Percepción de seguridad en el transporte público del Estado de México en relación con la contingencia COVID 19 mediante el uso de Minería de Datos.

Autores/as

  • Erick Noriega Díaz
  • Javier Romero Torres
  • Doricela Gutiérrez Cruz
  • Ricardo Rico Molina

Palabras clave:

Arboles de clasificación, COVID-19, Knowledge Discovery in Databases, Minería de Datos, Transporte público

Resumen

Se analiza el nivel de percepción de seguridad en el transporte público del Estado de México en relación con la contingencia COVID-19 mediante el uso de minería de datos. Los 1788 datos fueron obtenidos de la encuesta movilidad y medidas sanitarias-contingencia COVID-19 realizada por la UAEM en el año 2020. Las variables evaluadas fueron seguridad accediendo, seguridad esperando, seguridad a bordo, seguridad general. Para la clasificación se utilizó el algoritmo J48. La percepción de seguridad en el uso del transporte público en el Estado de México se mantiene constante. Con el algoritmo apriori se identifica que el 88 % de los usuarios percibieron inseguridad en el transporte durante su trayecto.

Publicado

2023-05-29

Número

Sección

Conference on Computer Science and Computer Engineering