finalmente se puede deducir
que una técnica es el conjunto de mecanismos o medios a utilizar con el fin
de poder dirigir, recolectar, conservar y transmitir datos e información
durante el proceso de la investigación.
Cuadro 12. Técnicas implementadas en la Investigación
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Información de la Investigación del Presente Proyecto
Y los autores (Falcón & Herrera C., 2005) también nos aporta con la
definición de los instrumentos de recolección de datos como lo siguiente:
TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN
DOCUMENTALES
LECTURA CIENTÍFICA
ANÁLISIS DE CONTENIDOS
(META-ANÁLISIS)
DE CAMPO ENCUESTA
65
“son dispositivos o formatos (en papel o digital), que se utiliza para poder,
registrar o almacenar información”. Por lo que para estudios de esta
investigación se usaron las técnicas que se muestran en el cuadro 11 que
son de tipo documental como: la lectura científica; que es una lectura de
textos que emplea un tipo de lenguaje científico que ayuda a los
investigadores adquirir información necesaria sobre los avances y temas
de estudio; y el análisis de contenidos con el cual la información obtenida
se la puede jerarquizar o clasificar mediante criterios de inclusión y
exclusión, que permitieron establecer una muestra dentro de la
investigación y técnicas de campo, de la que se seleccionó realizar una
encuesta; ya que conlleva un conjunto de preguntas tipificadas dirigidas a
una muestra representativa de grupos, para averiguar sus opiniones (RAE,
2017).
Procesamiento de la Investigación
Para poder llevar a cabo el procesamiento de la investigación se utilizó la
estadística, donde se registraron los datos recolectados en las tablas de
información para su posterior representación gráfica, obteniendo de esta
manera una visualización de la distribución de frecuencia de los datos,
siendo así más fácil realizar el análisis de los resultados proporcionados del
meta-análisis y la encuesta.
PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS
Se presenta por medio de los gráficos estadísticos las respuestas obtenidas
a través de la encuesta y el meta-análisis realizado para esta investigación.
Edad:
66
Cuadro 13. Edades de los encuestados
EDADES M % F %
20 1 4% 2 12%
21 3 13,04% 2 12%
22 5 21,74% 3 18%
23 10 43,48% 5 29%
>=24 4 17,39% 5 29%
TOTAL 23 100% 17 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 17. Representación Gráfica de las edades
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
El cuadro 13 permitió visualizar las edades de los encuestados, la cual
indica que, de los 40 estudiantes encuestados, el 57.5% equivale a 23
personas que son de género masculino, donde el 43.48% de ellos tienen
23 años que corresponden a la mayoría y en un 4% equivalente a 1 es de
19 años. De la misma manera el cuadro 10, indica que de las 40 personas
que se encuesto, 17 de ellas son mujeres, tal como se registró en la figura
17.
0
2
4
6
8
10
20 21 22 23 >=24
Edades
M F
67
Cuadro 14. Género de los encuestados
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 18. Representación Gráfica del Género
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: El cuadro 14 presentó que fueron encuestados un total de 40
estudiantes de la UG; teniendo un 57.5% de género masculino equivalente
a 23 estudiantes y el 42.5% fueron mujeres.
1. Tiene conocimiento de a que se refiere un Sistema de Información
de Geolocalización (GIS).
GÉNERO FRECUENCIA PORCENTAJE (%)
MASCULINO 23 58%
FEMENINO 17 43%
TOTAL 40 100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
GÉNERO
GÉNERO
MASCULINO FEMENINO
68
Cuadro 15. Tabulación de datos de Pregunta 1
SI NO TOTAL
FRECUENCIA 25 15 40
PORCENTAJE (%) 62,5% 37,5% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 19. Representación Gráfica de la Pregunta 1
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: El cuadro 15 presentó que un 62.5% equivalente a 25 de los
estudiantes encuestados tienen un conocimiento en relación a los sistemas
de Información de Geolocalización y el 37.5% de los mismo carecen de
dicho conocimiento acerca de los GIS.
2. Tiene conocimiento de a que se refieren las enfermedades
vectoriales.
SI62%
NO38%
Tiene conocimiento de a que se refiere un Sistema de Información de Geolocalización (GIS)
SI NO
69
Figura 20. Representación gráfica de la Pregunta 2
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Cuadro 16. Tabulación de los datos de la Pregunta 2
SI NO TOTAL
FRECUENCIA 33 7 40
PORCENTAJE (%) 82,5% 17,5% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Mediante los resultados obtenidos de la encuesta, que se
encuentran reflejados en el cuadro 16 se puede deducir que un 82.5% de
la muestra equivalente a 33 de los estudiantes encuestados tienen un
conocimiento previo sobre las enfermedades vectoriales y un mínimo
porcentaje del 17.5% desconoce acerca del tema; y esta tabulación puede
ser visualizada en la figura 20.
3. Tiene conocimiento de la herramienta Power Map y su funcionalidad en
el programa de ordenador Microsoft Excel 2013 – 2016.
SI82%
NO18%
Tiene conocimiento de a que se refieren las enfermedades vectoriales
SI
NO
70
Figura 21. Representación Gráfica de la Pregunta 3
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Cuadro 17. Tabulación de los datos de la Pregunta 3.
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados indican en el cuadro 17 que hay un gran déficit
de conocimientos sobre el complemento de Power Map; con el que trabaja
Excel en las versiones 2013 y 2016, ya que se alcanzó un porcentaje del
90% de la muestra en total desacuerdo y un 10% de los estudiantes
conocen el manejo del complemento de Power Map; al obtener que un
7.5% equivalente a 3 estudiantes está en total acuerdo y un 2.5%
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 3 1 0 0 36 40
PORCENTAJE (%) 7,5% 2,5% 0% 0% 90% 100%
7%3%
0%
0%
90%
Tiene conocimiento de la herramienta PowerMaps y su funcionalidad en el programa de ordenador
Microsoft Excel 2013 - 2016
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
71
equivalente a 1 estudiante se encuentra en parcial acuerdo, tal como se
visualiza en la figura 21.
4. Usted como un usuario de un sistema de información de geolocalización
prefiere que estas herramientas sean de libre distribución.
Cuadro 18. Tabulación de los datos de la Pregunta 4
T
OT
AL
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 23 11 4 2 0 40
PORCENTAJE (%) 57,5% 27,5% 10% 5% 0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 22. Representación Gráfica de la Pregunta 4
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados reflejados en el cuadro 18 indican que 23
estudiantes muestran un total acuerdo al enunciado, lo que representa el
57.5% de los encuestados. Mientras que 11 estudiantes se muestran en
Parcial Acuerdo que representa 27.5%, además se nota que 4 encuestados
57%28%
10%5% 0%
Usted como un usuario de un sistema de información de geolocalización prefiere que estas herramientas sean de
libre distribución
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
72
equivalentes al 10 % se muestran Indistintos y el 5% en desacuerdo, es
decir 2 de ellos, lo que indica que los usuarios prefieren herramientas GIS
de libre distribución; tal como muestra la figura 22.
5. Usted cree que la falta de conocimiento de donde están ubicadas las
personas con enfermedades vectoriales, provoca más contagios de la
misma.
Cuadro 19. Tabulación de los datos de la Pregunta 5
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 15 11 7 5 2 40
PORCENTAJE (%) 37,5% 27,5% 18% 13% 5% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 23. Representación Gráfica de la Pregunta 5.
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
37%
27%
18%
13%
5%
Usted cree que la falta de conocimiento de donde están ubicadas las personas con enfermedades vectoriales, provoca más
contagios de la misma.
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
73
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 19 indican que 15
estudiantes se mostraron en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 37.5% de los encuestados. Mientras que 11 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 27.5%, además se nota que
7 encuestados, lo que equivale al 10% se muestran Indistintos y el 13% y
el 5% se muestran en desacuerdo y total desacuerdo respectivamente, con
lo que se puede deducir que esta es una de las principales causas por las
cuales existe una propagación de las enfermedades vectoriales.
6. Le gustaría a usted que la ciudad de Guayaquil cuente con la
visualización de las enfermedades vectoriales, mediante un mapa
mostrado a través de un software de sistema de información de
geolocalización (GIS).
Figura 24. Representación Gráfica de la Pregunta 6
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
49%
32%
15%
2% 2%
Le gustaría a usted que la ciudad de Guayaquil cuente con la visualización de las enfermedades
vectoriales, mediante un mapa mostrado a través de un software de sistema de información de
geolocalización (GIS)
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
74
Cuadro 20. Tabulación de los datos de la Pregunta 6
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 20 13 6 1 1 41
PORCENTAJE (%) 48,8% 31,7% 14,6% 2,4% 2,4% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 20 indican que 20
estudiantes se mostraron en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 48.8% de los encuestados. Mientras que 13 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 31.7%, además se puede
notar que 6 encuestados, equivalentes al 14.6% se muestran Indistintos y
2 estudiantes se muestran en desacuerdo y total desacuerdo
respectivamente, en donde se puede concluir que los estudiantes
encuestados consideran que sería de gran ayuda tener la visualización de
las enfermedades mediante un mapa de la ciudad.
7. Cree usted que el MSP se beneficiaría con la visualización de la
geolocalización de las enfermedades vectoriales, y así podría llevar un
mejor control de dichas enfermedades.
75
Cuadro 21. Tabulación de los datos de la Pregunta 7
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 28 7 3 1 1 40
PORCENTAJE (%) 70,0% 17,5% 7,5% 2,5% 2,5% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 25. Representación Gráfica de la Pregunta 7
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Mediante los resultados obtenidos de la encuesta, que se
encuentran reflejados en el cuadro 21 se puede deducir que un 70% de la
muestra equivalente a 28 de los estudiantes encuestados están en un total
acuerdo y un 17.5% equivalente a 7 estudiantes están en parcial acuerdo
con que la visualización de las enfermedades ayudaría a tener un mejor
control de las mismas y un mínimo porcentaje del 5% cree que esta
70%
17%
7%3% 3%
Cree usted que el MSP se beneficiaría con la visualización de la geolocalización de las
enfermedades vectoriales, y así podría llevar un mejor control de dichas enfermedades
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
76
propuesta no ayudaría a llevar un mejor control de las enfermedades; y esta
tabulación puede ser visualizada en la figura 25.
8. Cree usted que los Sistemas de geolocalización son útiles a la hora de
mostrar mapas de diferente índole de investigación.
Figura 26. Representación Gráfica de la Pregunta 8
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Cuadro 22. Tabulación de los datos de la Pregunta 8
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 26 9 2 2 1 40
PORCENTAJE (%) 65,0% 22,5% 5,0% 5,0% 2,5% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
65%
22%
5%5% 3%
Cree usted que los Sistemas de geolocalización son útiles a la hora de mostrar mapas de diferente índole
de investigación.
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
77
ANÁLISIS: Mediante los resultados obtenidos de la encuesta, que se
encuentran reflejados en el cuadro 22 se puede decir que un 65% de la
muestra, es decir 28 estudiantes están en un total acuerdo y un 22.5%
equivalente a 9 estudiantes están en parcial acuerdo con que las
herramientas GIS son muy útiles para mostrar mapas y un porcentaje del
7.5% se muestran desacuerdo y total desacuerdo; tal como refleja la figura
26.
