Matemáticas de la vida cotidiana Ejercicio 2: Datos en RRSD y estudios sociológicos

Después de un par de clases más con Clara Grima en las que nos ha desgranado con ejemplos de la vida cotidiana temas tan interesantes como el uso del Diagrama de Voronoi y la Teoría de Grafos, nos plantea como tarea para esta segunda entrega localizar y comentar un estudio que haya utilizado los datos de las redes sociales virtuales para analizar algún aspecto de interés sociológico.

Tras "nadar" un poco por la superficie de diferentes estudios he encontrado este artículo sobre la utilización de los datos de RRSS aplicados al urbanismo y la ordenación del territorio.  

Los autores del artículo, los podéis ver resaltados en la foto anterior, utilizan la actual relevancia de los datos geolocalizados  generados en las RRSS virtuales más utilizadas por buena parte de la población: Foursquare, Instagram, Twitter, Google Places y Airbnb. Los datos de estas redes están totalmente estructurados aportando información sobre el lugar, la hora el tiempo de permanencia, la procedencia y el destino, las reacciones (emociones) o las imágenes de los lugares por los que transitamos o visitamos.

En el estudio se escogen  cinco temáticas que impactan en el diseño urbano y que pueden ser estudiadas con suficiente detalle a través del análisis de estos datos.  

• Preferencias de uso de actividades y espacios urbanos. 
• Imagen de los espacios urbanos y su percepción. 
• Patrones espaciotemporales de uso de los espacios urbanos. 
• Oferta y demanda de la actividad económica. 
• Identificación de áreas de concentración y especialización en la ciudad. 

Y según refleja el propio equipo de investigación en un asombroso gráfico elaborado para su artículo, estos son sólo algunos de los múltiples abordajes de estudio que se pueden plantear con el análisis de datos. 

Este nuevo análisis de la "vida urbana" sustituye a complejos estudios basados en encuestas, en observación, en muestreos de una parte de la población. Sobre la validez  de los resultados, en cuanto a su representatividad de la sociedad, me parece interesante apuntar que, en la medida que el uso de RRSS se amplía a una gran  porcentaje de la población, la información obtenida ni siquiera precisará de una inferencia estadística que traslade con rigor los resultados de una muestra a una población, la población total se convertirá en la muestra, con la potencia de análisis que esto aporta.

  

El análisis de los datos nos da como resultado una nítida imagen de la interacción de una población con su entorno urbano, todo el conjunto de datos generan una nueva capa de conocimiento "socio-urbano" digital que se conoce como "Urban Digital Skin" , que se nutre de información propia de las ciudades inteligentes (smart cities) llenas de sensores por doquier , y de los datos que las personas generamos con nuestra propia actividad. 

Como reflexión final de esta entrada me he parado a pensar que cada una de las personas que utilizamos o llevamos encima un teléfono inteligente nos hemos convertido en verdaderas "fábricas de datos", datos utilizados por terceras partes para cuestiones tan interesantes como el desarrollo de un urbanismo que atiende las necesidad es sociales.

Pero también datos que desvelan buena parte de nuestra vida personal (comportamientos, hábitos relaciones, opiniones) y de la vida personal de nuestros seres más cercanos (y a veces más queridos) y que pueden ser utilizados con fines mucho menos positivos que los ejemplos que hemos visto en el artículo. Tal vez las ciudades, más pronto que tarde, tendrán sus gemelos virtuales y formarán parte de metaversos en los que se diseñarán modelos de vida urbanos que ya no respondan a nuestra necesidades sino que nos generen necesidades para luego vendernos servicios o productos que las  satisfagan.  

En todo caso, en los tiempos que corren ¿Existe alternativa?