Y a medida que sus dueños se asoman por ella, estos dispositivos generan una materia prima cada vez más importante en cada vez más sectores de la economía: los datos. "El volumen de información que se genera es enorme", confirma el científico de Telefónica Research Enrique Frías-Martínez, quien se ha especializado en analizarlos para, por ejemplo, "conocer la movilidad de las personas".
nEse fue precisamente el objetivo de un proyecto que elaboró junto a su hermana, Vanessa Frías-Martínez. A través del análisis agregado de tuits geolocalizados, ambos investigadores estudiaron el uso del suelo en el barrio de Manhattan (EE. UU.), en Madrid (España) y en Londres (Reino Unido). "Hay ciertos comportamientos que no detectan los métodos tradicionales de planificación urbana", explica el investigador. Pero estos comportamientos, antaño invisibles, están cobrando cada vez más protagonismo gracias a "las plataformas, como las redes sociales, que permiten identificar el uso del terreno en tiempo real", añade.
nSus investigaciones se basan en la computación urbana, ¿en qué consiste esta disciplina?
nLa computación urbana analiza datos de las ciudades y los interpreta para identificar estrategias para mejorar diferentes ento os. La información se puede obtener de varias formas: a través de los teléfonos móviles, que funcionan como sensores de nuestro comportamiento; a través de la red de distribución eléctrica; de las tarjetas bancarias; o de los servicios de bicicletas para moverse por la ciudad [ver Bicis compartidas, el nuevo gran cerebro de las ciudades inteligentes].
n¿Por qué la telefonía móvil es una buena herramienta para saber cómo funciona una ciudad?
nEl simple hecho de tener un teléfono móvil conecta a las personas a una red de telecomunicaciones. La red sabe desde dónde se realizan las llamadas y esto nos facilita una serie de datos encriptados. Al agregar las diferentes posiciones geográficas, podemos crear un mapa de cómo y cuándo se mueve la población.
nnLos datos dan una visión más realista de lo que sucede en una ciudad
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¿Cómo se combinan estas nuevas técnicas para configurar un mejor uso del terreno con los sistemas de planificación tradicionales?
nCuando un ayuntamiento planifica una ciudad, establece, por ejemplo, cómo van a ser las zonas residenciales e industriales. Pero hay usos que no planea. No suele existir un área urbana destinada exclusivamente al ocio noctu o ni se suelen tener en cuenta las diferencias entre personas locales y turistas que acuden a un mismo lugar comercial. Los mecanismos de computación urbana ofrecen una visión complementaria sobre cómo se comporta la gente.
n¿Lo que se propone entonces es que el uso del terreno pueda variar en función de los comportamientos de las personas?
nSí. Hasta ahora se ha asumido que el suelo se usa tal y como se ha planificado, pero esto no tiene por qué ser así. Por ejemplo, a una zona residencial se le atribuían servicios propios de los ámbitos residenciales. Pero hasta hace poco en España las oficinas solían ubicarse en las primeras plantas de los edificios de viviendas. Así que aunque estaban en una zona asociada a un comportamiento residencial, la realidad es que eran áreas con mucha movilidad entre semana pero poca actividad durante el fin de semana.
nEn general, en ciudades con una densidad alta de población, los usos del suelo varían con el tiempo. No hay manera de medir estos cambios con los métodos tradicionales. El uso planificado del suelo no refleja la complejidad del comportamiento humano. Sin embargo, los métodos basados en la huella digital sí identifican estas conductas y muestran cómo se pasa de un uso a otro en tiempo real.
nSi hay unas plataformas en las que los usuarios exponen su día a día, esas son las redes sociales. ¿Qué papel juegan estas herramientas?
nEn las redes sociales existen diferentes fuentes de información. Se analizan las publicaciones geolocalizadas, se estudian las fotos y se interpretan los textos. Desde el punto de vista de la computación, lo más importante es analizar el ento o urbano y no a las personas de manera individual, es decir, hay que trabajar con la visión agregada de esos datos.
nnHay que acabar con la resistencia natural al cambio para que las personas acepten una nueva forma de hacer las cosas
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Facilitar la movilidad es uno de los retos de las megaciudades, ¿qué soluciones plantea la computación urbana para crear urbes más ágiles?
nPor ejemplo, en el caso de Madrid, los datos muestran que la gente llega al centro a lo largo de la mañana para llegar al trabajo. Es algo bastante obvio, pero ayuda a definir la red de transporte público. Pero también se pueden descubrir movimientos de personas que no están cubiertos por el servicio de transporte. En general, la red está bien diseñada. Pero gracias a esta información se pueden sugerir nuevas rutas para abarcar nuevos barrios o nuevas zonas de oficinas.
nMás allá de mejorar la movilidad, ¿en qué otros aspectos intervienen estas técnicas?
nTambién son útiles para tratar temas de contaminación. Existe una relación muy grande entre contaminación y movilidad. En general, muchos aspectos de las ciudades se complementan. Por ejemplo, a través de las tarjetas de crédito se puede analizar el consumo de la población y sacar conclusiones para evaluar el uso del terreno. Cada fuente de datos ofrece una visión particular sobre cómo está funcionando una ciudad.
n¿Hasta qué punto las administraciones están aceptando estas herramientas?
nA escala inte acional, instituciones como Naciones Unidas, el Banco Mundial y el Banco Interamericano de Desarrollo han mostrado mucho interés. Estos sistemas son una oportunidad en economías en vías de desarrollo porque no hay otra fuente de información más allá de las trazas de telefonía móvil.
nEn el panorama general, hay que analizar qué información es relevante y cómo se pueden complementar estas nuevas fuentes de datos con los sistemas que ya existen. Todo el mundo sabe la utilidad que tienen, el ahorro de costes que suponen y la visión dinámica que ofrecen. No obstante, es un proceso lento.
nn"Está muy bien ser un experto en un área, pero las decisiones deben estar fundamentadas en datos"
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¿Qué barreras hay que superar para conseguir su total aplicación?
nLas principales son cómo se obtienen esos datos y cómo se mantiene la privacidad. También hay que acabar con la resistencia natural al cambio para que las personas acepten una nueva forma de hacer las cosas. Todo depende de qué institución quiera aplicar estas herramientas y cómo lo desee hacer.
nEntonces, ¿tiene el big data la capacidad de configurar nuevos escenarios adaptados al ritmo de estas megaciudades?
nEstamos en un escenario en el que hemos pasado de tener en cuenta a especialistas para tratar ciertos temas a tomar decisiones basadas en datos. Está muy bien ser un experto en un área, pero las decisiones deben estar fundamentadas en datos. Eso nos da una visión más realista de lo que sucede en una ciudad. Cada vez más personas viven en las ciudades y los cambios se producen muy rápido. Los datos permiten evaluar si las políticas de urbanismo funcionan. Por ejemplo, van a decir si ha sido un acierto o no cerrar una calle debido a la contaminación. Todo va a ser mucho más dinámico y se van a conocer las necesidades de las ciudades en cada momento.
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