9. Quisiera poder visualizar la geolocalización de las enfermedades
vectoriales registradas en la ciudad de Guayaquil mediante un software.
Figura 27. Representación Gráfica de la Pregunta 9
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
42%
18%
35%
5% 0%
Quisiera poder visualizar la geolocalización de las enfermedades vectoriales registradas en la ciudad de
Guayaquil mediante un software.
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
78
Cuadro 23. Tabulación de los datos de la Pregunta 9
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 17 7 14 2 0 40
PORCENTAJE (%) 42,5% 17,5% 35,0% 5,0% 0,0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 23 indican que 17
estudiantes se muestran en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 42.5% de los encuestados. Mientras que 7 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 17.5%, además se puede
notar que 14 encuestados, equivalentes al 35% se muestran Indistintos y 2
estudiantes se muestran en desacuerdo, en donde se puede concluir que
los encuestados consideran que sería de gran ayuda poder visualizar
enfermedades vectoriales mediante un mapa de la ciudad.
10. Cree usted que la visualización de las enfermedades vectoriales a
través de un sistema de información de geolocalización pueda ayudar a
prevenir y hasta erradicar dichas enfermedades en la ciudad.
Cuadro 24. Tabulación de los datos de la Pregunta 10
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 20 7 9 3 1 40
PORCENTAJE (%) 50,0% 17,5% 22,5% 7,5% 2,5% 100% Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
79
Figura 28. Representación Gráfica de la Pregunta 10
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: La figura 28 muestra que el 50% de los encuestados
equivalentes a 20 personas se mostraron en total acuerdo con el
enunciado, el cual expresa que visualizar las enfermedades a través de
herramientas GIS puede ayudar a prevenir y erradicar las mismas. Mientras
que 1 individuo se nota en total desacuerdo con el enunciado lo que
representa tan solo el 2.5%, adicionalmente se puede observar que 3
encuestados estuvieron en desacuerdo y 9 de ellos se mostraron
indistintos; estos resultados obtenidos se pueden reflejar en el cuadro 24.
11. Considera usted que los malos hábitos de limpieza causan la
propagación de las enfermedades vectoriales
50%
17%
22%
8% 3%
Cree usted que la visualización de las enfermedades vectoriales a través de un sistema de información de
geolocalización pueda ayudar a prevenir y hasta erradicar dichas enfermedades en la ciudad
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
80
Cuadro 25. Tabulación de los Datos de la Pregunta 11
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 17 14 9 0 0 40
PORCENTAJE (%) 42,5% 35,0% 22,5% 0,0% 0,0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Figura 29. Representación Gráfica de la Pregunta 11
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: En el cuadro 25 se observa que, de un total de 40 personas
encuestadas, el número de estudiantes que respondió que están en total
acuerdo, fue un 42.5% equivalente a 17 estudiantes, y 14 de ellos se
mostraron en parcial acuerdo, siendo esto un porcentaje del 35% y tan solo
un 9% se muestra indistinto ante el enunciado; lo que quiere decir que más
del 75% de los encuestados considera que los malos hábitos de limpieza
42%
35%
23%
0% 0%
Considera usted que los malos hábitos de limpieza causan la propagación de las
enfermedades vectoriales
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
81
causan la propagación de las enfermedades vectoriales, para una mejor
comprensión se puede observar la figura 29.
12. Considera usted que las funciones que te proporciona el sistema son
de manejo didáctico.
Figura 30. Representación Gráfica de la Pregunta 12
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
Cuadro 26. Tabulación de los Datos de la Pregunta 12
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 16 23 0 1 0 40
PORCENTAJE (%) 40,0% 57,5% 0,0% 2,5% 0,0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
16
23
01
00
5
10
15
20
25
FRECUENCIA
Can
tid
ad d
e P
erso
nas
Considera usted que las funciones que te proporciona el sistema son de manejo didáctico
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
82
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 26 indican que 16
estudiantes se muestran en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 40% de los encuestados. Mientras que 23 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 57.5%, además se puede
notar que 1 encuestado, equivalente al 2.5% se muestra en desacuerdo,
teniendo así que un alto porcentaje considera que las funciones que
proporciona el sistema son de manejo didáctico, tal como se puede
observar en la figura 30.
13. Considera usted que la visualización de las pantallas que brinda el
sistema puede ser considerado como una interfaz amigable para el usuario.
Cuadro 27. Tabulación de los Datos de la Pregunta 13
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 15 25 0 0 0 40
PORCENTAJE (%) 37,5% 62,5% 0,0% 0,0% 0,0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 27 indican que 15
estudiantes se muestran en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 37.5% de los encuestados. Mientras que 25 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 62.5%, además se puede
notar que ningún encuestado, se mostró en desacuerdo, con la interfaz que
brinda el sistema, tal como se puede observar en la figura 31.
83
Figura 31. Representación Gráfica de la Pregunta 13
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
14. Considera usted que el sistema permite trabajar con diferentes fuentes
de almacenamiento de datos.
Cuadro 28. Tabulación de los Datos de la Pregunta 14
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 21 10 8 0 1 40
PORCENTAJE (%) 52,5% 25,0% 20,0% 0,0% 2,5% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 28 indican que 21
estudiantes se muestran en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 52.5% de los encuestados. Mientras que 10 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 25%, además se puede notar
que 8 encuestados, se mostraron indistinto al enunciado, lo que equivale al
15
25
0 0 00
5
10
15
20
25
30
FRECUENCIACan
tid
ad d
e P
erso
nas
Considera usted que la visualización de las pantallas que brinda el sistema puede ser considerado como una
interfaz amigable para el usuario.
TOTAL ACUERDO PARCIAL ACUERDO INDISTINTO
DESACUERDO TOTAL DESACUERDO
84
20% de la muestra y solo el 2.5% equivalente a 1 estudiante se mostró en
desacuerdo, obteniendo una aceptación del sistema al poder trabajar con
diferentes fuentes de almacenamientos de datos, tal como se puede
observar en la figura 32.
Figura 32. Representación Gráfica de la Pregunta 14
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
15. Considera usted que el sistema presentado tiene un alto nivel de
usabilidad y de operabilidad.
Cuadro 29. Tabulación de los Datos de la Pregunta 15
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 17 20 2 1 0 40
PORCENTAJE (%) 42,5% 50,0% 5,0% 2,5% 0,0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
21
108
01
0
5
10
15
20
25
FRECUENCIA
Can
tid
ad d
e P
erso
nas
Considera usted que el sistema permite trabajar con diferente fuente de almacenamiento de datos
TOTAL ACUERDO PARCIAL ACUERDO INDISTINTO
DESACUERDO TOTAL DESACUERDO
85
Figura 33. Representación Gráfica de la Pregunta 15
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 29 indican que 17
estudiantes se muestran en un total acuerdo al enunciado, lo que
representa el 42.5% de los encuestados. Mientras que 20 estudiantes se
muestran en Parcial Acuerdo que representa 50%, además se puede notar
que 1 encuestado, equivalente al 2.5% se muestra en desacuerdo y para 2
estudiante es indistinto, se puede deducir que el sistema presentó un alto
nivel de usabilidad y operabilidad para los encuestados, tal como muestra
la figura 33.
16. Considera usted que las funcionalidades que ofrece el sistema
permitirían recomendar su uso.
Cuadro 30. Tabulación de los Datos de la Pregunta 16
TO
TA
L
AC
UE
RD
O
PA
RC
IAL
AC
UE
RD
O
IND
IST
INT
O
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
DE
SA
CU
ER
DO
TO
TA
L
FRECUENCIA 31 7 1 1 0 40
PORCENTAJE (%) 77,5% 17,5% 2,5% 2,5% 0,0% 100%
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
17
20
2 1 00
5
10
15
20
25
FRECUENCIA
Considera usted que el sistema presentado tiene un alto nivel de usabilidad y de operabilidad
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
86
Figura 34. Representación Gráfica de la Pregunta 16
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Encuesta de la Presente Investigación
ANÁLISIS: Los resultados obtenidos en el cuadro 30 presenta que 31
estudiantes se muestran en un total acuerdo al enunciado en cuestión, lo
que representa el 77.5% de los encuestados. Mientras que 7 estudiantes
se muestran en Parcial Acuerdo, equivalente al 17.5%, además se puede
notar que 1 encuestado se muestra indistinto y 1 en desacuerdo,
equivalente al 2.5% y 2.5% respectivamente, obteniendo una gran
aceptación del sistema por parte de los encuestados, motivos por el cual
recomendarían el uso del sistema.
0
5
10
15
20
25
30
35
FRECUENCIA
31
7
1 1 0
Can
tid
ad d
e P
ers
on
as
Considera usted que las funcionalidades que ofrece el sistema permitirian recomendar su uso
TOTAL ACUERDO
PARCIAL ACUERDO
INDISTINTO
DESACUERDO
TOTAL DESACUERDO
87
Figura 35. Gráfica de Artículos Científicos Descargados
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Figura 36. Gráfica de los Artículos usados en la Investigación
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
ANÁLISIS: La figura 35 presenta mediante un gráfico estadístico el total de
la población con la que se trabajó con relación a los 188 artículos científicos
descargados desde las bases de datos científicas de alto impacto en el
88
100
82
84
86
88
90
92
94
96
98
100
102
Bases Científicas
Can
tid
ad d
e A
rtíc
ulo
s
Artículos Científicos
Springer.
IEEE.
22
34
66 66
0
10
20
30
40
50
60
70
Springer. IEEE.
Can
tid
ad d
e A
rtíc
ulo
s
Bases de Datos Científica
CRITERIOS DE VALIDACIÓN
INCLUSION EXCLUSION
88
ámbito investigativo; como lo son IEEE Library Explore y Springer, de
donde se tomó 100 y 88 artículos respectivamente. Mientras que en la
figura 36 se observó que a dicha población le fueron aplicados criterios de
inclusión y exclusión usando descriptores mostrados en el cuadro 8 que
ayudaron a obtener información significativa para el estudio realizado,
dejando así 34 y 22 artículos de las bases científicas IEEE y Springer
respectivamente.
89
CAPÍTULO IV
RESULTADOS, CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Resultados
En el desarrollo del estudio de un prototipo de sistemas de geolocalización
de enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil, se obtuvieron
como resultados los siguientes:
En función de los estudiantes de titulación que formaron parte de mi
población a encuestar se obtuvo que el 62.5% de ellos conocen sobre
herramientas de geolocalización o GIS. Sin embargo, el 37.5% de la
población desconoce por diversas razones sobre dichas herramientas,
resultado que se obtiene de la tabulación de la pregunta 1 de la encuesta
ubicada en el anexo 4. Además, en la pregunta 4 se pudo evidenciar que
un 85% de la población prefiere que este tipo de herramientas sea de libre
distribución, sin embargo, el 15% restante considera que no es necesario
que la herramienta sea de libre distribución.
Por otra parte mediante las preguntas 6, 7, 8, 9 y 10 realizadas en la
encuesta, la población considera en un 74.6% que obtener un sistema de
geolocalización de enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil
sería de gran beneficio para el MSP, la comunidad y personas infectadas
de estas enfermedades ya que así se podría llevar un control y mitigación
de las enfermedades; sin embargo, un 25.4% considera que el uso de las
visualizaciones no ayudaría a controlar y mitigar las enfermedades
vectoriales.
