Análisis socio-económico del Area Metropolitana de Valencia por medio de un Mapa Auto-organizado de Kohonen

Resumen

En este trabajo se plantea la posibilidad de utilizar los modelos de redes neuronales autoorganizadas en el análisis de la configuración interna de un territorio. Tras mostrar las características esenciales del funcionamiento y de los algoritmos de aprendizaje de los modelos de Kohonen con salida unidimensional (L.V.Q.) y bidimensional (S.O.M.), se argumenta que el primero de ellos, aplicado al análisis de un territorio, puede suponer una alternativa interesante a los métodos estadísticos de análisis cluster y que ,por otra parte,los Mapas Auto-organizados (S.O.M.) pueden llegar a ofrecer clasificaciones potencialmente más ricas; puesto que dan como resultado una agrupación de las entidades territoriales sobre categorías dispuestas en un plano (tipología bidimensional), lo que aporta la posibilidad de incorporar criterios topológicos al análisis de la clasificación obtenida. A partir de estas consideraciones, se lleva a cabo una aplicación empírica: partiendo de la información socioeconómica disponible sobre los municipios del Área Metropolitana de Valencia se procede a su agrupación utilizando estos modelos y algunos métodos tradicionales de análisis Cluster. Se compara la calidad de las distintas agrupaciones en función de la homogeneidad interna de los grupos obtenidos. Y, por último, se interpretan los resultados a través de distintos análisis estadísticos.