{"id":454,"date":"2016-11-30T05:06:45","date_gmt":"2016-11-30T04:06:45","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=454"},"modified":"2016-11-30T05:06:45","modified_gmt":"2016-11-30T04:06:45","slug":"como-el-big-data-puede-ayudar-a-percibir-de-manera-mas-segura-tu-ciudad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/como-el-big-data-puede-ayudar-a-percibir-de-manera-mas-segura-tu-ciudad\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo el Big Data puede ayudar a percibir de manera m\u00e1s segura tu ciudad"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">En este blog, hemos hablado de ciudades ya en otras ocasiones (<a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/las-ciudades-en-el-siglo-xxi-conectividad-y-datos\/\" target=\"_blank\">aqu\u00ed<\/a>, <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/smart-city-bilbao-los-datos-al-servicio-de-la-ciudad\/\" target=\"_blank\">aqu\u00ed <\/a>y <a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/las-ciudades-inteligentes-que-hace-una-administracion-y-en-que-le-puede-ayudar-el-big-data\/\" target=\"_blank\">aqu\u00ed<\/a>). Es uno de los campos en los que el \u00abmundo del dato\u00bb, m\u00e1s est\u00e1 aportando. B\u00e1sicamente, porque las vivas y din\u00e1micas de una ciudad\u00a0del Siglo XXI, son n\u00facleos generadores de datos, que tambi\u00e9n se pueden beneficiar mucho del uso de los mismos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Son varios ya los investigadores que est\u00e1n tratando de introducir las bondades del an\u00e1lisis de datos masivo en la mejora del bienestar de una ciudad. Desde el MIT Media Lab que hace <a href=\"http:\/\/www.fastcodesign.com\/3031368\/slicker-city\/how-crowdsourcing-and-machine-learning-will-change-how-we-design-cities\" target=\"_blank\">\u00abcrowdsourcing\u00bb de los datos para determinar c\u00f3mo de seguras son unas calles<\/a>, pasando por el uso de los datos para el dise\u00f1o, el trazado urbano, etc.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Uno de los investigadores que m\u00e1s se est\u00e1 moviendo en este campo es <a href=\"https:\/\/www.media.mit.edu\/people\/hidalgo\" target=\"_blank\">C\u00e9sar Hidalgo<\/a>. Considera que la visi\u00f3n\u00a0e inteligencia artificial, son campos t\u00e9cnicos que tienen mucho que aportar a un nuevo campo dentro del conjunto de las ciudades: <strong>el impacto social del dise\u00f1o de una ciudad<\/strong>. En el sentido, de entender c\u00f3mo las decisiones que se toman a nivel urbano y de dise\u00f1o, puede impactar en la sensaci\u00f3n de seguridad (o no) de los ciudadanos. A esto lo llamo el \u00abimpacto social\u00bb.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfY qu\u00e9 pintan todo esto la visi\u00f3n e inteligencia artificial? Durante muchos a\u00f1os, no hemos tenido tecnolog\u00eda a nuestra disposici\u00f3n para entender c\u00f3mo la est\u00e9tica y el dise\u00f1o de las ciudades impactaba en las decisiones de los ciudadanos a la hora de transitar por las ciudades. Es justo esto lo que Hidalgo, junto con Marco de Nadai y Bruno Lepri\u00a0<a href=\"http:\/\/arxiv.org\/pdf\/1608.00462v1.pdf\" target=\"_blank\">narran en un art\u00edculo<\/a> que presentaron en la pr\u00f3xima <a href=\"http:\/\/www.acmmm.org\/2016\/\" target=\"_blank\">ACM Multimedia Conference 2016<\/a>\u00a0celebrada en Octubre en Amsterdam.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Proponen, para testar dicha hip\u00f3tesis, usar <strong>dos teor\u00edas ampliamente conocidas en el mundo del dise\u00f1o<\/strong> <strong>de la ciudad<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Crime_prevention_through_environmental_design\" target=\"_blank\">Crime prevention through environmental design (CPTED)<\/a> de <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Jane_Jacobs\" target=\"_blank\">Jane Jacobs<\/a>: las luces, ventanas, espacios abiertos, etc., contribuyen a que sus vecinos se sientan seguros en sus barrios.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Defensible_space_theory\" target=\"_blank\">Defensible space theory<\/a> de <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Defensible_space_theory\" target=\"_blank\">Oscar Newman<\/a>: los detalles arquitect\u00f3nicos que permiten crear espacios de \u00abdefensa\u00bb que hacen sentirse m\u00e1s seguros a los ciudadanos.