90
Además, como resultado en las preguntas 12, 13, 14, 15 y 16 se obtuvo
que la población en un 92.5% considera que el prototipo presentado es de
fácil usabilidad y operabilidad haciendo referencia a la visualización de los
puntos de geolocalización que brinda el prototipo; por lo que recomendarían
el uso del mismo. Sin embargo, el 7.5% de los estudiantes encuestados
han considerado que el prototipo puede tener mejoras en su nivel de uso y
funcionalidad, por lo que usarían el prototipo, pero no recomendarían su
uso.
Otro resultado que se pudo obtener a través de la encuesta, utilizada como
instrumento de recolección de datos, fue tener un panorama sobre la
aceptación que la propuesta del prototipo de geolocalización de
enfermedades vectoriales podría tener sobre una muestra significativa; en
la que se validaron: aspectos de visualización de interfaz y funcionalidades
que este podría brindar en el cual los resultados son favorables al obtener
un alto porcentaje de aceptación por lo que muchos de ellos también
recomendarían el uso de la herramienta.
También, en base a las investigaciones realizadas en una amplia búsqueda
de bibliografías se puede presenciar que las herramientas de
geolocalización se encuentran inmersas en algunos proyectos de varias
áreas. Además, la revisión bibliográfica realizada nos dejó un listado
considerable de herramientas de libre distribución con las cuales se puede
realizar nuevas pruebas y mejoras al prototipo de geolocalización de
enfermedades vectoriales para futuros proyectos, ya que detalla
características esenciales de hardware y software necesarias para el uso y
manejo de las mismas encontradas en el anexo 5.
91
Dentro de las pruebas realizadas en las diferentes herramientas como
Excel 2013 (Power Map) y Carto se pudo constatar la visualización de los
puntos de las personas que padecen o padecieron de alguna enfermedad
vectorial tales como el dengue, zika y mal de Chagas; dentro de la ciudad
de Guayaquil. Por otro lado, las pruebas realizadas en la herramienta
Tableau no fue muy exitosa ya que no se logró la visualización de los puntos
georreferenciados; sin embargo, solo se pudo mostrar el mapa urbano de
la ciudad de Guayaquil.
Conclusiones
Una vez culminado el presente proyecto de investigación se llegó a las
siguientes conclusiones:
• El resultado de la investigación obtenido de los diferentes artículos
científicos leídos de las bases de datos IEEE y Springer ha brindado
información referente del manejo, funcionalidad de los sistemas de
información geográfica y también conocimiento de los diferentes
términos usados en nuestra investigación.
• El análisis de los artículos científicos investigados, nos permitió
rescatar una lista de las herramientas open source GIS, de las
cuales se habla brevemente en la investigación siendo las más
utilizadas: Grass, gvSIG Desktop, Kosmo Desktop, OpenJUMP,
QGIS, SAGA, TerraView, TILEMILL, uDig, Whitebox GAT en su
respectivo orden (Morales A. , 2017).
92
• La personalización de la base de datos médica con Excel en el
componente PowerMap previamente instalado nos permitió concluir
que el software seria de mucha ayuda a personas del MSP no
informáticos, que cuentan con conocimientos básicos de
herramientas informáticas debido a que casi el 90% de la población
mundial usa el sistema operativo Windows, debido a su entorno
amigable con usuarios inexpertos (López, 2012, pág. 3).
• La personalización de la base de datos médica con Tableau, en
cambio nos permitió concluir que el software sirve para el análisis y
uso estadístico, para personas con conocimientos previos, al manejo
en bases de datos, permitiéndoles así tener informes con mejor
presentación visual, permitiendo fusionar Excel con Tableau en
referencia con la base de datos.
• La personalización de la base de datos médica con CartoDB,
permitió concluir que el software es una herramienta para personas
con perfil avanzado en informática y estadísticas, que manejen
diferentes tipos de base de datos, proporcionando más detalles,
estilos, presentaciones y visualizaciones de mapas de
geolocalización.
• Para el correcto funcionamiento con el software Excel, Tableau y
CartoDB, respectivamente se instaló el componente PowerMap y se
añadió a la base de datos las coordenadas obtenidas de Google
Map, en el software Tableau se necesitó añadir a la base de datos
la longitud y latitud, en cambio con el software CartoDB fue
necesario convertir el archivo de Excel a un archivo CSV.
93
• Finalmente, con los software: Excel mediante componente
PowerMap, Tableau y CartoDB, se pudo apreciar la visualización del
mapa de la ciudad de Guayaquil, con los puntos de geolocalización
de las direcciones de enfermedades vectoriales. Sin embargo, en el
software CartoDB, por ser un programa profesional de Sistemas de
Información Geográfica, se puede hacer las visualizaciones más
detalladas y con diferentes procedimientos.
Recomendaciones
• En futuras investigaciones se recomienda tomar en consideración el
análisis de las herramientas open source GIS en el cual nombra a
Grass como una de las herramientas más utilizadas, por ser gratuita,
ofrecer potentes capacidades raster y vectoriales, así también como
un motor de procesamiento geoespacial.
• Ejecutar un plan de capacitación sobre el uso del complemento
PowerMap de Excel por lo que este software es orientado a
personas no informáticas, no analíticas, no estadísticas que deseen
presentar un informe que relacione mapas, barras porcentuales
estadístico.
• Ejecutar un plan de capacitación sobre el uso del software Tableau,
orientado a personas que tengan un conocimiento medio de
informática, base de datos, estadística y de análisis.
• Ejecutar un plan de capacitación sobre el uso del software CartoDB,
desarrollado para personas que tengan un conocimiento más amplio
94
referente a tecnología informática, estadística, análisis y base de
datos.
• Para crear bases de datos adicionales, debe de considerar siempre,
añadir un campo con la coordenada exacta de las direcciones, para
el uso del componente PowerMap de Excel, a su vez para usar el
software Tableau se debe añadir a la base de datos longitud y latitud.
Sin embargo, en el aplicativo CartoDB una vez añadida las
coordenadas, latitud y longitud se debe convertir el archivo de Excel
a CSV.
• Mediante la utilización de CartoDB que nos permitió la visualización
de la geolocalización de enfermedades vectoriales en la ciudad de
Guayaquil, elaborar un plan de concientización y prevención de
contagio de las diferentes enfermedades vectoriales producidas por
los mosquitos a través de los diferentes medios de comunicación
(radio, televisión, periódico, revistas, volantes, publicidad entre
otros).
95
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C3%B3rico-l%C3%B3gico
102
ANEXOS Anexo 1. Visualización de las zonas con presencia de las enfermedades vectoriales con el uso de Carto
103
104
105
Anexo 2. Solicitud emitida al Instituto de Infectología de Guayaquil
106
Anexo 3. Campos de la Base de Datos Médica
Institución Unidad Operativa Provincia Fec. atención Cantón Dirección
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 07/01/2016 GUAYAQUIL Unión de bananeros Guasmo Sur Bloq 6
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 14/01/2016 GUAYAQUIL CALLE 17 S Y GUERRERO MARTINEZ
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 21/01/2016 GUAYAQUIL Bastion Popular Bloque 1A Mz593 sl 23
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 19/01/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastion Bloq 6
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 04/01/2016 GUAYAQUIL Bastion Popular Bloq 8 Mz 1090 SL 16
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 03/02/2016 GUAYAQUIL
GRAL CALICUCHIMA Y MANUEL MEDINA CASTRO
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 03/02/2016 GUAYAQUIL
calle 36A S-O Y CRNL MANUEL TORRES VALDIVIA
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 03/02/2016 GUAYAQUIL
Flor de Bastion Bloq 17 Mz 2147 SL 6 Coop casa del tigre
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 07/02/2016 GUAYAQUIL Coop Santiago Roldos Mz 1315 solar 91
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 06/02/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastion Bloq 21 Mz 24 sl 8
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 15/02/2016 GUAYAQUIL Bastion Popular Bloq 2 Mz 744 SL 6
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 19/02/2016 GUAYAQUIL Coop Esmeraldas Chiquito MzC123 SL 36
107
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 04/03/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastion Bloque 9 Mz 10 SL 5
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 17/03/2016 GUAYAQUIL Venezuela y Joaquin GallegosLara
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 21/03/2016 GUAYAQUIL Bastion Popular Bloq 2 Mz 72 SL 15
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 28/03/2016 GUAYAQUIL Coop. Sergio Toral Bloque 1
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 28/03/2016 GUAYAQUIL Domingo Savio y Guerrero Martinez
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 28/03/2016 GUAYAQUIL Bastion Popular Bloq 2 Mz 814 SL 24
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 28/03/2016 GUAYAQUIL Esmeraldas 3637 y Colombia
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 24/03/2016 GUAYAQUIL Carlos Guevara Moreno y Alfredo Valenzuela
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 30/03/2016 GUAYAQUIL Acacias Mz C8 villa 4
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 31/03/2016 GUAYAQUIL
cjon pedro v maldonado y manuel medina castro
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 02/04/2016 GUAYAQUIL Bastión P Bloq 10 Mz 1134 SL 9
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 03/04/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastión Bloq 4 Mz 12 SL37
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 28/03/2016 GUAYAQUIL Coop. Sergio Toral Bloque 1
108
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 13/04/2016 GUAYAQUIL Bastión P Bloq 5 Mz 879 SL 19
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 20/04/2016 GUAYAQUIL Calicuchima y Tungurahua
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 20/04/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastión Bloq 22 Mz 1355 SL 3
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 15/04/2016 GUAYAQUIL Coop. Sergio Toral Bloque 1
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 01/05/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastion Bloq 9 Mz 2122 SL1
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 04/05/2016 GUAYAQUIL Bastión Popular Bloq 1 Mz8 SL 19
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 12/05/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastión Bloq 22 SL 6
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 16/05/2016 GUAYAQUIL EL ORO Y SAMBORONDON
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 25/05/2016 GUAYAQUIL Coop Mariuxi Febrescordero Mz 15 SL 13
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 04/06/2016 GUAYAQUIL Bastión Popular Bloq 4 Mz790 SL13
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 09/06/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastion Bloq 9 Mz1080 SL 3
