¿Cómo procesar los datos en una Smart City ?
En líneas generales, todo cuanto hacemos con la información geográfica implica algún tipo de análisis y existe gran variedad de procesos de análisis espacial. Por ejemplo, la superposición de capas o el análisis combinado de distintos factores como herramienta de apoyo en la toma de decisiones o la creación de zonas de influencia, englobado dentro de un conjunto de procesos de transformación de datos geográficos (Olaya, 2011).
En este contexto, deben considerarse los SIG como herramientas que van a permitir una mejor formulación de las cuestiones geográficas que abre un campo de actuación en el que la práctica totalidad de ideas y formulaciones pueden plasmarse y aplicarse con carácter práctico. Es por esto que las ciudades se presentan como espacios idóneos donde organizar la información a través de un sistema de información espacial, que después permitirá elaborar fácilmente cálculos sobre los datos e interpolar entre las diversas fuentes de información.
El procesamiento de datos resulta muchas veces complejo. Con las cantidades ingentes de información que se manejan -incluso a nivel local- se hace necesario tratar y organizar (en definitiva, procesar) con exhaustividad la información. Para ello se crearon las IDEs o Infraestructuras de Datos Espaciales, para contar con datos homogéneos, validados y «oficiales» en la mayor parte de los casos. De este modo, el mejor método para tratar información local también, debe estar basado en una IDE, que nos permitirá acceder fácilmente a la información, no replicar datos y utilizarlos de forma común, sea quien sea el usuario. Además nos permiten un seguimiento y evolución en el tiempo de la información cartográfica y, más allá, geográfica.
El esquema general que configura una IDE como el eje central alrededor del cual construir los servicios de las smart cities recoge varios modos en el nivel de captación de información: datos de referencia, información en tiempo real, datos históricos e informaciones de terceras partes (Pérez, 2013).
Los datos tienen una representación espacial
Aproximadamente el 90% de la información que se genera o de los datos que se tratan actualmente, son susceptibles de ser geoposicionados. Por tanto, prácticamente la totalidad de los datos que manejamos tienen una componente espacial, una ubicación, un lugar donde posicionarlos geográficamente. Igual que cuentan con esa información, son proclives a su representación.
Para su representación existen actualmente herramientas creadas a tal fin muy poderosas y adaptable a los diversos cometidos. Por ejemplo, una que nos fascina, de participación española además, es CARTODB. Éste es un software como plataforma de cloud computing que proporciona herramientas SIG y cartografía web para su visualización en un navegador. Sus usuarios pueden utilizar la plataforma libre de la empresa o desplegar su propia instancia del software de código abierto, construido a través de PostGIS y PostgreSQL. La visualización final se realiza mediante JavaScript. Cuenta con varios componentes fundamentales: el primero es la aplicación web, donde los usuarios pueden administrar los datos y crear mapas personalizados. Los usuarios que no tengan conocimientos técnicos pueden utilizar una interfaz intuitiva para crear fácilmente mapas y visualizaciones personalizadas. Los usuarios avanzados pueden acceder a una interfaz web para utilizar SQL para manipular los datos y aplicar estilos de mapas utilizando un lenguaje de cartografía similar a CSS. El segundo componente es un API cartográfico que actúa como un servicio dinámico. Por último, está la biblioteca, que pueden representar los mapas y las API de SQL en visualizaciones completas o ser utilizado para integrar datos en otras aplicaciones web.
Aunque se ha expuesto esta plataforma como idónea e intuitiva para el usuario, tanto novel como avanzado o experto, existen otras muchas formas de representar datos, pero no es cometido directo de este artículo, centrado en la el valor de la disposición de datos en las ciudades inteligentes y su integración en los SIG.
Las app componente localización
Existen numerosas aplicaciones basadas en la localización y, en definitiva, en los SIG. Con la reciente proliferación de apps para todo, el mundo de la movilidad está más que presente y nos obliga a adaptarnos también a los geógrafos, como no. Como profesionales del territorio, debemos hacer valer nuestro conocimiento y aportarlo a este nuevo mundo de las aplicaciones móviles. Tanto es así, que ya se están observando nuevas ideas con componente innovador que encajan a la perfección en este mundo de las smart cities.
Es el caso de aplicaciones fundamentalmente basadas en la localización como es Bicimetro. El objetivo principal de este proyecto es promover la movilidad ciclista, poniendo en valor la red de carriles-bici existentes en las ciudades. Mediante la generación de información y contenidos digitales, la creación de rutas fomenta y fortalece la decisión de los ciudadanos de utilizar esta forma de desplazamiento urbano. El proyecto se basa en aprovechar la red de carriles bici existente en las ciudades y la propuesta de itinerarios urbanos óptimos para crear las rutas idóneas para circular, de un punto a otro de la ciudad, a través de líneas virtuales para desplazarse en bicicleta. ¿Y cómo lo hace? La aplicación calcula la ruta óptima basándose en la información vectorial de la cartografía. Para estos cálculos ponderados, esta app utiliza una capa publicada en un servidor de mapas, con la información vectorial de las líneas que representan a los carriles bici de la ciudad y las líneas más seguras para desplazarse en bici. Además, para completar los tramos donde no existan estos carriles bici, se utiliza una capa vectorial con ejes de calle. Esta aplicación relativamente sencilla, ha calado notablemente entre los usuarios: información rápida, gratuita, sencilla, digital e intuitiva, la clave.
