Integración de ciencia de datos y análisis geoespacial para la generación de propuestas de gestión eficiente y distribución inteligente de contenedores. Caso de estudio: Gestión de residuos del departamento Rivadavia

Abstract

El presente trabajo de fin de carrera se enmarca en el ámbito del Proyecto de Investigación “Ciencia de datos como instrumento para la generación de políticas públicas en la planificación y desarrollo urbano de gobiernos municipales. Caso de estudio: Municipalidad de Rivadavia” aprobado por el Rectorado de la Universidad Nacional de San Juan a través de la Resolución 1499/23-R. En el contexto del proyecto de investigación mencionado, se planteó el análisis mediante la aplicación de Ciencia de Datos, de la implementación de políticas públicas territoriales a través de las transformaciones urbanas y del terreno, desde una perspectiva multidimensional, interdisciplinaria e interinstitucional. Esto permitió la utilización de la información con el fin de problematizar, producir y generar conocimiento pertinente para la gestión del territorio. Este trabajo se orientó a la creación de un sistema de información integral basado en ciencia de datos, capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de información georreferenciada vinculada a variables espaciales, económicas, productivas y sociales. Esto permitió la construcción de escenarios dinámicos de análisis, fundamentales para diseñar políticas públicas urbanas ajustadas a las características y necesidades del territorio. La generación de matrices georreferenciadas y de indicadores pertinentes se favoreció no sólo la regulación del crecimiento urbano y la planificación estratégica, sino también la identificación de problemáticas específicas que impactan en la calidad de vida de la población. En este contexto el presente trabajo de fin de carrera, abordó la aplicación de ciencia de datos y análisis geoespacial como herramienta para la generación de propuestas de gestión de residuos sólidos urbanos en el departamento Rivadavia, provincia de San Juan. La experiencia demostró que, a pesar de intentos previos de implementación de planes ambientales, las políticas aplicadas no prosperaron por falta de información precisa y de campañas de concientización ciudadana. Actualmente no existen estrategias activas de clasificación de residuos, lo que evidencia desigualdades en el acceso a infraestructura adecuada y una baja participación comunitaria en la separación de materiales. Mediante los datos obtenidos en el censo del año 2022 en la República Argentina y su posterior procesamiento, se planteó la construcción de indicadores sociodemográficos, para diseñar políticas ambientales basadas en evidencia que permitan optimizar la distribución de contenedores y garantizar un uso más eficiente de los recursos municipales. Se demostró que el empleo de ciencia de datos y sistemas de información geográfica posibilitó identificar áreas prioritarias, para mejorar la planificación de la recolección y aumentar las posibilidades de éxito de las estrategias ambientales. En este sentido se integró la dimensión tecnológica y social, para contribuir a fortalecer la capacidad de los gobiernos locales para elaborar políticas públicas sostenibles, equitativas y ajustadas a la diversidad territorial.