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 10/06/2016 GUAYAQUIL Bastión Popular Bloque 4 Mz 697 Sl 5
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 13/06/2016 GUAYAQUIL Bastión Pop Bloq 11 Mz 913 solar 5
109
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 14/06/2016 GUAYAQUIL El Fortin Bloq 8 Mz 311 Solar 8
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 22/06/2016 GUAYAQUIL Bastion Bloq 4 Mz 725 sl 19
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 04/07/2016 GUAYAQUIL Guasmo Sur Coop Proletarios
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 19/07/2016 GUAYAQUIL Coop Santiaguito Roldos Mz 116 SL 14
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 18/07/2016 GUAYAQUIL Guasmo Sur Proletarios sin tierras Mz21 SL 3
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 26/07/2016 GUAYAQUIL AVENIDA 38 SO Y SANTA ISABEL
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 24/08/2016 GUAYAQUIL 23 y Cuenca
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 22/08/2016 GUAYAQUIL La 29 y La P
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 01/09/2016 GUAYAQUIL 41 y Francisco Segura
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 06/09/2016 GUAYAQUIL 42 y la R
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 06/09/2016 GUAYAQUIL Coop. Sergio Toral Bloque 4
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 06/09/2016 GUAYAQUIL Flor de Bastion Bloq 6 Mz 992 SL 13
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 07/12/2016 GUAYAQUIL Coop. Sergio Toral Bloque 2
110
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 31/12/2016 GUAYAQUIL Coop. Sergio Toral Bloque 1
MSP 000914-JOSE RODRIGUEZ MARIDUEÑA (INFECTOLOGIA) GUAYAS 30/12/2016 GUAYAQUIL Carlos Solís Moran y Otavalo
GPS Latitud Longitud Parroquia Sexo Nombres Apellidos
2°16'07.4"S 79°53'18.2"W -2.268.722 -79.888.389 XIMENA Masculino Juan Andrés Maldonado Arias
2°11'54.7"S 79°54'19.8"W -2.198.528 -79.905.500 FEBRES CORDERO Femenino Martha Celeste Feijo Loza
2°05'50.2"S 79°56'06.6"W -2.097.278 -79.935.167 TARQUI Femenino Olga Edelmira Pilligua Mero
2°06'08.8"S 79°57'25.6"W -2.102.444 -79.957.111 TARQUI Femenino Claudia Beatriz Jordán Ruales
2°05'07.9"S 79°55'49.6"W -2.085.528 -79.930.444 TARQUI Masculino Mario José Viteri Anzulez
2°11'46.9"S 79°55'25.8"W -2.196.361 -79.923.833 FEBRES CORDERO Femenino Xiomara Fabiana Ponce Jalca
2°12'31.7"S 79°56'03.5"W -2.208.806 -79.934.306 FEBRES CORDERO Femenino Josefina María Anchundia Pozo
2°06'16.9"S 79°57'21.6"W -2.104.694 -79.956.000 TARQUI Femenino Luisa Conde Lino
2°15'17.2"S 79°54'05.8"W -2.254.778 -79.901.611 XIMENA Masculino Patricio Javier Loor Jaime
2°06'10.2"S 79°57'23.8"W -2.102.833 -79.956.611 TARQUI Femenino Teresa Concepción Freire Freire
2°05'42.8"S 79°55'44.4"W -2.095.222 -79.929.000 TARQUI Femenino Olinda Jazmín Romero Ponce
2°13'49.6"S 79°54'49.5"W -2.230.444 -79.913.750 XIMENA Masculino Paul Ignacio Lastra Lasso
2°06'12.2"S 79°57'23.1"W -2.103.389 -79.956.417 TARQUI Femenino Mercedes del Rocío Villota Carpio
2°12'19.5"S 79°54'20.9"W -2.205.417 -79.905.806 FEBRES CORDERO Masculino Freddy Miguel Valencia Corozo
2°05'44.6"S 79°55'42.5"W -2.095.722 -79.928.472 TARQUI Femenino Lorena Virginia Navarrete Mora
2°06'49.6"S 79°59'32.2"W -2.113.778 -79992278 PASCUALES Femenino Yesenia Patricia Luna Centeno
2°12'41.7"S 79°54'31.7"W -2211581 -79908808 LETAMENDI Femenino Valeria Katiuska Moya Onofre
2°05'42.5"S 79°55'40.5"W -2095139 -79927917 TARQUI Masculino Kleber Manuel Parrales Lino
111
2°12'28.1"S 79°53'57.7"W -2207806 -79899361 GARCIA MORENO Femenino Gisela Antonia Mora Garzón
2°12'36.4"S 79°54'37.9"W -2210103 -79910522 LETAMENDI Femenino Isabel Angelica Tóala Castillo
2°13'25.0"S 79°54'08.5"W -2223611 -79902361 AYACUCHO Femenino Trinidad de Jesús Ortega Ponce
2°11'43.7"S 79°55'23.7"W -2195472 -79923250 FEBRES CORDERO Masculino Jesús Pincay Mera
2°04'48.5"S 79°55'45.9"W -2080139 -79929417 TARQUI Femenino Francisca Nicole Barahona Castillo
2°06'13.6"S 79°57'22.4"W -2103778 -79956222 TARQUI Masculino Anastacio Orozco Torres
2°06'15.5"S 79°59'21.2"W -2.104.306 -79.989.222 PASCUALES Femenino Angie Michelle Vizueta Loja
2°06'00.6"S 79°55'07.0"W -2100167 -79918611 TARQUI Femenino Dalila Virginia Peralta Jara
2°12'07.2"S 79°54'03.3"W -2202000 -79900917 GARCIA MORENO Femenino Ana Virginia Pibaque Reyes
2°06'15.9"S 79°57'21.7"W -2104417 -79956028 TARQUI Masculino Fausto Xavier Ayovi Mieles
2°06'13.4"S 79°59'26.7"W -2.103.722 -79990750 PASCUALES Femenino Vanesa Elizabeth Salvatierra Rojas
2°06'16.3"S 79°57'20.3"W -2104528 -79955639 TARQUI Femenino Leslie Brigitte Jara Peralta
2°05'53.3"S 79°56'07.9"W -2098139 -79935528 TARQUI Femenino Matilde Ivonne Menozcal Flores
2°06'18.0"S 79°57'19.8"W -2105000 -79955500 TARQUI Masculino Daniel Alejandro Castro Piloso
2°12'25.1"S 79°55'06.7"W -2206972 -79918528 FEBRES CORDERO Femenino Luz María Moscoso Pérez
2°16'32.4"S 79°53'23.4"W -2275667 -79889833 XIMENA Femenino Viviana Pilar Pluas Duran
2°05'53.5"S 79°55'23.9"W -2098194 -79923306 TARQUI Masculino Juan Carlos Mejía Tenorio
2°05'01.1"S 79°55'45.2"W -2083639 -79929222 TARQUI Femenino Esmerita María Castro Erazo
2°05'59.4"S 79°55'18.2"W -2099833 -79921722 TARQUI Femenino Juana Manuela Mite Peralta
2°06'14.2"S 79°57'20.9"W -2103944 -79955806 TARQUI Masculino Miguel Antonio Briones Negrete
2°06'59.9"S 79°57'20.8"W -2116639 -79955778 TARQUI Femenino Daniela Beatriz Mite Peralta
2°06'07.5"S 79°57'23.2"W -2102083 -79956444 TARQUI Femenino Irma Narcisa Lazo Cadenas
2°16'30.8"S 79°52'36.9"W -2275222 -79876917 XIMENA Masculino Ricardo José Garcia Pardo
2°15'19.5"S 79°54'06.3"W -2255417 -79901750 XIMENA Femenino Holanda Corina Mera Trejo
112
2°16'07.2"S 79°52'36.2"W -2268667 -79876722 XIMENA Femenino Roxana Noemi Palacios Asanza
2°12'58.6"S 79°56'10.7"W -2216278 -79936306 FEBRES CORDERO Masculino Rafael Enrique Sarcos Puma
2°11'46.8"S 79°54'41.9"W -2196333 -79911639 FEBRES CORDERO Masculino Isaac Jacobo Bustamante Gil
2°13'28.9"S 79°56'32.3"W -2224694 -79942306 FEBRES CORDERO Masculino Kevin Joel Arana Villamar
2°12'30.3"S 79°55'42.0"W -2208417 -79928333 FEBRES CORDERO Femenino Michelle Nicole Panchana Bravo
2°13'05.0"S 79°54'51.1"W -2218056 -79914194 FEBRES CORDERO Femenino Marjorie Mercedes Panchana Bravo
2°06'34.2"S 79°59'13.4"W -2.109.500 -79.987.056 PASCUALES Masculino Ronald Alfonso Correa Mejía
2°06'08.9"S 79°57'22.7"W -2102472 -79956306 TARQUI Femenino Johana del Carmen Pionce Cusme
2°06'44.8"S 79°58'59.7"W -2.112.444 -79983250 PASCUALES Femenino Patricia Amparo Ruiz Montoya
2°06'17.2"S 79°59'27.8"W -2.103.333 -79.992.778 PASCUALES Masculino Leonel Hugo Zambrano Cruz
2°12'52.1"S 79°54'49.2"W -2214477 -79913676 LETAMENDI Masculino Bryan Luis Rojas Peralta
Edad Grupo edad Inicio de síntomas Enfermedad Laboratorio que proceso Resultado laboratorio Muestra
47 de 20 a 49 años 20/11/2015 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
49 de 20 a 49 años 23/02/2015 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
66 más de 65 17/01/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
29 de 20 a 49 años 11/01/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
36 de 20 a 49 años 01/01/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
25 de 20 a 49 años 31/01/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
22 de 20 a 49 años 22/01/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
31 de 20 a 49 años 30/01/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
16 de 15 a 19 años 31/01/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
56 de 50 a 64 años 02/02/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
53 de 50 a 64 años 10/02/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
113
55 de 50 a 64 años 17/02/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
24 de 20 a 49 años 01/03/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
16 de 15 a 19 años 13/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
22 de 20 a 49 años 20/03/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
18 de 15 a 19 años 24/03/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
57 de 50 a 64 años 24/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
20 de 20 a 49 años 20/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
50 de 50 a 64 años 22/03/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
14 de 10 a 14 años 22/03/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
21 de 20 a 49 años 26/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
39 de 20 a 49 años 27/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
21 de 20 a 49 años 28/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
64 de 50 a 64 años 27/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
17 de 15 a 19 años 01/03/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
30 de 20 a 49 años 08/04/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
65 más de 65 15/04/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
18 de 15 a 19 años 14/04/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
21 de 20 a 49 años 10/04/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
22 de 20 a 49 años 29/04/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
22 de 20 a 49 años 30/04/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
15 de 15 a 19 años 10/05/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
32 de 20 a 49 años 09/05/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
18 de 15 a 19 años 21/05/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
24 de 20 a 49 años 31/05/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
114
35 de 20 a 49 años 22/02/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
52 de 50 a 64 años 05/06/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
53 de 50 a 64 años 09/06/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
18 de 15 a 19 años 12/06/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
24 de 20 a 49 años 12/06/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
22 de 20 a 49 años 28/06/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
29 de 20 a 49 años 17/07/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
26 de 20 a 49 años 15/07/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
56 de 50 a 64 años 21/07/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
34 de 20 a 49 años 19/08/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
41 de 20 a 49 años 19/08/2016 Chagas Crónico INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
18 de 15 a 19 años 26/08/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
52 de 50 a 64 años 02/09/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
50 de 50 a 64 años 29/08/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
14 de 10 a 14 años 15/08/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
31 de 20 a 49 años 26/11/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
25 de 20 a 49 años 25/12/2016 Dengue con signos de alarma INSPI GUAYAQUIL Positivo Sangre
50 de 50 a 64 años 01/07/2016 ZIKA INSPI GUAYAQUIL Positivo Suero
115
Anexo 4. Formato de Encuesta realizada
ENCUESTA
Tema: Prototipo de un sistema de Geolocalización de enfermedades vectoriales
en la ciudad de Guayaquil, a partir de una base de datos médica, mediante el uso
de Carto.
