ESTADO DE MÉXICO: VISUALIZADOR WEB DE COVID-19 COMO PARTE DEL ECOGEM Y APOYO PARA LOS ODS

Abstract

La presente tesis, se centra en una investigación que aborda el desarrollo de un visualizador web para el seguimiento de casos de COVID-19 en el Estado de México, dividido por municipios. La investigación se basa en el uso de una base de datos implementada en PostgreSQL y en la programación en JavaScript. El objetivo principal de este proyecto fue crear una plataforma interactiva y visualmente atractiva que permitiera a los usuarios obtener información actualizada sobre la propagación del virus a nivel municipal en el estado de México. Para lograr esto, se recopilaron datos relevantes sobre casos confirmados, fallecimientos y recuperaciones, y se estructuraron en una base de datos utilizando PostgreSQL. La programación en JavaScript desempeñó un papel fundamental en el desarrollo del visualizador web. Se utilizó para la implementación de las funcionalidades interactivas, como la selección de municipios, la visualización de datos en forma de gráficos y la incorporación de filtros personalizados. Además, se emplearon bibliotecas y herramientas específicas de JavaScript para mejorar la experiencia del usuario, para la representación geográfica de los municipios. La tesis también se enfocó en la evaluación y validación del visualizador web, tanto en términos de usabilidad como de precisión de los datos presentados. Se llevaron a cabo pruebas y encuestas con usuarios potenciales para obtener retroalimentación y realizar mejoras en el diseño y la funcionalidad del visualizador. En conclusión, esta tesis logró desarrollar un visualizador web eficiente y accesible que permite a los usuarios explorar y comprender la evolución de la pandemia de COVID-19 en los municipios del estado de México. El uso de una base de datos en PostgreSQL y la programación en JavaScript fueron elementos clave en la implementación exitosa de esta herramienta. Además, se sentaron las bases para futuras mejoras y actualizaciones del visualizador web, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la toma de decisiones basada en datos en situaciones de emergencia sanitaria.