Cadenas de bloques y aplicaciones
El día en que los datos móviles lograron predecir la actividad humana
Una web visualiza el patrón de uso móvil en distintas ciudades en tiempo real para hacer predicciones similares a las meteorológicas
Los datos procedentes de los teléfonos móviles están revolucionando nuestro compresión sobre la actividad humana. Esta información ha permitido revelar los patrones de desplazamiento dentro de las ciudades principales del mundo, la distribución de riqueza en países africanos y hasta las estrategias reproductivas en sociedades occidentales. Han proporcionado unos conocimientos sin precedentes a los economistas, sociólogos e ingenieros civiles, entre otros.
Pero este tipo de investigaciones avanzadas representan solo el primer paso de una tendencia más amplia. Los datos móviles se están posicionando como un recurso básico disponible al alcance de casi cualquiera para estudiar y observar a la humanidad de forma continua. Algo similar a lo que sucedió con los pronósticos meteorológicos, disponibles en tiempo real en casi cualquier rincón del planeta.
Pero hay una cosa que los obstaculiza - la carencia de potentes herramientas computacionales que recopilen, analicen y presenten los datos de forma significativa.
Esto podría estar a punto de cambiar gracias al trabajo de Daniel Kondor y sus compañeros del SENSEable City Laboratory, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), y de Ericcson, una empresa que desarrolla tecnologías de infraestructura de red. Han desvelado una potente herramienta online que utiliza datos móviles para visualizar la actividad humana en ciudades de todo el mundo.
Esta nueva herramienta, llamada ManyCities, permite que cualquiera estudie la actividad humana en varias ciudades con un nivel de detalle sin precedentes. Pero la clave consiste en que organiza y presenta los datos de una manera intuitiva que revela rápidamente las tendencias y eventos especiales.
El nuevo juguete del equipo de Kondor se luce gracias a la recopilación de datos móviles de estaciones base de las ciudades de Los Ángeles (EEUU), Nueva York (EEUU), Londres (Inglaterra) y Hong Kong (China) entre abril de 2013 y enero de 2014. Los datos incluyen el número de llamadas realizadas, el número de mensajes de texto enviados, la cantidad de datos descargados y subidos, y el número de peticiones de datos en intervalos de 15 minutos.
"Los datos agregados no incluyen ninguna información sensible de cliente, pero proporcionan suficientes detalles acerca de los típicos patrones de uso a escala de barrio pequeño", afirma el equipo de Kondor.
Después, ManyCities presenta los datos de tres formas sencillas. La primera muestra las variaciones del uso del móvil en el tiempo, revelando claros patrones diarios y semanales además de tendencias a más largo plazo. Por ejemplo, ManyCities muestra claramente un aumento continuo del tráfico de datos, el efecto de las fiestas y cómo cambian drásticamente los patrones durante importantes eventos como el Campeonato de Wimbledon de tenis en Londres.
ManyCities también permite ahondar en los datos para comparar patrones en distintos barrios o ciudades. Muestra, por ejemplo, que la actividad de mensajes de texto llega a niveles máximos por la mañana en Hong Kong, por la noche en Nueva York y al mediodía en Londres.
También muestra un pico en el uso de datos durante la noche en Nueva York y Hong Kong. Sin embargo, el uso de datos cae en picado por la noche en Londres. "Especulamos que esto se debe al precio especialmente alto del tráfico de datos móviles en Londres, que provoca que los usuarios cambien a redes de wifi mucho más baratas mientras estén en casa", explica el equipo de Kondor.
ManyCities también muestra cómo la actividad se agrupa en distintas partes de las ciudades y con el análisis de estas agrupaciones, las clasifica como áreas residenciales o de negocios. Esto permite realizar una comparativa detallada de las actividades en ciudades en distintas partes del mundo. El equipo de Kondor dice que uno de sus descubrimientos notables es que mientras que la actividad en las áreas de negocios guarda un gran parecido, la actividad de las zonas residenciales es mucho más variable. El motivo aún no está claro.
La última manera de representar los datos es por puro volumen. Esto revela las partes más activas de una ciudad y cómo varian en el tiempo, además de permitir comparativas a nivel mundial.
Es un trabajo interesante que proporciona información importante acerca de cómo los datos móviles están posicionados para convertirse en un valioso recurso para todo tipo de usuario. El equipo de Kondor ha facilitado acceso a la herramienta para que cualquiera la pruebe.
Está claro que este tipo de herramienta se está convirtiendo en una técnica de analítica en tiempo real. No cuesta imaginarse cómo podría emplearse para planificar eventos como conferencias, competiciones deportivas, conciertos o para la planificación de infraestructuras urbanas de emergencia. Algún día puede que la gente incluso sintonice "previsiones de smartphone" para averiguar si su móvil funcionará mientras se dispute un importante partido por la noche.
Ref: arxiv.org/abs/1509.00459: Visualizing Signatures Of Human Activity In Cities Across The Globe