Objetivo
El propósito de esta encuesta es obtener información sobre el conocimiento de los
estudiantes de la carrera de ingeniería en sistemas computacionales acerca de
los sistemas de información de geolocalización y también su opinión al ser usada
en el área de medicina para la visualización de la geolocalización de
enfermedades vectoriales de la ciudad de Guayaquil.
Indicaciones: Puede seleccionar solo una respuesta en cada pregunta.
Sexo
o Masculino
o Femenino
Edad
o 20 años
o 21 años
o 22 años
o 23 años
o 24 años en adelante
1. Tiene conocimiento de a que se refiere un Sistema de Información de
Geolocalización (GIS)
o Si
o No
116
2. ¿Tiene conocimiento de a que se refieren las enfermedades vectoriales?
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
3. ¿Tiene conocimiento de la herramienta Power Map y su funcionalidad en
el programa de ordenador Microsoft Excel 2013 - 2016?
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
4. Usted como un usuario de un sistema de información de geolocalización
prefiere que estas herramientas sean de libre distribución.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
5. Usted cree que la falta de conocimiento de donde están ubicadas las
personas con enfermedades vectoriales, provoca más contagios de la
misma.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
117
6. Le gustaría a usted que la ciudad de Guayaquil cuente con la visualización
de las enfermedades vectoriales, mediante un mapa mostrado a través de
un software de sistema de información de geolocalización (GIS)
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
7. Cree usted que el MSP se beneficiaría con la visualización de la
geolocalización de las enfermedades vectoriales, y así podría llevar un
mejor control de dichas enfermedades.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
8. Cree usted que los Sistemas de geolocalización son útiles a la hora de
mostrar mapas de diferente índole de investigación.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
9. Quisiera poder visualizar la geolocalización de las enfermedades
vectoriales registradas en la ciudad de Guayaquil mediante un software.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
118
10. Considera usted que la visualización de las enfermedades vectoriales a
través de un sistema de información de geolocalización pueda ayudar a
prevenir y hasta erradicar dichas enfermedades en la ciudad.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
11. Considera usted que los malos hábitos de limpieza causan la propagación
de las enfermedades vectoriales
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
12. Considera usted que las funciones que te proporciona el sistema son de
manejo didáctico
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
13. Considera usted que la visualización de las pantallas que brinda el sistema
puede ser considerado como una interfaz amigable para el usuario.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
119
14. Considera usted que el sistema permite trabajar con diferente fuente de
almacenamiento de datos
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
15. Considera usted que el sistema presentado tiene un alto nivel de usabilidad
y de operabilidad
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o En desacuerdo
o Total desacuerdo
16. Considera usted que las funcionalidades que ofrece el sistema permitirían
recomendar su uso.
o Total acuerdo
o Parcial acuerdo
o Indistinto
o Desacuerdo
o Total desacuerdo
120
Anexo 5. Meta-Análisis realizado
BASE DE DATOS
CIENTÍFICOS/ TIPO
BIBLIOTECA
N° AÑO DE
PUBLICACIÓN TÍTULO RESUMEN FREE
PALABRAS CLAVES
ESCENARIO HERRAMIENTAS VÁLIDO
SPR
ING
ER
1 2014
Comparison of one-dimensional and two-
dimensional GRASS-GIS models for flood mapping
SI SI SI DIGITAL SI GRASS GIS SI
2 2013 Building 3D GIS data models using open source software
SI SI SI DIGITAL SI GvSIG SI
3 2016
GIS-based analysis of a peculiar effect of
urbanization: the case of the buried watercourses
of Como (Italy)
SI SI SI DIGITAL SI GvSIG NO
4 2009
HydrIS: An open source GIS decision support system for groundwater management
(Morocco)
SI SI SI DIGITAL SI GvSIG SI
5 2016
Using GIS-based digital raster analysis for improving
harmonic models-derived geoidal heights
SI SI SI DIGITAL SI SAGA SI
121
6 2012
Tools based on proprietary and free/open source
geospatial software for CO emission maps analysis and
comparison
SI SI SI DIGITAL SI GRASS GIS SI
7 2012
Geospatial analysis for conservation: applications with open-source software
in the Natural Parks of Barcelona
SI SI SI AMBIENTAL SI
GRASS GIS,TNT mips, GPSBABEL,QG
IS, GDAL
SI
8 2017
Development of track log and point of interest
management system using Free and Open
Source Software
SI SI SI DIGITAL SI OpenGTS, GPSBabel
SI
9 2016
Policy framework for geospatial technology based on the open source GIS SW
in South Korea
SI SI SI DIGITAL SI GRASS GIS SI
10 2012
Developing a web-based, collaborative PPGIS
prototype to support public participation
SI SI SI DIGITAL SI GvSIG SI
11 2016 An analysis of open source
GIS software business models and case studies
SI SI SI DIGITAL SI
QGIS, GeoNode, GeoGig,
GeoServer
SI
122
12 2013 ZOO-Project: the open WPS
platform SI SI SI DIGITAL SI
GRASS GIS, GDAL
SI
13 2013 Vector–raster server-side
analysis: a PostGIS benchmark
SI SI SI DIGITAL SI GRASS GIS SI
14 2013 Experimental studies for the definition of 3D geospatial
web services SI SI SI DIGITAL SI GvSIG SI
15 2009 Basics of geomatics SI SI SI DIGITAL SI Udig, KOSMO SI
16 2010 Subsurface-data reasoning
framework for natural disasters
SI SI SI DIGITAL SI GRASS GIS SI
17 2012
Developing a line-of-sight based algorithm for urban
street network generalization
SI SI SI DIGITAL SI GRASS GIS SI
18 2013 A web processing service for
GNSS realistic planning SI SI SI DIGITAL SI
Udig, GRASS GIS
SI
19 2015 Dynamic shortest route
finder using pgRouting for emergency management
SI SI SI DIGITAL SI QGIS SI
20 2016 Cartographic data
harmonisation for a cross-border project development
SI SI SI DIGITAL SI QGIS, GRASS,
KOSMO SI 1 2016 A bespoke forensics GIS tool SI SI SI SI
OpenStreetMap (OSM)
SI
123
2 2016
Application of Web-GIS and cloud computing to
automatics satellite image correction
SI SI SI Image Satelite SI OpenJUMP SI
3 2016
Assessing public transport reliability of services connecting the major
airport of a low density region by Using AVL and GIS
Technologies
SI SI SI
Automatic Vehicule Location
(AVL)
SI Quantum GIS SI
4 2016 Generating 3D models from a single 2D digitized photo
using GIS and GroIMP SI SI SI
Models the photo using
GIS SI OpenJUMP SI
5 2016
Generating a Novel Scene-Graph structure for a
Modern GIS Rendering Framework
SI SI SI SI OpenStreetM
ap (OSM) SI
6 2016
Haze Monitoring based on Air Pollution Index (API) and
Geographic Information System (GIS)
SI SI SI SI OpenJUMP SI
7 2016
Lessons learnt from interfacing ArcGIS and
DIgSILENT Powerfactory at baskent DISCO
SI SI NO Simulación SI OpenJUMP SI
8 2016 Parking System using
Geographic Information System (GIS)
SI SI SI Parking System
SI OpenJUMP SI
IEEE
LIB
RA
RY
EXP
LOR
E
124
9 2016 Query Driven Spatial Pattern analysis and
vizualizaction throung GIS SI SI SI SI QuantumGIS SI
10 2016
Rationality analysis of layout of urban earthquake
emergency shelters based on remote sensing image,
arcGIS and WVD methods a case study of linfen city
SI SI SI GIS in urban earthquake
SI GvSIG SI
11 2016
Runoff estimation of banaras hindu university
south campus using ArcGIS and HecGeo-HMS
SI SI NO SI GvSIG SI
12 2016 Social recommendation GIS
for urban tourist spots SI SI NO
Urban Tourist Spots
SI GvSIG SI
13 2016 Spatial Data analysis with
ArcGIS and mapreduce SI SI NO
Spatial Data Analysis
SI GvSIG SI
14 2015 Dengue outbreak prediction for GIS based early warning
system SI SI NO N
O Weka SI
15 2015 A middleware python plugin transform on different GIS
platforms SI SI SI SI
Quantum GIS, MapGIS
SI
16 2015 A survey of tools for
visualizing geo spatial data SI SI SI
Vizualitation Geo Spatial
SI Quantum GIS, gvSIG, GRASS
GIS SI
125
17 2015 ArcGIS based visualization
tool for assessment of earthquakes impact
SI SI SI
Visualization of
earthquakes impact
SI GvSIG SI
18 2015 Desing of epidemic
monitoring plataform based on ArcGIS
SI SI SI Desing of Epidemic
monitoring SI GRASS GIS SI
19 2015
Development of a prototype ArcGIS-web-based decision application WATERDSS for
water pollution management
SI SI SI SI GRASS GIS SI
20 2015
Distributed cloud computing based GIS solution for
electrical power utility asset management
SI SI SI SI KOSMO SI
21 2015 Geoprocessing model for identifying potential wind
farm locations SI SI NO
Wind Farm locations
SI QuantumGIS SI
22 2015
Prototype of a GIS web-based platform integrating sensor data geoprocessing for disaster management
SI SI SI Prototype for
disaster management
SI Sextante,
GRASS SI
23 2015
Spatio-tempporal variations in cholophyll-a
concentration in the patagonic continental
SI SI NO SI GRASS SI
126
24 2015
The research and implementation of urban
pollution sources information management system based on ArcGIS
server web ADF
SI SI SI contaminació
n urbana SI KOSMO SI
25 2014 A new chart service and
applications system based on ArcGIS
SI SI SI SI Whitebox
GAT SI
26 2014 ArcGIS for assessment and display of the probability of
forest fire danger SI SI SI SI TerraView SI
27 2014
Integrating open source GIS and Google Earth for
managing rurl waterborne outbreaks
SI SI SI
Integrating Open Source
GIS and Google Earth
SI QuantumGIS SI
28 2013
Desing and implementation of on-line automatic
monitoring ssystem for malodor pollution incidents
based on ArcGIS
SI SI SI SI SAGA SI
29 2013 Comparison of GIS Desktop Tools for Development of
SIGPOT SI SI SI
Estudio Comparativo
de herramientas GIS-Desktop
SI
GRASS, gvSIG, OpenJUMP,
QuantumGIS, uDig, KOSMO,
SAGA
SI
127
30 2013 GRASS-raplat - radio
planning tool for GRASS GIS System
SI SI SI SI GRASS SI
31 2013 Materialization of a
comprehensive digital city with citymarker and ArcGIS
SI SI NO SI Udig SI
32 2012
Water environment monitoring information system based on asp.net
and ArcGIS server
SI SI SI Monitoreo
del agua SI SAGA SI
33 2011 Desing of distribution
SCADA system based on open source GIS
SI SI SI SI uDig SI
34 2011
Lecturing on satellite imagery processing and GIS based on internet and open
source software
SI SI NO Imagen satelital
SI SAGA SI
128
Anexo 6. Manual de Uso de Power Map
Instalación del complemento PowerMap en Excel 2013
Nos dirigimos a la página de Microsoft: www.microsoft.com/en-
us/download/details.aspx?id=38395 para descargar el complemento PowerMap.
Figura 37. Descarga de Power Map
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Se ejecuta el instalador del complemento.
Abrimos Excel, y nos dirigimos a la pestaña de INSERTAR y posteriormente a
MAPA – PowerMap.
