RESUMEN
El presente artículo busca relacionar informaciones sobre el tiempo de espera de servicios de alquiler de coches, específicamente Uber, con variables socioeconómicas de la ciudad de São Paulo con la intención de explorar la posibilidad de utilizar esas medidas como un proxy de accesibilidad. Se ha montado una base con la media de los datos de tiempo de espera del servicio por distrito, que se ha agregado a un conjunto de variables socioeconómicas y de infraestructura de transporte. A partir de esta base se elaboraron modelos de regresión lineal MLR, y utilizando el método stepwise se seleccionaron las variables más significativas del modelo. Se verificó el patrón espacial de las variables a través de la prueba I de Moran, que motivó la elaboración de un modelo espacial autoregresivo (SAR). Los resultados indican que las variables físicas son importantes para esa relación, como el área y la densidad de población, pero el kilometraje de líneas de autobús en el distrito, la tasa de residentes no blancos, además del componente espacial, indica una posible relación con accesibilidad.
PALABRAS CLAVE:
Accesibilidad; Big Data; Uber; estadística espacial; disparidad urbana
