Comunicación presentada al II Congreso Ciudades Inteligentes:
Autor
- Pablo Rodríguez Bustamante, Socio y Consultor, GEOCyL Consultoría Ambiental y Territorial
Resumen
Las ciudades proliferan como los elementos más comunes en la organización del territorio a la hora de analizar la población y así se augura que sea en el futuro. Bien sean inteligentes, sostenibles o creativas, necesitan de unos sistemas de gestión bien desarrollados y certeros. Los Sistemas de Información Geográfica o SIG se constituyen como una herramienta fundamental para ordenar, clasificar y planificar sobre la ciudad. Existen numerosos casos de éxito en el manejo de los SIG para la gestión de las urbes y se encuentran en constante aumento. En España contamos con buenos ejemplos de ellos y somos referentes en materia de smart cities o ciudades inteligentes a escala internacional. La creación ingente de datos en la ciudad hace que se haga prioritario conocer cómo gestionar adecuadamente la información para después tratarla correctamente y sacar el máximo partido de ésta. La mayor parte de estos datos tiene un lugar en el espacio, en el territorio y es esto lo que posibilita a los SIG que sean una base de datos potente, práctica y versátil para la ciudad. Existen multitud de aplicaciones para estos sistemas de información y, en nuestro mundo actual, en el que tanta importancia se le da a la movilidad, numerosas app o aplicaciones móviles basadas en la localización para conseguir los cometidos que tanto la Administración como el usuario se proponen.
Introducción: la ciudad como generadora de datos
En los últimos años, gracias a las tecnologías de la información y comunicación, la forma en que se estudian las ciudades ha cambiado. Hasta hace pocos años los datos que se trabajaban de las ciudades y de los ciudadanos eran estáticos. Densidades de población, niveles de renta, grandes flujos de desplazamiento, geoposicionamiento de infraestructuras. Hoy en día, podríamos decir que esto suponía un conocimiento muy somero de la realidad de la ciudad.
La ciudad inteligente busca aunar las tecnologías de la información y la comunicación para incrementar el funcionamiento y gestión de la ciudad, siendo más eficientes, competitivas, y aportando nuevas soluciones para dar respuesta a problemas de sostenibilidad y degradación ambiental. Con las TIC podemos percibir la naturaleza interna de las dinámicas urbanas y abordar con mejores herramientas, conocimientos y capacidades la toma de decisiones.
La ciudad es una gran generadora de datos. Las nuevas tecnologías nos permiten ampliar el zoom y disminuir la escala. Las ciudades buscan mejorar la tecnología de la información para concebir mejor lo que sucede en la ciudad, cuales son los comportamientos de la gente, de las empresas.
El máximo nivel en la creación de datos en la ciudad se encuentra en la información ubicua (Ubiquitous Information): se asocia con el nivel superior de madurez (conectado). Se consigue cuando, en cualquier momento o lugar, información a medida es entregada de forma proactiva a los ciudadanos (sólo aquellos que lo desean), sin necesidad de ir ellos mismos a buscarla. Tanto el alojamiento ubicuo de los datos como la conectividad de cualquier sensor -el internet de las cosas- son los pilares sobre los que se sustenta este nivel de madurez: al combinarse con los perfiles de los ciudadanos habilita la información a medida. La información se organiza a través de plataformas abiertas y seguras y empresas privadas y públicas que pueden acceder a dicha información a través de mecanismos que permiten innovar y optimizar sus operaciones. (TECNO, 2012).
Las TIC son un eje vertebrador de la ciudad como hace algunos años lo eran el urbanismo tradicional. Los sistemas de información no solo permiten capturar la información de la ciudad de una manera más eficiente, sino que ofrecen una información en tiempo real al ciudadano, permitiendo que pueda mejorar su calidad de vida.
Algunas de las herramientas TIC que son utilizadas frecuentemente en las smart cities son: portal multiacceso (web, TV, internet móvil, canal telefónico, etc.), smart cards o tarjetas inteligentes para el acceso a algunos de los servicios de la ciudad, servicios de atención telefónica o presencial, puntos municipales inalámbricos de conexión WIFI, sensores distribuidos por la ciudad que recopilan y tratan la información (aparcamiento, alumbrado, tráfico, control ambiental, residuos y papeleras), información en tiempo real del tráfico, el transporte público, etc. (ENERLIS, 2012)
Todas estas y otras muchas acciones urbanas que permiten tomar decisiones tienen un común denominador que es que se realizan en un punto concreto del territorio. La ciudad es ante todo un espacio geográfico muy complejo. Su pueden analizar desde grandes dinámicas de movimiento diario de la periferia al centro, hasta dinámicas más concretas como las líneas de deseo urbano. Todo hecho ocurrido en la ciudad puede localizarse.
Al respecto, surgen dos cuestiones principales en torno a la gestión de los datos, ¿cómo adquirir los datos? y ¿cómo procesar los datos?
La adquisición de los datos en la ciudad
Uno de los congresos más importantes sobre Ciudades Inteligentes a nivel mundial se realiza en España, Smart City Expo World Congress. Un tema central del mismo es el análisis de las plataformas para la adquisición de datos (tecnología de multisensores, informática móvil, cloud sourcing, aplicaciones 3D, posicionamiento de satélites). Como señala Carlo Ratti, director del laboratorio Senseable Cities Lab del MIT, estamos construyendo una copia digital de nuestro mundo físico
, cada vez más valores en la realidad tienen una correspondencia digital (WAKEFIELD, 2013).