Figura 38. Complemento de Power Map
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino – Hellen Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
En el caso que se haya instalado el complemento, pero este no se encuentre
habilitado automáticamente realizaremos el siguiente procedimiento:
1. Hacemos clic en archivo > Opciones
2. Nos dirigimos a complementos
3. Se nos abre un cuadro de dialogo, ADMINISTRAR, seleccione
complementos COM y haga clic en IR
4. En complementos disponibles, compruebe el cuadro Microsoft Power Map
para Excel y haga clic en aceptar.
129
Figura 39. Habilitación del Complemento
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Como datos adicionales el complemento tiene algunos requerimientos que hay
que cumplir para su correcto funcionamiento; tales como:
Sistema Operativo Soportado
Windows 7, Windows 8, Windows Server 2008 R2 Versiones de Microsoft Office compatibles: • Office Professional Plus 2013
• Oficina Estándar 2013
• Oficina Hogar y Estudiante 2013
• Oficina Hogar y Negocios 2013
• Excel 2013 autónomo
• Power Map ya está incluido en Office 365. Esta descarga está destinada a usuarios de Office 2013
Ordenador y procesador: 1 Ghz o superior x86 / x64 Memoria del procesador: 1 GB de RAM (32 bits) / 2 GB de RAM (64 bits) Disco duro: 3,0 GB disponible
130
Conectividad a Internet: debe estar conectado a Internet para utilizar Power Map. Tarjeta gráfica: • DirectX10
• El controlador de gráficos más reciente
Teniendo ya instalado y habilitado el complemento podemos iniciar con el funcionamiento de PowerMap. Primero realizamos una recopilación de datos para poder obtener una base de datos.
Figura 40. Campos de la BD para Power Map
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
131
Seleccionamos toda la información de la cual queremos obtener la geolocalización
y ponemos a trabajar el complemento, lo cual tomara unos segundos dependiendo
de la cantidad de los datos a trabajar:
Se selecciona Inciar PowerMap.
Figura 41. Iniciar Power Map
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Y obtendremos un mapamundi, al cual se le debe de ir seleccionando los campos
necesarios con los que podremos obtener las visualizaciones de los puntos
establecidos, trabajando en el panel de capas.
132
Figura 42. Visualizaciones del GPS
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Para poder trabajar un poco más con la información le damos clic en siguiente en
el panel de capa y asi le daremos altura, categoría y hora a los datos, obteniendo
la visualización necesaria.
Figura 43. Trabajo con las Capas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
133
Crear un recorrido
1. Seleccione cualquier celda de la tabla de Excel o un rango de celdas que tenga los datos. Asegúrese de hacerlo antes de crear el recorrido ya que, de este modo, será más fácil que enlace los datos al nuevo recorrido.
2. Haga clic en Insertar > mapa 3D > Abrir mapas 3D.
Aparece la ventana de Inicio de mapas 3D, que muestra el nuevo recorrido.
Agregar otro recorrido al libro
1. Seleccione cualquier celda de la tabla de Excel o un rango de celdas que tenga los datos. Asegúrese de hacerlo antes de crear el recorrido ya que, de este modo, será más fácil que enlace los datos al nuevo recorrido.
2. Haga clic en Insertar > mapa 3D > Abrir mapas 3D.
Aparecerá el cuadro Inicio mapas 3D.
3. Haga clic en Nuevo recorrido.
El nuevo recorrido aparece en la ventana de Inicio de mapas 3D. Si ya estaba abierto otro recorrido, mapas 3D se cierra.
Guardar los recorridos
No hay ningún botón Guardar en mapas 3D; todos los recorridos y escenas se conservan en el estado en que se cierra la ventana. Cuando guarde el libro, cualquier 3D asigna recorridos y escenas se guardan con él.
Todos los cambios que realice en una escena en 3D mapas mientras edita se guardan automáticamente, pero los cambios que realice en una escena en modo de reproducción del paseo, como cambiar el tamaño, quitar una leyenda o quitar una escala de tiempo, no se guardan. Todos los recorridos abran en modo de edición de forma predeterminada y se muestran todas las escenas en un recorrido en el panel del Editor de recorridos.
Agregar una escena a un recorrido
Un recorrido puede tener una sola escena o varias escenas que se reproduzcan de manera secuencial para mostrar diferentes vistas de los datos; por ejemplo, resaltando una sección de un mapa o mostrando otros datos relacionados con las ubicaciones geográficas. Por ejemplo, la primera escena de un recorrido podría mostrar el crecimiento de la población de ciudades a lo largo del tiempo, seguida de una escena que muestre el número de piscinas públicas en estas ciudades en el mismo período de tiempo, seguida de más escenas que muestren otra información sobre estas ciudades. Este ejemplo muestra un recorrido de cuatro escenas para una selección de ciudades de EE. UU. Región sudoeste.
134
Figura 44. Agregar escena a un Recorrido
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Reproducir un recorrido
3D siempre asigna reproduce un recorrido en modo de pantalla completa. Botones de reproducción están disponibles en la parte inferior de la pantalla.
Figura 45. Reproducir un Recorrido
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
135
1. Abra el recorrido desde el cuadro Inicio mapas 3D. 2. En la ventana de mapas 3D, en la ficha Inicio, haga clic en Reproducir
recorrido.
1. En el libro, haga clic en Insertar > mapa 3D > Abrir mapas 3D. 2. Haga clic con el botón secundario en el recorrido y haga clic en Eliminar.
Copiar un recorrido
En el cuadro Inicio mapas 3D, haga clic en un recorrido y haga clic en Duplicar. Esto crea un nuevo recorrido que puede ajustar, dejando intacto el recorrido original.
Crear su mapa personalizado:
1. En Excel, abra el libro en el que tiene los datos de las coordenadas X e Y de las imágenes.
2. Haga clic en Insertar > mapa 3D.
Figura 46. Crear Mapa
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
3. Haga clic en Nuevo recorrido.
Figura 47. Agregar nuevo paseo
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
4. En mapas 3D, haga clic en Inicio > Nueva escena.
Figura 48. Agregar nueva escena
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
136
5. Seleccione Nuevo mapa Personalizado.
Figura 49. Nuevo Mapa Personalizado
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
6. En el cuadro Opciones de mapas personalizados, haga clic en Examinar para
la imagen de fondo , busque la imagen que desea usar, selecciónela y haga clic en Abrir.
Figura 50. Opciones de Personalización del Mapa
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
137
7. Ajuste las coordenadas X e Y según sea necesario.
También puede:
o Voltear los ejes al seleccionar la casilla Intercambiar el eje X e Y. o Haga clic en Autoajustar para obtener el mejor ajuste. o Active la casilla Bloquear los valores de coordenadas actuales, si no desea
que cambien los valores. 8. Haga clic en Aplicar para aceptar las selecciones realizadas y haga clic
en Siguiente en el panel Capas.
Cómo cambiar la manera en que se visualizan los datos:
1. Si no ve el Panel Capas, haga clic en Inicio > Panel Capas.
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
2. En la capa en la que desea mostrar datos adicionales, abra la lista desplegable Agregar campo que está en Ubicación y haga clic en el tipo de datos que quiere mostrar. (Puede agregar más de un tipo de datos).
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Figura 51. Panel de capas
Figura 52. Selección de Capa que desea mostrar
138
3. Para cambiar el tipo de gráfico que se muestra, haga clic en cualquiera de los tipos disponibles: Columna apilada, Columna agrupada, Burbuja, Mapa térmico o Región.
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Figura 53. Tipos de Gráficos
139
Anexo 7. Manual de Uso de Tableau
Se dirige a la página oficial de tableau en el siguiente link www.tableau.com
y se realiza una suscripción para obtener una versión de prueba.
Figura 54. Registro en Tableau
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Se inicia la descarga del instalador.
Figura 55. Descargar Instalador
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Se ejecuta el instalador y se inicia la instalación de Tableau.
Figura 56. Ejecución e Instalación de Tableau
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
140
Y ya podemos empezar a trabajar con la herramienta de Tableau en cual
nos permitirá abrir una base de datos en diferentes formatos.
Figura 57. Selección de BD
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Se nos mostrara la pantalla principal donde tendremos la opción de
arrastrar la base de datos, pudiendo visualizar los campos de la misma.
Figura 58. Campos BD Tableau
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
141
Obteniendo la visualización de los datos le damos clic a la hoja de trabajo.
Figura 59. Selección hoja de trabajo
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Donde se podrá seleccionar los campos para trabajar con la información de
la BD.
Figura 60. Trabajo con campos
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Y así obtener la visualización requerida.
142
Figura 61. Visualización en Tableau
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
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Anexo 8. Manual de Uso de Carto
1. Accedemos a la página web: carto.com
2. Creamos un usuario: introducimos una cuenta de correo, usuario y contraseña. En nuestro caso hemos creado el usuario [email protected]
Una vez introducidos los datos, se abre la pantalla de inicio.
Figura 62. Pantalla de Inicio de Carto
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
3. Ahora pinchamos en Create a table.
Figura 63. Creación de nueva tabla
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
144
Importar capas a CARTO
4. Vamos a seleccionar la opción de comenzar importando un shapefile (que tenemos comprimido en un archivo zip).
5. Seleccionamos el archivo y en unos segundos se importa (el tiempo de carga depende del peso de la tabla, en nuestro caso la capa es muy ligera (<1 mb).
• Una manera más rápida de cargar las capas es arrastrarlas hacia el Dashboard, (lo que nos ahorra varios clics).
6. Ya está importada la capa. Se ha creado automáticamente un campo que almacena las geometrías y un índice espacial para acelerar las consultas, este campo se llama the_geom.
Visualización de la capa
7. Pinchamos en la pestaña Map para visualizar nuestra capa en el mapa. CARTO utiliza como base para nuestros mapas las capas de Google, Nokia, mapas propios. Con la posibilidad de añadir también mapas de MapBox, XYZ o WMS externos:
Figura 64. Diseños de las capas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
145
Dando estilo a nuestra capa
8. A continuación vamos al menú anclado en la derecha y en el asistente de visualización seleccionamos Bubble ya que queremos representar nuestra capa de ciudades en función de su población.
Figura 65. Estilos de capas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
9. Vamos a personalizar también la ventana de información (infowindow) que se mostrará al seleccionar nuestra capa de ciudades (en nuestro ejemplo solo el nombre de las ciudades).
Figura 66. Personalización de la ventana de información
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Publicación de la capa online
10. Por último compartimos el mapa pinchando en la opción PUBLISH. Escogemos los controles que queramos que aparezcan
146
en el mapa y seleccionamos la opción Embed para acceder al código para integrar el mapa en nuestra web o compartirlo con todo el mundo.
Figura 67. Publicación de la capa online
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
Edición de capas
Además, CARTO nos permite editar nuestras capas espacialmente moviendo los puntos, editar los atributos de la tabla o crear nuevos puntos, para ello vamos al menú que está en la parte inferior derecha y seleccionamos la opción Add Point:
Figura 68. Edición de capas
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
147
Pero sin duda, como hemos mencionado anteriormente, el punto fuerte de
cartoDB es el análisis espacial.
Configurar el mapa
CartoDB dispone de varios tipos de mapa diferente que se ajustan a nuestras necesidades, podemos cambiarlo desde la opción BaseMap.
