García Palomares, Juan CarlosOsorio Arjona, Joaquín2024-05-202024-05-202019-10-161578-5157https://doi.org/10.21138/GF.648https://hdl.handle.net/20.500.14468/12110Este trabajo investiga la movilidad a los campos universitarios en el Área Metropolitana de Madrid a partir de datos geolocalizados de Twitter, aprovechando su alto uso por la población joven. A partir de la identificación de usuarios de Twitter, de sus campus y lugares de residencia, se estiman áreas de influencia de las distintas universidades, y se combinan los datos obtenidos con otras fuentes como ficheros de tiempos de viaje o datos de nivel de renta para analizar tiempos según modo de transporte y tipo de universidad. Los resultados muestran que los estudiantes tienden a residir cerca del campus al que asisten y la tendencia de los estudiantes de universidades privadas a residir en las zonas con mayor nivel de renta.This work investigates university mobility in the Metropolitan Area of Madrid using geolocated Twitter data, taking advantage of its high use by the young population. From the identification of users, their campuses and residences, influence areas of the different universities are estimated, and the obtained data is combined with other sources like time travel files or income level data to analyse the influence of the transport mode, the type of university, or the place of residence in university mobility. The results show that students tend to reside near the campus they attend and the tendency of students from private universities to reside in areas with higher income levels.esinfo:eu-repo/semantics/openAccessBig Data y universidades: análisis de movilidad de los estudiantes universitarios a partir de datos de Twitterjournal articleTwittermovilidaduniversidadestransportesmodelo gravitacional