App Bicimetro. GEOCyL Consultoría.
Otras aplicaciones basadas en localización, y entre las más conocidas, son Layar o aquellas referidas a incidencias urbanas, de gran calado y repercusión entre la ciudadanía actualmente. Layar no es más que un nombre comercial de un formato de aplicación de realidad aumentada o RA, pero la más extendida hasta el momento. Permite, mediante la localización, visualizar en un dispositivo móvil los elementos que carguemos en la aplicación, mostrados en capas, funcionando como un SIG. La diferencia es que la información se representa sobre la cámara del dispositivo, en 3D, mostrándonos los ítems en función de la distancia y orientación. Suele utilizarse fundamentalmente para localizar establecimientos o actividades comerciales, pero también para ubicar diferentes elementos patrimoniales en la ciudad, por ejemplo.
Sobre las aplicaciones de incidencias urbanas, cabe destacar que son una herramienta muy útil, fundamentalmente para la administración local, puesto que permiten solucionar problemas ciudadanos con rapidez y eficiencia. Se basan en posibilitar al usuario, mediante su aplicación móvil, denunciar incidencias, problemas o inconvenientes que el ciudadano se encuentra en su quehacer diario. Con la localización automática desde donde lanza la incidencia, esta llega automáticamente al servicio encargado del Ayuntamiento para procesarla con un tiempo de respuesta entre 24 y 48 horas.
El geofencing es otra de las principales aplicaciones del campo de la movilidad. Consiste en valorar la experiencia del usuario para ofrecerle ofertas, promociones y servicios customizados o personalizados según sus hábitos e intereses. Pero no sólo se queda en esto, sino en tendencias horarias -que acompañan a la «rutina espacial» de cada consumidor. Esto se traduce en el conocimiento por parte de estos sistemas, de los hábitos en fracciones anuales, semanales y/o diarias, funcionando de forma similar a Google Transit que, aunque no es una aplicación que deba relacionarse directamente con el geofencing, sí funciona del mismo modo, puesto que toma información de los usuarios (conductores) para establecer unas conductas según sus prácticas habituales a la hora de desplazarse, para posteriormente tratar esos datos y ofrecer al usuario de la app o herramienta información -no en tiempo real- simulada del tráfico o afluencia de vehículos para cada momento del día, día de la semana y lugar por donde se desplacen.
Así, a través de este modelo de geofencing o «geo-cercado» conseguimos fidelizar clientes, ¿cómo lo hacemos? Ofreciéndoles las ofertas que buscan en el momento que buscan. De este modo, cuando un usuario se desplaza por una zona comercial, según el análisis de datos previo (de rutina y gustos o hobbies), estas aplicaciones nos ofrecen descuentos personalizados o promociones especiales para nuestro perfil de consumidor. Podríamos considerar al geofencing como una evolución o uno de los pilares actuales del geomarketing, entendido este como la aplicación de la variable «espacio» al mercadeo o marketing tradicional.
Mejora de la Ciudad a través de los SIG
Existen infinidad de aplicaciones para las que se utilizan los SIG o GIS. Esta amplia multitud de herramientas y destinos para esta forma de organizar la información, espacial, marca su versatilidad y, a su vez, transversalidad.
En este sentido, una de las ventajas comparativas en la utilización de los Sistemas de Información Geográfica como bases de datos, para ordenar la información según el criterio espacial, es este carácter transversal, horizontal o multidisciplinar (y coetáneo además).
Así, la aplicación de los SIG en la gestión de información se puede encontrar en variados y muy dispares sectores. Desde la movilidad, con ejemplos como el que se ha explicado antes con Google, pasando por los SIT (Sistemas Inteligentes de Transporte) desde los que se controlan todo tipo de variables y elementos: servicios de emergencia, priorización semafórica, gestión de flotas, ocupación de los aparcamientos -tanto subterráneos como en superficie-, etc. para tener un panorama y situación de la movilidad urbana en cada momento (mapas de tráfico, flujos, etc.)
Pasando por los mapas temáticos o específicos que partirían de la cartografía generada a través de un propio SIG que aglutine información muy concreta como por ejemplo aquella basada en sensores ambientales, que nos ofrecen información acerca de la coyuntura ambiental o calidad del aire en cada momento. Pero además estos sensores hoy en día no son estáticos, sino dinámicos; se incorporan en flotas de transporte público (autobuses urbanos, taxis, etc.) además de coches de policía incluso, para ofrecer una información más precisa y abaratar en costes frente a lo que supondría la infraestructura con estaciones de medición para toda la superficie que cubren. Toda esta cartografía temática, como los mapas de polución o contaminación, está basada en los SIG que, unidos a sensores, proporcionan información en tiempo real de multitud de variables.