Tipos de mapas disponibles:
Elaborado por: Jaen Carlos García Lino, Hellen Ginger Muñoz Chóez
Fuente: Información de la Presente Investigación
También podremos configurar el formato de los puntos a visualizar, por ejemplo, si queremos visualizar los polideportivos con accesibilidad de los que no la tienen. Para ello desde la vista del mapa, en la opción ‘wizards’ del menú de la derecha escogemos el tipo ‘category’.
En las opciones de este tipo seleccionamos en el campo columna el valor ‘accesibilidad’ y automáticamente nos pintará un color para cada valor que pueda tomar esta columna. Podremos configurar también los colores que más nos gusten. Por último, configuraremos la leyenda que se visualizará al pinchar en cada uno de los puntos. Esto se hace desde la opción
Figura 69. Tipos de Visualización en Carto
148
‘infowindow’ del menú de la derecha. Aquí seleccionamos los valores que queramos que se muestren en la leyenda del punto en el mapa.
Compartir el mapa
Una vez que tenemos el mapa configurado a nuestro gusto podemos compartirlo mediante el botón ‘Share’ situado en la parte superior derecha. Esto nos generará varias opciones para compartirlo, desde una URL al mapa, un objeto embebido para añadir a tu web o un objeto con toda la información del mapa.
149
Anexo 9. Artículo Científico
SISTEMAS DE GEOLOCALIZACIÓN ORIENTADOS A
ENFERMEDADES TROPICALES EN LA CIUDAD DE GUAYAQUIL,
MEDIANTE EL USO DE CARTODB Y EL COMPLEMENTO POWER
MAP (EXCEL 2013)
Hellen Ginger Muñoz Choez1, Jaen Carlos Garcia Lino2
1 Universidad de Guayaquil - Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas,
Ecuador
2 Universidad de Guayaquil - Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas,
Ecuador
RESUMEN
En la actualidad se puede notar que existe mucha presencia de enfermedades
transmitidas por vectores (mosquitos) y en un estudio proporcionado por la OMS
afirma que a nivel mundial por año se llegan a registrar más de 1000 millones de
casos de personas contagiadas, de los cuales más de 1 millón de los mismos muere
por dichas enfermedades (OMS, 2016). Por eso mediante los sistemas de
geolocalización se quiere permitir que entidades públicas, como el caso del
Ministerio de Salud Pública del Ecuador puedan utilizar herramientas de sistemas
de información geográfica para obtener las coordenadas de ubicación en la ciudad
Guayaquil donde se presentan brotes de enfermedades producidos por mosquitos,
con el fin de erradicar enfermedades tropicales, disminuyendo el número de
defunciones por esta causa. Por tal motivo se ha determinado como objetivo la
visualización de los puntos de referencia de las enfermedades tropicales, las cuales
ayudara a obtener las zonas afectadas más vulnerables para tratar de disminuir la
existencia de más personas contagiadas en dichos sectores. En la investigación de
este proyecto fue necesario utilizar varias metodologías tradicionales, las cuales
sirvieron de gran apoyo al momento de abordar conocimientos en herramientas GIS
y enfermedades vectoriales que se encuentran en la ciudad de Guayaquil (Escobar
150
, y otros, 2016); llegando a la conclusión que las herramientas de sistemas de
información geográfica como Excel 2013 con su complemento Power Map sería de
gran ayuda para personas con poco conocimiento en informática; y CartoDB fue
considerado como una herramienta para personas con perfil avanzado en
informática y estadísticas que permiten la visualización de las enfermedades
tropicales mediante un mapa urbano de la ciudad de Guayaquil siendo estas de gran
ayuda para que el Ministerio de Salud Pública pueda erradicar las enfermedades
tropicales mostradas en los sistemas de geolocalización.
Palabras claves: Sistema de información geográfica, enfermedades vectoriales,
CartoDB, Power Map, geolocalización.
151
ABSTRACT
At present it can be noted that there is a high prevalence of vector-borne diseases
(mosquitoes) and in a study provided by the WHO, it states that worldwide over a
year there are more than 1000 million cases of infected people, of which more than
1 million of them die from these diseases. That is why, through geolocation systems,
we want to allow public entities, such as the Ministry of Public Health of Ecuador,
to use geographic information systems tools to obtain location coordinates in the
city of Guayaquil, where outbreaks of diseases occur. mosquitoes, in order to
eradicate tropical diseases, decreasing the number of deaths due to this cause. For
this reason, the objective has been to visualize the reference points of tropical
diseases, which will help to obtain the most vulnerable affected areas in order to try
to reduce the number of people infected in these sectors. In the investigation of this
project it was necessary to use several traditional methodologies, which served as a
great support when dealing with knowledge in GIS tools and vector diseases found
in the city of Guayaquil; arriving at the conclusion that the tools of geographic
information systems such as Excel 2013 with its Power Map add-on would be of
great help for people with little knowledge in computer science; and CartoDB was
considered as a tool for people with an advanced profile in computer science and
statistics that allow the visualization of tropical diseases through an urban map of
the city of Guayaquil, being these very helpful so that the Ministry of Public Health
can eradicate tropical diseases shown in the geolocation systems.
Keywords: Geographic information system, vector diseases, CartoDB, Power
Map, geolocation.
152
1. INTRODUCCIÓN
Aproximadamente desde la década de los sesenta muchos especialistas que se
interesaron en el estudio de la localización de información han ido usando las
computadoras para la manipulación de datos espaciales, y en sus inicios se va dando
de una manera muy leve; debido al desconocimiento. Pero como la tecnología
avanza de una manera impresionante, en la década de los ochenta se ha podido
observar como el hardware y software fue obteniendo mejoras considerables lo que
ha permitió incursionar en un significativo producto o servicio tecnológico como
son los Sistema de Información Geográfica (GIS). (Bonham Carter, 2014).
Obteniendo así un gran impacto en el uso de información geográfica.
La tecnología de los GIS trabaja con información geográficamente referenciada,
abriendo su uso para múltiples disciplinas, lo que hace que sea una tecnología
multidisciplinaria que empieza trabajando en la Arqueología (Smith, Howland, &
Levy, 2015), el Impacto Ambiental (Landázuri, y otros, 2013), la planificación
urbana (Baratin, Bertozzi, & Moretti, 2015) , la Cartografía (Hu, Baynard, Hu, &
Fazio, 2015), la Sociología, Logística (Yamamoto & Ikeda, 2016), Marketing entre
otras. Pero para este estudio incursionaremos en un ámbito muy provechoso como
la Medicina. Debido a que el Ministerio de Salud Pública (MSP) en su web-site
oficial no evidencia una base de datos de geolocalización donde se pueda conocer
en qué sectores específicos de la ciudad de Guayaquil, se encuentran activas
enfermedades vectoriales o también conocidas como enfermedades transmitidas
por mosquitos.
Sin embargo, el MSP con el apoyo de la Policía Nacional (PN) ha desplegado
equipos vectoriales que trabajaran en la semana intensiva intersectorial para
contrarrestar el índice de enfermedades vectoriales; tal como la Dirección Nacional
de Epidemiología (DNE) presenta en su cuadragésimo cuarto numero de la Gaceta
Epidemiológica del año 2017; que representa al ultimo corte presentado hasta la
fecha del 8 de noviembre, con el fin de proporcionar información nacional oportuna
que es generada desde los establecimientos operativos de la Red de Salud Pública
(MSP, 2017).
153
De esta manera obteniendo la información necesaria se puede empezar a dar uso de
los beneficios de la herramienta power map, la cual en primeras instancias nos da
la posibilidad de importar una base de datos donde se escogerá el nivel de geografía
y el mapa a utilizar, seleccionando el campo al cual queremos georreferenciar y así
poder establecer una categoría, un alto y hora; que ayudará a que se muestren los
procesos a través del tiempo. Otra de las ventajas que tiene power map es que
permite tener la posibilidad de visualizar en el mapa la diversidad de puntos
referenciados de las enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil teniendo
como resultados mapas con simbologías de calor donde se puede apreciar de una
manera muy significativa en que parte hay más presencia de brotes infecciosos; por
otro lado el gráfico de barras permite determinar la cantidad de personas
padecientes de enfermedades vectoriales localizadas en las diferentes parroquias en
la ciudad de Guayaquil; y por último la representación de puntos donde se pueden
identificar debidamente las ubicaciones proporcionadas permitiendo así que el MPS
pueda llevar un mejor control y hasta erradicar la enfermedad.
CartoDB es una plataforma abierta, potente e intuitiva que ayudara a descubrir y
predecir las ideas clave que subyacen a la ubicación de los datos en nuestro mundo
(Carto, 2017). Por lo tanto, se puede definir a CartoDB como una plataforma que
nos permitirá interactuar con varios tipos de bases de datos a través de la
localización inteligente mediante la visualización y creación de mapas. CartoDB se
compone de una interfaz de usuario, con una base de datos geoespacial y al tener
una gran accesibilidad a los diferentes formatos de archivos es que se da la buena
visualización de los mapas que hacen referencia a las enfermedades producidas por
los mosquitos desde la interfaz que usa CartoDB ya que contiene un lenguaje de
estilo de MapBox que comúnmente es llamado como CartoCSS al cual hace mucha
referencia al CSS. Por lo cual se puede aplicar varios estilos al conjunto de datos,
permitiendo conseguir visualizaciones de datos avanzadas como: mapas de
burbujas, cambios de colores y tonalidades de claros a oscuros permitiendo disfrutar
154
de una amplia gama, densidad de cuadros y hexágonos; obteniendo mapas
personalizados al gusto (Sánchez, 2013).
Y como consecuencia de esto se pretende mostrar a través de un mapa urbano de la
ciudad de Guayaquil los sectores con mayor cantidad de brotes infecciosos
integrando la tecnología GIS, que luego ayudaran a la toma de decisiones de las
entidades para tratar de mitigar la proliferación de las enfermedades que cada año
se incrementan debido al desconocimiento de los contagiados.
Finalmente, este trabajo está dividido en 3 secciones, las cuales se detallan a
continuación: en la sección Métodos se explica que métodos tradicionales fueron
necesarios para obtener una muestra con mucha relevancia para el desarrollo de la
investigación y también cuales fueron las herramientas que se utilizó para el
desarrollo del proyecto.
En Resultados detalla el conocimiento que poseen las personas con respecto a las
herramientas GIS utilizadas en nuestra investigación y también el conocimiento
acerca del padecimiento de las enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil.
En las conclusiones se pretende mostrar el cumplimiento del objetivo planteado
debido a la correcta visualización que mostró las herramientas utilizadas en esta
investigación. Y por último en las referencias se pretende mostrar las bibliografías
empleadas en el desarrollo del artículo.
2. MÉTODOS
Para el desarrollo de este proyecto se aplicó los métodos tradicionales los cuales
una vez definida la población mediante el análisis documental o meta-análisis se
155
pudo obtener la muestra con la cual se llevó a cabo el estudio de esta investigación
siendo determinada mediante un conjunto de artículos científicos extraídos de las
bases de datos científicas como: IEEE y Springer que nos narra información de
sistemas GIS y de enfermedades transmitidas por mosquitos de los cuales después
de aplicar los criterios de inclusión y exclusión tenemos como muestra un total de
56 artículos de mucha relevancia para el desarrollo de la investigación (Tabla #1).
