[ca] La major part de la població mundial resideix actualment en àrees urbanes, i es preveu que pràcticament tot el creixement del planeta es concentri en elles en els propers 30 anys, convertint la millora de la qualitat de vida a les ciutats en un dels grans reptes del present segle. És per tant imprescindible disposar d'informació sobre les activitats que les persones desenvolupen en elles, que permetin al planejament donar resposta a les seves necessitats. Aquesta tesi proposa l'ús de dades compartides de manera voluntària pels milions d'usuaris que conformen les comunitats de les xarxes socials com una valuosa eina per a l'estudi de la complexitat de la ciutat, per la seva capacitat de proporcionar un volum d'informació urbana sense precedents, reunint components tant geogràfics, temporals, semàntics i multimèdia. No obstant això, aquest volum i varietat de les dades planteja grans reptes pel que fa a la seva obtenció, tractament, anàlisi i representació, requerint adoptar les millors pràctiques de la ciència de dades, aplicades des de múltiples punts de vista al camp dels estudis urbans, posant sempre l'èmfasi en la reproductibilitat de les metodologies desenvolupades. Aquesta investigació se centra en el cas d'estudi de la ciutat de Barcelona, a partir de les dades públiques obtingudes de Panoramio, Flickr, Twitter i Instagram. Després d'una revisió de l'estat de l'art, es desenvolupa l'operativa d'accés als diferents serveis, revisant les dades disponibles i les seves limitacions. A continuació, s'analitzen les dades obtingudes en diferents escales espacials i temporals. La primera aproximació a les dades es desenvolupa a partir de l'origen dels usuaris que han pres fotografies geolocalitzades de Barcelona, a través de la geocodificació de les ubicacions que apareixen en els seus perfils públics de Flickr, permetent identificar les regions, països i ciutats amb major afluència de visitants i relacionar els resultats amb diferents indicadors a escala global. La següent escala d'anàlisi es centra en la ciutat en el seu conjunt, desenvolupant metodologies per a la representació de la distribució espacial de les localitzacions obtingudes, evitant els artefactes produïts per la superposició de mostres. Per a això s'agreguen les localitzacions en tesselacions regulars, la mida de les quals es determina empíricament a partir de la seva distribució espacial. S'utilitzen dues tècniques d'estadística espacial (I de Moran i G* de Getis-Ord) per a visualitzar l'autocorrelació espacial local dels àmbits amb densitats excepcionalment altes o baixes, seguint un criteri de significança estadística. Finalment s'introdueix com a alternativa no paramètrica l'estimació de la densitat. El tercer nivell de detall coincideix amb la delimitació administrativa oficial de Barcelona en 73 barris i 12 districtes, realitzada a partir de criteris històrics, morfològics i funcionals. S'introdueixen els micromapes com a tècnica de representació capaç d'aportar un context geogràfic a gràfics estadístics d'ús comú, juntament amb una metodologia per produir aquests micromapes de manera automàtica. Es compara aquesta tècnica amb diagrames de dispersió anotats per a relacionar la intensitat de fotografies amb diferents indicadors urbans a escala de barri. En l'escala més detallada s'abandona la hipòtesi d'homogeneïtat espacial i es trasllada l'anàlisi al sistema viari. Es presenten dues tècniques d'atribució de localitzacions a trams de carrer del graf vial (directa per distància o indirecta a través de les adreces postals), així com la generalització de l'estimació de la densitat d'un espai euclidià a una topologia de xarxa. Fora del context espacial, s'analitzen les interaccions de tres cicles temporals a partir de les metadades del moment en què van ser preses les fotografies: diürn/nocturn (cicle diari), treball/oci (cicle setmanal) i estacional (cicle anual).

[en] Most of the world's population now resides in urban areas, and it is expected that almost all of the planet's growth will be concentrated in them for the next 30 years, making the improvement of the quality of life in the cities one of the big challenges of this century. To that end, it is crucial to have information on how people use the spaces in the city, and allows urban planning to successfully respond to their needs. This dissertation proposes using data shared voluntarily by the millions of users that make up social network's communities as a valuable tool for the study of the complexity of the city, because of its capacity of providing an unprecedented volume of urban information, with geographic, temporal, semantic and multimedia components. However, the volume and variety of data raises important challenges regarding its retrieval, manipulation, analysis and representation, requiring the adoption of the best practices in data science, using a multi-faceted approach in the field of urban studies with a strong emphasis in the reproducibility of the developed methodologies. This research focuses in the case of study of the city of Barcelona, using the public data collected from Panoramio, Flickr, Twitter and Instagram. After a literature review, the methods to access the different services are discussed, along with their available data and limitations. Next, the retrieved data is analyzed at different spatial and temporal scales. The first approximation to data focuses on the origins of users who took geotagged pictures of Barcelona, geocoding the hometowns that appear in their Flickr public profiles, allowing the identification of the regions, countries and cities with the largest influx of visitors, and relating the results with multiple indicators at a global scale. The next scale of analysis discusses the city as a whole, developing methodologies for the representation of the spatial distribution of the collected locations, avoiding the artifacts produced by overplotting. To this end, locations are aggregated in regular tessellations, whose size is determined empirically from their spatial distribution. Two spatial statistics techniques (Moran's I and Getis-Ord's G*) are used to visualize the local spatial autocorrelation of the areas with exceptionally high or low densities, under a statistical significance framework. Finally, the kernel density estimation is introduced as a non-parametric alternative. The third level of detail follows the official administrative division of Barcelona in 73 neighborhoods and 12 districts, which obeys to historical, morphological and functional criteria. Micromaps are introduced as a representation technique capable of providing a geographical context to commonly used statistical graphics, along with a methodology to produce these micromaps automatically. This technique is compared to annotated scatterplots to relate picture intensity with different urban indicators at a neighborhood scale. The hypothesis of spatial homogeneity is abandoned at the most detailed scale, focusing the analysis on the street network. Two techniques to assign events to road segments in the street graph are presented (direct by shortest distance or by proxy through the postal addresses), as well as the generalization of the kernel density estimation from the Euclidean space to a network topology. Beyond the spatial domain, the interactions of three temporal cycles are further analyzed using the timestamps available in the picture metadata: daytime/nighttime (daily cycle), work/leisure (weekly cycle) and seasonal (yearly cycle).