Delimitación de centralidades metropolitanas en América Latina: Un enfoque computacional aplicado a Buenos Aires - Belogi Mascialino, Ignacio Federico (2025)
Identificar y delimitar las centralidades urbanas es fundamental para comprender las dinámicas y desigualdades de las metrópolis de América Latina, un reto que históricamente ha sido significativo en los estudios urbanos. Este artículo aprovecha herramientas del giro computacional en las ciencias sociales para abordar este problema en la región, formulando una estrategia metodológica mixta que prioriza el costo, la parsimonia y la reproducibilidad. Se utilizó big data de Open Street Map, la técnica de agrupamiento DBSCAN, programación en Python, recorridos de campo y documentación fotográfica para el desafiante caso de Buenos Aires. Como resultado, se identificaron las centralidades de dicha ciudad y se ilustró su diversidad de centros de distintos tipos y jerarquías. Finalmente, se reflexiona sobre las lecciones del caso para replicar esta experiencia en otras ciudades de la región.