Acevedo Blanco, Antonio JesúsMartínez Quintana, M. ViolanteGonzález Rabanal, Miryam de la Concepción2025-08-292025-08-292025-07-29Acevedo Blanco, A. J., Martínez Quintana, M. V., & González Rabanal, M. . C. (2025). Desempleo de larga duración en Andalucía: análisis geosociológico de patrones espaciotemporales. Revista Española De Investigaciones Sociológicas, 5–26. Recuperado a partir de https://reis.cis.es/index.php/reis/article/view/24370210-5233https://doi.org/10.5477/cis/reis.192.5-26https://hdl.handle.net/20.500.14468/29952Esta investigación analiza la dependencia espaciotemporal del desempleo de larga duración (DLD) a nivel municipal en Andalucía y su significación geosociológica, utilizando datos abiertos de 2015 a 2023. Se lleva a cabo un análisis espacial bivariante para evaluar la dependencia global, seguido de una aproximación a la autocorrelación local mediante el análisis de clúster LISA (Local Indicators of Spatial Association) y un mapa de colocalización de las agrupaciones en la serie temporal. Los resultados revelan un descenso en la autocorrelación espacial y una reducción significativa de la polarización territorial del DLD, lo que sugiere posibles mejoras en el empleo. Las implicaciones prácticas destacan la importancia de incluir las ciencias de datos espaciales y los datos abiertos en políticas de empleo territorialmente focalizadas, para evaluar adecuadamente las implicaciones socioeconómicas y laborales.This research used open data from 2015 to 2023 to analyse the spatio-temporal dependence of long-term unemployment (LTU) at the municipal level in Andalusia, Spain, and its geo-sociological significance. A bivariate spatial analysis was conducted to assess global dependence, followed by an approach to assess local autocorrelation using a LISA (Local Indicators of Spatial Association) cluster analysis and a colocation map of the clusters over the time series. The results revealed a decrease in spatial autocorrelation and a significant reduction in the territorial polarisation of LTU, suggesting possible improvements in employment. The practical implications highlighted the importance of including spatial data science and open data in territorially-focused employment policies to adequately assess the ensuing socio-economic and employment implications.esinfo:eu-repo/semantics/openAccess5906.99 Otras (especificar)journal articleAndalucíaCiencias de Datos EspacialesDatos AbiertosDependencia espaciotemporalDesempleo de larga duraciónOpen DataAndalusiaSpatial Data ScienceOpen DataSpatio-temporal DependenceLong-term Unemployment