Sensores urbanos
La ‘sensorización’ de la ciudad ha sido una de las revoluciones de las smart city, en algún caso discutida por llenar las calles de elementos electrónicos que pueden afear la estética urbana, o que pueden suponer con el tiempo un sembrado de artilugios electrónicos sin uso. Como fuere, muchas corporaciones municipales han elegido sectores en los que probar estas tecnologías. Una gran variedad de terminales eléctricos están siendo creados para tomar controles ambientales en las ciudades, creados a partir de plataformas de hardware libre; adquieren datos sobre polución, elementos alérgenos, temperatura, humedad, nivel de CO2, entre otros. Identificamos dos tipos de sensorización:
Sensorización estática: se trata de los sensores que se encuentran instalados en un punto fijo de la ciudad, desde el que recogen los datos correspondientes, como los sensores de detección de plazas de aparcamiento libre, que se instalan debajo del asfalto y transmiten la ocupación o no de la plaza, o los sensores de riego inteligente que capturan datos de humedad relativa y temperatura del suelo y en función de ello se riega con determinada intensidad en las zonas verdes de la ciudad.
Sensorización dinámica: en este caso, los sensores se instalan en elementos que están en movimiento, como los vehículos policiales, los del servicio de limpieza o los taxis, por lo que recogen información en numerosos puntos de la ciudad, generando un mapa ambiental.
Tarjetas ciudadanas
La proliferación de las tarjetas ciudadanas que engloban en una misma tarjeta multitud de servicios como inscripción en cursos, reserva de espacios deportivos, acceso a piscinas y uso de bibliotecas, estacionamiento ORA, uso de baños público o utilizar los servicios de préstamo de bicis o el uso de transporte público, son una fuente ilimitada de información. Uno de los aspectos más estudiados de estas tarjetas son los desplazamientos de usuarios de bicis y transporte público, donde cabe analizar la frecuencia de uso de rutas y destinos, origen y llegada de los desplazamientos, rutas críticas o evaluar el impacto de diversos eventos urbanos sobre la movilidad.
Redes sociales
Actualmente, las redes sociales son la mayor fuente de datos para conocer sobre qué habla la gente, en qué momento, desde dónde. Cada vez que usamos las redes sociales bien sea consultándolas, o publicando contenido, dejamos información geolocalizada. Las principales redes sociales tienen sus propios servicios de explotación de información espacial, como el estudio Data Science de Facebook, donde investiga el fenómeno de las migraciones de población, o Twitter con su proyecto Every Day Moments, que analiza las interacciones diarias temática y espacialmente.
Existen también otras fuentes de datos relacionados con las dinámicas urbanas, como el uso de tarjetas de crédito y terminales de pago. Conocido es el estudio Big Data BBVA que permitió analizar el comportamiento durante un fin de semana de miles de turistas en Barcelona, ya que a pesar de trabajar con datos agregados, sí se pueden diferenciar factores sociodemográficos como edad, sexo o país de procedencia.
También cada vez más los Ayuntamientos están creando portales de datos abiertos, liberando información anteriormente restringida, para aumentar la transparencia de la administración municipal, e incrementar la participación de empresas y ciudadanos.
En definitiva, actualmente las TIC se convierten en una herramienta fundamental en las ciudades y el big data o acumulación de datos masivos a gran escala, en la piedra angular de las smart cities (los tres vectores que definen a un proyecto de big data son: gran volumen, capacidad de gestión y velocidad para obtener respuesta).
Cómo procesar los datos
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. 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 adaptables 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. 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.
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. Algunas de las 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.
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. 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 para establecer unas conductas según sus prácticas habituales a la hora de desplazarse, y posteriormente tratar esos datos con el fin de ofrecer al usuario de la app o herramienta información 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» se consigue también fidelizar clientes, ¿cómo lo hacemos? Ofreciéndoles las ofertas que buscan en el momento que quieren. 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.)
Mapas temáticos que parten de cartografía generada a través de un propio SIG que aglutina información muy concreta como por ejemplo aquella basada en sensores ambientales, pero además los sensores hoy en día no son estáticos, sino dinámicos; se incorporan en flotas de transporte público (autobuses urbanos, taxis, etc.). 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, 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.
Accesibilidad, creando 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 discapacitadas, 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.
Referencias
- Enerlis, Ernst and Young, Ferrovial and Madrid Network (2012): Libro Blanco Smart Cities.
- Olaya, V. (2011): Sistemas de Información Geográfica, Versión 1.0 – Revisada el 25 de noviembre de 2011.
- Tecno – Cercle Tecnològic de Catalunya (2012): Hoja de Ruta para la Smart City, febrero 2012.
- 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.
- Wakefield, J. (2013): Ciudades del mañana: cómo el Big Data está cambiando el mundo. BBC, agosto 2013.
- Coordinated migration Studie Aude Hofleitner, Ta Virot Chiraphadhanakul and Bogdan State – Facebook Data Science Team | (10 de agosto de 2015)
- CartoDB (25 de enero de 2016)
- El Impacto del Mobile World Congress en una visualización dinámica (de BBVA y CartoDB) – Centro de Innovación BBVA | (22 de octubre de 2015)
- Every Day Moments – Twitter (15 de septiembre de 2015)