Otra aplicación recurrente es aquella relacionada con las soluciones «smart water»; las ciudades inteligentes hacen uso de las innovaciones más avanzadas y encaminadas a optimizar los procesos de gestión integral del agua, y con ello utilizan los SIG para su manejo y mejora. En la gestión del agua, gracias a esfuerzos en i+d tecnológica, a las tecnologías de la información y comunicación y a los nuevos modelos y prácticas de gestión, se han producido notables avances para reducir el consumo tanto de agua como de energía, así como para mejorar las condiciones de vida, la garantía cualitativa y cuantitativa del suministro urbano, la sostenibilidad y la protección frente a desastres naturales; es aquí donde entran en juego los sistemas de información con componente espacial. Las redes de agua inteligente (smart water grids), permiten una mejora en el conocimiento de uso del agua, tanto industrial como ciudadano, lo que trae consigo ahorro y nos posibilita conocer casi en tiempo real dónde se producen fugas, gracias a los SIG, y una reparación más rápida. Además, la prevención y protección frente a inundaciones urbanas, gracias a la implantación de sistemas de gestión de drenaje avanzados, basados en información meteorológica, y sistemas de telecontrol basados en los SIG permiten una gestión, preparación y alerta temprana ante estos episodios que se traducen en un gran ahorro de recursos para hacer frente a los desastres que supone el prescindir de estos sistemas.
La accesibilidad, como no, es otro de los campos de actuación que, además, está en constante proliferación y desarrollo actualmente. Hoy en día, las políticas de accesibilidad, tanto a la información para aquellos grupos con riesgo de exclusión a esta, como para las personas discapacitadas, física o psíquicamente, juegan un papel fundamental. En este sentido se crea cartografía para hacer los municipios más accesibles (no por intervenir sobre la vía pública, sino aprovechando la infraestructura ya existente), advirtiendo a los usuarios de cuáles son las zonas por las que pueden circular sin problema o con menor dificultad. Pero no sólo esta información cartográfica de accesibilidad para personas disminuidas, sino adaptada a las diferentes edades: jóvenes y personas mayores, que muchas veces forman parte de la conocida «brecha digital».
Por último, interesantísimo es mencionar el open data aplicado a la cartografía y a los SIG. La clave del éxito de esta información espacial se basa en la colaboración, la creación de mapas por parte de la ciudadanía. Son los propios usuarios los que mejor pueden aportar información (quizá no sepan la mejor manera de representarla, pero sí son quienes mejor conocen las realidades de su entorno). Es por esto que, proyectos como Open Street Maps, triunfan en nuestros días, creados por la población que, sin ánimo de lucro, aportan valor a los datos geoespaciales al más puro estilo Wikipedia. Información que siempre habrá de ser validada.
Bibliografía
Enerlis, Ernst and Young, Ferrovial and Madrid Network (2012): Libro Blanco Smart Cities. Disponible en: http://www.innopro.es/pdfs/libro_blanco_smart_cities.pdf
Olaya, V. (2011): «Sistemas de Información Geográfica», Versión 1.0 – Revisada el 25 de noviembre de 2011. Disponible en: https://github.com/volaya/libro-sig/releases/download/v2.0/Libro_SIG.pdf
Tecno – Cercle Tecnològic de Catalunya (2012): «Hoja de Ruta para la Smart City», febrero 2012. Disponible en: http://www.socinfo.es/contenido/seminarios/1404smartcities6/03-ctecno_hoja_ruta_smart-city.pdf
Pérez, Mª J.; López-de-Larrínzar-Galdámez, J.; Fernández-Ruiz, Mª J.; Morán-Plo, V.; Rodrigo-Cardiel, P.; Usón, M. (2013): «Infraestructuras de Datos Espaciales como eje central del desarrollo de las Smart Cities». Actas de las IV Jornadas Ibéricas de Infraestructuras de Datos Espaciales (JIIDE’2013), Toledo, 13-15 de noviembre de 2013.
Disponible en: http://www.idee.es/resources/presentaciones/JIIDE13/jueves/18_Smart_Cities.pdf
Wakefield, J. (2013): «Ciudades del mañana: cómo el Big Data está cambiando el mundo». BBC, agosto 2013. http://www.bbc.com/mundo/noticias/2013/08/130828_tecnologia_big_data_cambia_mundo_ap.
Coordinated migration Studie Aude Hofleitner, Ta Virot Chiraphadhanakul and Bogdan State – Facebook Data Science Team |
https://www.facebook.com/notes/facebook-data-science/coordinated-migration/10151930946453859
CartoDB [web] | https://cartodb.com/
El Impacto del «Mobile World Congress» en una visualización dinámica (de BBVA y CartoDB) – Centro de Innovación BBVA |
Every Day Moments – Twitter | https://about.twitter.com/es/moments
RECI (Red Española de Ciudades Inteligentes) | http://www.redciudadesinteligentes.es
Smart City Expo World Congress | http://www.smartcityexpo.com/
Fotografía Seb Zurcher