Tabla #1
Análisis documental
Nota. Información trabajada con los artículos científicos mediante criterios de inclusión y
exclusión
2.1 POWER MAP
El complemento Power Map es una herramienta brindada por la empresa en
tecnologías Microsoft Company, la cual proporciona la posibilidad de realizar
trabajos con la visualización de datos en una imagen, mediante la creación de la
base de datos, referente a lo que se desea mostrar, en este caso las enfermedades
vectoriales de la ciudad de Guayaquil, siendo así este complemento una ventaja
brindada por el paquete de Microsoft office (Microsoft Company, 2014).
REVISTA DESCRIPTORES ARTICULOS
ENCONTRA
DOS
CRITERIOS RESULTADO
PALABRAS
CLAVE
EXCLUSION
SPRINGER •Geographical
information System
•Open source GIS
•Digital cartography
88 66 22
IEEE • Geographic
Information System
(GIS)
• Data Visualization
• Open Source
Software -Free
100 66 34
TOTAL 188 132 56
156
Muchas personas usan Excel como una simple hoja de cálculos en la que solo
realizaran trabajos muy básicos (Figura #1), por ese motivo se trata con esta
investigación dar a conocer la potencialidad con la que cuenta este programa que,
aunque no es de libre distribución, si se encuentra al alcance de la mayoría de las
personas; por esto en la pestaña de insertar se encontrara el complemento de Power
Map, con el cual se puede incursionar con trabajos de mapas interactivos a través
de capas. Como datos adicionales el complemento tiene algunos requerimientos que
hay que cumplir para su correcto funcionamiento.
Figura #1. Visualización trabajos básicos en Excel 2013
Otra de las ventajas que tiene power map es que permite tener la posibilidad de
visualizar en el mapa la diversidad de puntos referenciados de las enfermedades
vectoriales en la ciudad de Guayaquil teniendo como resultados mapas con
simbologías de calor en la (Figura #2) donde se puede apreciar que estamos
trabajando en la capa 1 la cual de una manera muy significativa muestra por medio
157
de los puntos de calor en que parte hay más presencia de brotes infecciosos; por
otro lado los simbolos que se encuentran en la parte inferior derecha de la imagen
permite direccionar el mapa ya sea de arriba hacia abajo y de izquierda a derecha
respectivamente se vaya presionando los simbolos. Por ultimo en la parte inferior
izquierda donde se muestra los simbolos (-) y (+) que nos permite acercar o alejar
la imagen del mapa mostrados en la figura con los repectivos puntos que determina
la cantidad de personas padecientes de enfermedades vectoriales localizadas en las
diferentes parroquias en la ciudad de Guayaquil.
Figura #2. Visualización de los puntos en Excel 2013
2.2 CARTODB
La idea central de CartoDB es que se encuentra basado en el Sistema Gestor de
Base de Datos (SGBD) PostgreSQL, que junto con el módulo PostGIS, hacen de la
herramienta una base de datos geográfica en la nube, la cual nos ofrece una
distribución más rápida y escalable de los mapas (Sánchez, 2013). CartoDB es una
plataforma abierta, potente e intuitiva que ayudara a descubrir y predecir las ideas
clave que subyacen a la ubicación de los datos en nuestro mundo (Carto, 2017).
158
CartoDB al igual que varios SGBD se encarga de crear, modificar, organizar y
ordenar tablas con datos de una base geoespacial que se compone de una interfaz
de usuario con la que se puede realizar de diversas maneras: con programación,
manuales, importándolos desde cualquier formato de archivo; por lo que CartoDB
reconoce una gran variedad de formatos tales como: GeoTIFF, Keyhole Markup
Language, Hoja de cálculo de Excel, GeJSON, Hoja de cálculo OpenDocument,
GPS Exchange Format, OpenStreetMap, lo cual permite tener una gran
accesibilidad a los archivos realizados en diferentes formatos, por lo que de esta
manera permite realizar una buena visualización de los mapas mediante la interfaz
que usa CartoDB (Carto, 2017) al contener un lenguaje de estilo de MapBox que
normalmente se llama CartoCSS, que hace mucha referencia al CSS, en el cual
permite aplicar varios estilos al conjunto de datos, para poder conseguir
visualizaciones avanzadas como: cambio de colores y tonalidades, mapas de
burbujas permitiendo densidad de cuadros, hexágonos y disfrutar de una gama muy
amplia de colores (Sánchez, 2013).
Figura #3. Visualización de los puntos en CartoDB
159
Sin embargo, también se proporciona información detallada tal como se muestra en
la (Figura #3) la cual extrae al centro desde MapBox el mapa de la ciudad que deseas
localizar que en este caso es de la ciudad de Guayaquil, con una variedad de puntos
resaltados en 6 tonalidades que simbolizan las parroquias de la ciudad donde se
encuentran presente enfermedades tropicales; las mismas que se encuentran
enmarcadas en la parte lateral superior izquierda donde el color morada representa
la parroquia Tarqui, el azul la parroquia Ximena, de verde la parroquia Febres
Cordero, fucsia la parroquia Pascuales, de amarillo la parroquia Urdaneta y de
plomo cualquier otra ubicación que no se encuentre registrada en esas parroquias.
Adicionalmente se ubica en la parte lateral derecha una capa que contiene en la
parte superior 3 enfermedades tropicales que afectan en gran porcentaje a la ciudad
de Guayaquil, tales como: el Zika, Dengue y Mal de Chagas; cuyas barras de color
verde y números al final de cada una representa la cantidad de personas padecientes
de dicha enfermedad. Por último, en la parte inferior izquierda se encuentran iconos
de más (+) y menos (-) que permiten acercar y alejar los puntos geolocalizados en
el mapa y en la parte inferior derecha el primer icono nos permite ir creando puntos
en caso de ser necesario, al dar clic en el icono siguiente se podrá visualizar la tabla
que contiene los datos registrados y para regresar a la visualización del mapa solo
damos clic en el icono que se encuentra a lado.
3. RESULTADOS
Después de realizar las investigaciones necesarias que definen un sistema de
geolocalización de enfermedades vectoriales en la ciudad de Guayaquil, se integró
la información a herramientas informáticas (Excel 2013 - Power Map y CartoDB)
obtenido así el sistema, el cual necesitaba ser validado, y para efecto de esto se
llevó a cabo la presentación del sistema a un grupo de personas que manejen las
TIC, para que así pueda ser corroborado el uso y operabilidad de GIS; y dentro de
este grupo fueron considerados estudiantes de titulación de la CISC (Carrera de
Ingeniería en Sistemas Computacionales) y finalmente se obtuvieron los siguientes
resultados:
160
En primeras instancias, solo un 37.5% de la población encuestada tiene un completo
desconocimiento de las herramientas GIS, sin embargo, el 62.5% restante de la
población ha trabajado y tiene conocimiento de la tecnología y de su uso, aunque
de preferencia prevalece el uso de las herramientas de libre distribución vs las de
pago o licencia.
Otro resultado obtenido de esta investigación fue la recopilación de un listado de
herramientas GIS open source (Tabla # 3), las cuales han sido más utilizadas en los
diferentes áreas de implementación, de donde se destacan de una manera relevante
a GRASS, gvSIG, QGis entre otras (Morales A. , Las mejores aplicaciones GIS
open source, 2017), con las que se pueden realizar futuras implementaciones en el
área de la medicina.
Tabla #3
Herramientas GIS open source más usadas
Nota. Información obtenida del meta-análisis realizado en el proceso de la investigación
Otros resultados indican que 23 personas muestran un total acuerdo al enunciado,
lo que representa el 57.5% de los encuestados. Mientras que 11 personas se
Herr
am
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tas G
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n
So
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GRASS GIS
OpemJUMP
KOSMO
SAGA
Quantum GIS
TileMILL
TerraView
Whitebox GAT
gvSIG
uDig
161
muestran en Parcial Acuerdo que representa 27.5%, además se nota que 4
encuestados equivalentes al 10 % se muestran Indistintos y el 5% en desacuerdo, es
decir 2 de ellos, lo que indica que los usuarios prefieren herramientas GIS de libre
distribución.
También se toma en consideración que un 74.6% de la población cree que, al contar
con un sistema de Geolocalización para enfermedades vectoriales, este aportaría de
una manera considerable al MSP con el cual se adquiría un mejor conocimiento de
las zonas a las cuales se le debería realizar un seguimiento de prevención y control
de las enfermedades vectoriales. Los mismos que califican los sistemas presentados
de muy fácil manejo y operabilidad, que incluso recomendarían su uso.
También se obtuvo, como resultado las diferentes visualizaciones que permite
Microsoft Excel 2013 – 2016, en su complemento Power Map, el cual brinda una
gran gama de estilos y trabajos por medio de capas que utiliza información espacial,
que puede ser usada por personas con poco conocimiento informático, como sería
el caso de los Galenos, presentada en (Figura #3); donde solo se presenta un cuadro
en la parte superior derecha que contiene el nombre de la capa que en este caso sería
Capa 1 y los puntos que contiene la misma se visualizan de color azul dispersos por
el mapa de la ciudad de Guayaquil, y en la parte inferior derecha se encuentran los
iconos (flechas en varias direcciones) para realizar cambios de perspectivas desde
los 4 puntos cardinales, logrando acercar con más (+) y alejar con menos; de esta
manera se estaría cumpliendo con el objetivo de la investigación y otra herramienta
de mucha utilidad con la cual se realizaron pruebas de estudio fue CartoDB, que
aunque requiere de algo más de conocimientos informáticos su funcionalidad la
convierte en una herramienta eficiente y recomendada al brindar varios estilos.
162
Figura #3. Visualización de los puntos en Excel 2013
4. CONCLUSIONES
Una vez culminado el presente proyecto de investigación se pudo concluir:
• La lectura de los diferentes artículos científicos ha brindado información
referente a la funcionalidad, características, aplicaciones y manejo de los
sistemas de información geográfica, lo que permitió adquirir el
conocimiento adecuado de los conceptos usados para el abordaje de la
investigación.
• La personalización de los campos de la base de datos médica fue de suma
importancia al momento de incursionar con herramientas GIS que trabajan
bajo licenciamiento, ya que permitió brindar una excelente visualización y
manejo del software usados en el desarrollo de la investigación como son
CartoDB y el complemento PowerMap de Microsoft Excel en sus versiones
2013 - 2016.
• Para el correcto funcionamiento del software Excel y CartoDB,
respectivamente se utilizó el componente PowerMap y se agregó un campo
a la base de datos que contenía las coordenadas obtenidas de Google Map,
163
en cambio con el software CartoDB fue necesario convertir el archivo de
extensión .xlsx (Excel) a un archivo CSV.
• Finalmente, con los software: Excel mediante componente PowerMap y
CartoDB, se consiguió mostrar el mapa urbano de la ciudad de Guayaquil,
con los puntos geográficos de las direcciones de enfermedades vectoriales
producidas por los mosquitos. Sin embargo, en el software CartoDB, por ser
un software profesional de Sistemas de Información Geográfica (GIS), se
puede realizar las visualizaciones con diferentes procedimientos y más
detallados.
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