Tecnología para tomar el pulso al 'sentimiento' de las ciudades

• Los datos de los sensores y las comunicaciones marcan el pulso de las ciudades
• Un proyecto busca procesar toda esa información semántica

Una de las visualizaciones que desarrolla Urbansensing. Esta está hecha con la colaboración de Eduard Punset sobre las emociones e interacciones.

Urbansensing es un proyecto europeo en el que participa un consorcio de seis socios incluyendo la Empresa Municipal de Transportes (EMT) de Madrid dentro de un programa piloto creado en colaboración con la empresa española Mobivery. 

La idea consiste básicamente en analizar en tiempo real el estado de una ciudad y sus habitantes a través de sensores y la información procedente de las redes sociales.

Esta peculiar forma de análisis forma parte de lo que se ha dado en llamar Smart Cities (ciudades inteligentes) y aprovecha las últimas tecnologías en sensores y comunicaciones además de otras más tradicionales como es la información procedente de fuentes oficiales.

En esta línea ha habido en los últimos años diversos proyectos de artistas e investigadores con resultados cuando menos interesantes. Algunos emplean los datos de la red de sensores medioambientales (temperatura, humedad, ruido) para analizar qué y visualizar de forma gráfica el estado de la ciudad. Otros analizan los textos que circulan por Twitter o Facebook cuando están marcados con sus coordenadas (geoposicionados).

Análisis semántico en redes sociales

El caso es que si hay muchos que emplean términos semánticos positivos como 'feliz', 'bonito', 'alegre', 'precioso', etcétera se suma a la lista de 'sentimientos positivos'; si en cambio hay exceso de 'triste', 'horrible', 'mal' se considera un signo de negatividad. 

El día que que nieva en una ciudad mucha gente expresa su alegría con tuits y estados del estilo '¡Qué bonita la nieve!' contribuyendo así a una suerte de democrática descripción de lo contenta o triste que 'está' la ciudad. En este 'análisis de los sentimientos' juegan también un factor importante los filtros y las palabras clave, el reconocimiento de expresiones y frases hechas y el saber agrupar las mismas ideas y clasificarlas correctamente.

“El proyecto analiza los términos usados en la redes sociales“

Otras fuentes de datos utilizadas ampliamente son Instagram, Tumblr, Flickr y Panoramio, servicios en los que se suelen encontrar fotografías de la vida cotidiana con metainformación sobre en qué lugares fueron tomadas. Si algo importante sucede en un sitio, se puede extraer cierta inteligencia del hecho al ver que mucha gente está usando allí sus cámaras. Y lo mismo con los términos textuales que marcan tendencia (los famosos trending topics).

¿Cómo se miden las 'ciudades inteligentes'?

Los proyectos de este tipo suelen necesitar diversos componentes que analicen la calidad de los datos y su semántica: han de funcionar en varios idiomas, en formatos como texto, fotos y vídeos y con diferencias según provengan de las redes sociales o los dispositivos móviles. 

A todo esto se puede añadir información de fuentes oficiales, como los sensores de tráfico, temperatura o contaminación instalados en las ciudades. Las redes de transporte público también generan datos abiertos tales como los tiempos de espera o las incidencias; aplicaciones como Waze, por ejemplo, informan sobre el tráfico de vehículos en las calles y carreteras y lo que están haciendo -y diciendo- los conductores prácticamente en tiempo real.

Otros de los aspectos que explora el proyecto es cuán real es el 'tiempo real' en que se maneja toda esta información, lo escalable es su arquitectura para poder crecer en ciudades de gran tamaño y cuán rápido es el procesamiento de la información, así como sus posibilidades de conectividad y flexibilidad. El objetivo más ambicioso sería llegar a crear un sistema que permitiera analizar el estado de la ciudad y visualizar los resultados en tiempo real desde cualquier dispositivo móvil.