Salones de juego autorizados en la Región de Murcia
Introducción
Antes de utilizar una base de datos oficial, se ha llevado a cabo una investigación inicial utilizando datos de OpenStreetMap (OSM) para identificar establecimientos relacionados con el juego en la Región de Murcia. OpenStreetMap es una base de datos geográfica colaborativa donde los usuarios pueden añadir o modificar información, lo que la convierte en una fuente muy útil para diversos análisis espaciales.
No obstante, este tipo de bases de datos pueden tener limitaciones importantes. Dado que es una base de datos editada por usuarios, la información puede estar incompleta, desactualizada o no reflejar todos los establecimientos existentes.
Para verificarlo, se ha obtenido un conjunto de datos de OSM de los salones de juego en la Región de Murcia.
# Crear el bbox de la región de Murcia
#bbox_murcia_ccaa <- osmdata::getbb("Región de Murcia, Spain")
# Primera query: amenity = gambling o casino
#q1_murcia <- bbox_murcia_ccaa %>%
# osmdata::opq(timeout = 1000) %>%
#osmdata::add_osm_feature(key = "amenity", value = c("gambling", "casino"))
#salones_amenity_murcia <- osmdata::osmdata_sf(q1_murcia)
#salones_amenity_murcia_pts <- salones_amenity_murcia$osm_points %>%
# distinct(osm_id, .keep_all = TRUE)
# Segunda query: leisure = adult_gaming_centre
#q2_murcia <- bbox_murcia_ccaa %>%
# osmdata::opq(timeout = 1000) %>%
#osmdata::add_osm_feature(key = "leisure", value = "adult_gaming_centre")
#salones_leisure_murcia <- osmdata::osmdata_sf(q2_murcia)
#salones_leisure_murcia_pts <- salones_leisure_murcia$osm_points %>%
# distinct(osm_id, .keep_all = TRUE)
# Unir ambos datasets
#salones_murcia_sf <- bind_rows(salones_amenity_murcia_pts, salones_leisure_murcia_pts)
# Guardar resultado
#saveRDS(salones_murcia_sf, "salones_murcia_sf.RDS")
salones_murcia_sf <- readRDS("../data/2526020031/salones_murcia_sf.RDS")
# Mapa
ggplot() +
ggspatial::annotation_map_tile(type = "cartolight", zoom = 9) +
geom_sf(data = salones_murcia_sf, color = "#F1C40F", alpha = .6, size = 2) +
theme_minimal() +
labs(title = "Salones de juego de la Región de Murcia")Zoom: 9Fetching 9 missing tiles
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|=============================================== | 67%
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|====================================================== | 78%
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|============================================================== | 89%
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|======================================================================| 100%...complete!
nrow(salones_murcia_sf)[1] 177El resultado muestra que OSM identifica 177 establecimientos relacionados con el juego en la Región de Murcia.
Sin embargo, esta cifra no coincide con el número real de salones autorizados, lo que supone una limitación importante de esta fuente de datos.
Input
Para obtener datos más fiables, se ha utilizado un conjunto de datos oficial de la Región de Murcia que incluye los salones de juego autorizados.
URL: https://datosabiertos.carm.es/odata/Hacienda/ATRM_JUEGO_SALONES-DE-JUEGO.xlsx
Este conjunto de datos proporciona información detallada sobre cada establecimiento, como su identificación, dirección y empresa titular.
A continuación se carga el fichero y se comprueba su estructura.
salones <- read_excel("../data/2526020031/salones_murcia.xlsx")
dim(salones)[1] 357 10names(salones) [1] "Nº identificacion del local" "Denominacion del local"
[3] "Dirección" "Municipio"
[5] "CP" "Fecha alta"
[7] "Nombre Titular" "Empresa"
[9] "Empresa Apuesta" "Nombre Emp.Apuestas" El archivo original se encuentra en formato Excel (salones_murcia.xlsx) y contiene 357 registros, lo que supone aproximadamente el doble de los establecimientos identificados mediante OSM.
Descripción
El conjunto de datos original es útil desde un punto de vista descriptivo y administrativo, pero al analizar las variables, se observa una limitación significativa: no tiene coordenadas geográficas, por lo que no puede utilizarse directamente para análisis espaciales ni para la creación de mapas.
En primer lugar, la ubicación de cada salón de juego aparece en varias columnas, especialmente Dirección, Municipio y CP. Esta estructura dificulta que se pueda utilizar el conjunto de datos en procesos de geocodificación. Para poder transformar la información en un recurso espacial útil, es necesario construir una dirección completa y normalizada.
En segundo lugar, el fichero no incluye ninguna variable de latitud o longitud, por lo que no se pueden situar los establecimientos sobre un mapa.
Además, el conjunto de datos tampoco está en formato geográfico, lo que impide su integración con sistemas de información geográfica o librerías de análisis espacial en R.