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para poder testar estas teor\u00edas, se apoyaron en una <strong><a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Red_neuronal\" target=\"_blank\">red neuronal<\/a><\/strong>. Lo primero, como ya sabemos, es entrenarla. Para ello, utilizaron los datos de <a href=\"http:\/\/pulse.media.mit.edu\/\" target=\"_blank\">Place Pulse<\/a>, una web desarrollada por Hidalgo en 2013, que ped\u00eda a los usuarios que opinasen sobre diferentes im\u00e1genes de ciudades, para saber as\u00ed si les parec\u00edan \u00abseguras\u00bb o no.<\/p>\n<figure id=\"attachment_458\" aria-describedby=\"caption-attachment-458\" style=\"width: 969px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/08\/25414251.png\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-458\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/08\/25414251.png\" alt=\"Im\u00e1genes y seguridad (Fuente: http:\/\/pulse.media.mit.edu\/)\" width=\"969\" height=\"437\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/08\/25414251.png 969w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2016\/08\/25414251-300x135.png 300w\" sizes=\"(max-width: 969px) 100vw, 969px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-458\" class=\"wp-caption-text\">Im\u00e1genes y seguridad (Fuente: http:\/\/pulse.media.mit.edu\/)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Con la <strong>red neuronal entrenada<\/strong> (una \u00ab<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Convolutional_neural_network\" target=\"_blank\">deep convolutional neural network<\/a>\u00ab), comenzaron a analizar miles de im\u00e1genes de <a href=\"https:\/\/www.instantstreetview.com\/\" target=\"_blank\">Google StreetView<\/a> para tratar de encontrar las caracter\u00edsticas de la ciudad\u00a0que hac\u00edan a sus ciudadanos sentirse m\u00e1s seguros. Para\u00a0relacionar esos datos con el comportamiento de los ciudadanos, cruzaron los datos con los de los dispositivos m\u00f3viles. As\u00ed, quedaba fijada la relaci\u00f3n entre las decisiones humanas dentro de la\u00a0ciudady las caracter\u00edsticas de las mismas. Todo esto, lo han testado en las dos ciudades Italianas m\u00e1s importantes (Roma y Milan).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las conclusiones obtenidas son bastante claras:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Las <strong>calles que la red consideraba como \u00abm\u00e1s seguras\u00bb<\/strong> son precisamente por donde m\u00e1s gente discurre.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Personas con m\u00e1s de 50 a\u00f1os<\/strong>, as\u00ed como mujeres caminando solas, buscan zonas m\u00e1s seguras.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Personas con menos de 30 a\u00f1os<\/strong>, frecuentan sitios menos seguros.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta red neuronal, en consecuencia, puede ser considerada como una primera aproximaci\u00f3n a la <strong>posibilidad de detectar qu\u00e9 partes de una ciudad\u00a0son percibidas como menos seguras<\/strong>. Y as\u00ed, ayudar a los legisladores a establecer puntos de mejora en sus ciudades. Es m\u00e1s, Hidalgo y el resto de autores, probaron diferentes opciones para ver c\u00f3mo las interpretaba la red neuronal. y vieron como elementos como coches aparcados, paredes en blanco, grandes aceras vac\u00edas y la oscuridas, eran percibidas como sitios con poca seguridad. Y es que el dise\u00f1o de ciudades, tiene implicaciones sociales que ya veis, no siempre hab\u00eda sido f\u00e1cil de detectar.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En todo esto, como pod\u00e9is ver, <strong>el cruce de datos aparece como protagonista nuclear de la pel\u00edcula.<\/strong> Y es que la \u00bb V\u00bb de variedad, como he comentado en reiteradas ocasiones, veremos tiene cada vez m\u00e1s protagonismo. Quedan todav\u00eda muchas aplicaciones que pongan en valor el \u00abBig Data\u00bb por hacer. Pero todas ellas comparten inter\u00e9s por cruzar datos de diferentes fuentes. Una ciudad, entre ellas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En este blog, hemos hablado de ciudades ya en otras ocasiones (aqu\u00ed, aqu\u00ed y aqu\u00ed). Es uno de los campos en los que el \u00abmundo del dato\u00bb, m\u00e1s est\u00e1 aportando. 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