Por tanto, la mejora planteada consiste en enriquecer el dataset con información espacial, obteniendo coordenadas para cada establecimiento y convirtiendo el resultado a un formato geográfico estándar.
Tratamiento
La mejora del conjunto de datos se ha realizado en diversas fases: creación de una dirección completa, geocodificación de los registros y conversión del resultado a un objeto espacial.
1. Creación de una dirección completa
Para localizar cada establecimiento, se genera una nueva variable llamada direccion_completa, que combina la dirección postal, el código postal, el municipio, la provincia y el país en un único campo de texto.
Dado que todos los registros pertenecen a la Región de Murcia, se añade de forma explícita la referencia territorial correspondiente.
salones <- salones %>%
mutate(
CP = as.character(CP),
direccion_completa = paste(Dirección, CP, Municipio, "Murcia", "España", sep = ", ")
)
head(salones$direccion_completa, 5)[1] "CL ESTACION 6, 30500, MOLINA DE SEGURA, Murcia, España"
[2] "CL AZUCAQUE ESQ PLZA FONTES 3, 30001, MURCIA, Murcia, España"
[3] "AV SAN JUAN DE LA CRUZ 4, 30011, MURCIA, Murcia, España"
[4] "CL RONDA DE GARAY 37, 30003, MURCIA, Murcia, España"
[5] "PD ROSALES,ESQ.JARA CARRILLO, 30500, MOLINA DE SEGURA, Murcia, España"Con esta nueva variable, el conjunto de datos ya dispone de una representación unificada de la localización de cada establecimiento.
2. Geocodificación del dataset
Una vez construida la dirección completa, se lleva a cabo su geocodificación mediante la librería tidygeocoder, utilizando el método arcgis. El objetivo es obtener las coordenadas geográficas de cada establecimiento, concretamente su latitud y longitud.
Passing 357 addresses to the ArcGIS single address geocoderQuery completed in: 196.3 secondsEste paso constituye la mejora principal del dataset, ya que transforma un conjunto de datos administrativo en un recurso con capacidad de análisis espacial.
3. Conversión a formato espacial
Una vez se ha obtenido la latitud y longitud, se transforma el conjunto de datos en un objeto espacial con la librería sf. Para ello se utiliza el sistema de referencia geográfica WGS84 (EPSG:4326), que es el sistema de coordenadas más utilizado a nivel mundial para trabajar con datos geográficos, ya que corresponde al sistema de latitud y longitud utilizado por los GPS y por la mayoría de plataformas de mapas.
Al convertir el dataset mediante la función st_as_sf(), se ha utilizado el argumento remove = FALSE con el objetivo de conservar las variables originales de latitud y longitud. De esta manera, el conjunto de datos final mantiene tanto la geometría espacial como las coordenadas numéricas, lo que facilita su uso en distintos tipos de análisis. A partir de este momento, el conjunto de datos puede utilizarse como una capa espacial en análisis territoriales, visualizaciones cartográficas y estudios de distribución geográfica.
Output
Como verificación final, se realiza una representación simple de los puntos georreferenciados. Esta visualización permite detectar si existen errores de localización, registros fuera de la Región de Murcia o anomalías derivadas del proceso de geocodificación.
murcia_municipios <- esp_get_munic(region = "Murcia", epsg = 4326)! The file to be downloaded has size 74.6 Mb.ggplot() +
geom_sf(data = murcia_municipios, fill = "grey95", color = "white", linewidth = 0.2) +
geom_sf(data = salones_sf, color = "#F1C40F", size = 1.5, alpha = 0.8) +
coord_sf(
xlim = st_bbox(murcia_municipios)[c("xmin", "xmax")],
ylim = st_bbox(murcia_municipios)[c("ymin", "ymax")],
expand = FALSE
) +
labs(
title = "Distribución de salones de juego en la Región de Murcia") +
theme_minimal()
Por último, se exporta el conjunto de datos mejorado.
write_csv(salones_sf, "salones_murcia_geocodificado.csv")El fichero generado se puede descargar de aquí.
Conclusión
Como resultado del proceso de mejora se ha obtenido un nuevo conjunto de datos mejorado espacialmente a partir de la información original sobre los salones de juego autorizados en la Región de Murcia.
El dataset final incluye nuevas variables que no estaban presentes en el fichero inicial, en concreto: una dirección completa normalizada, la latitud y longitud de cada establecimiento y una geometría espacial.
Gracias a estas modificaciones, el conjunto de datos deja de ser un listado administrativo y pasa a convertirse en un recurso apto para análisis espaciales. Entre sus posibles usos están la creación de mapas temáticos, el estudio de la distribución territorial de este tipo de establecimientos, el análisis por municipios o la comparación con otras capas geográficas de interés.
Además, al ser una base de datos oficial con 357 establecimientos, proporciona una representación mucho más completa de la realidad que la obtenida a partir de OpenStreetMap, que solo identificaba 177 registros.
Proyecto de Innovación Educativa Emergente (PIEE-3898312)