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El ¡®big data¡¯ termina con las colas en los museos

El ¡®big data¡¯ termina con las colas en los museos

El an¨¢lisis de datos masivos en algunos sitios tur¨ªsticos contribuye a gestionar tanto la afluencia de personas como el tr¨¢fico de veh¨ªculos para disminuir la contaminaci¨®n ambiental

La cifra es impresionante: 1.400 millones de personas (que equivalen a toda la poblaci¨®n de China) viajan alrededor del mundo anualmente. Nunca antes hubo tal cantidad de gente yendo y viniendo de un sitio a otro. Tampoco nunca antes hacer turismo fue tan contaminante. Esta industria aporta un 8% de los gases de efecto invernadero, seg¨²n un an¨¢lisis publicado en Nature Climate Change. La mayor parte de ese da?o al medioambiente viene del transporte. Pero una de sus caras m¨¢s oscuras est¨¢ en la saturaci¨®n de los principales destinos, en la cantidad de residuos que se genera en estos lugares y en el da?o al equilibrio de los espacios naturales. La masificaci¨®n de esta industria es un problema global. Somos causa y v¨ªctimas de querer vivir experiencias ¨²nicas sin importar el coste.

Y de momento no pararemos. En 2030 seremos m¨¢s de 1.800 millones de visitantes girando por el planeta, seg¨²n la Organizaci¨®n Mundial de Turismo (OMT). ?C¨®mo lidiar con este fen¨®meno?, ?existe una soluci¨®n para reducir el impacto de la industria tur¨ªstica? La respuesta est¨¢ en los datos. Por ejemplo, el an¨¢lisis del movimiento de los turistas ¡ªcu¨¢nto tardan en desplazarse de un sitio a otro o el tiempo que dedican a la visita de un museo¡ª permite adaptar la afluencia de autobuses en horarios de mayor concurrencia. ¡°De esta manera, es posible reducir atascos y como consecuencia disminuir las emisiones contaminantes¡±, destaca Elena D¨ªaz, responsable del Centro de Excelencia de LUCA, la unidad de datos de Telef¨®nica.

Esto no es simple teor¨ªa. Este caso de uso se ha puesto en marcha en algunos pa¨ªses de Am¨¦rica Latina que buscaban un plan de movilidad urbana sostenible. Para lograrlo se analizaron los datos generados por los tel¨¦fonos m¨®viles (llamadas, SMS, navegaci¨®n web) a medida que las personas transitaban por la ciudad. La informaci¨®n (totalmente anonimizada y agregada) diferenciaba entre los habitantes del destino y aquellos que estaban de visita. Tambi¨¦n era capaz de medir la frecuencia del viaje, conocer el modo de transporte, la hora del desplazamiento, el sexo y la edad. El objetivo era tener todos los detalles posibles sobre el perfil de usuario.

Los millones de datos obtenidos se combinaron ¡ªgracias a las t¨¦cnicas de la inteligencia artificial¡ª con mapas de la urbe para saber qu¨¦ rutas eran las de mayor tr¨¢fico. "Con esta informaci¨®n, los Gobiernos pudieron conocer el flujo de personas que viajaban, adem¨¢s de predecir cu¨¢ntas se mover¨ªan en el futuro", destaca Carmen Alonso, responsable de proyectos Big Data del sector ocio en LUCA.  ¡°As¨ª pudieron organizar de otra manera la movilidad, se mejor¨® la accesibilidad de los sistemas de transporte, se cre¨® un entorno urbano m¨¢s atractivo y se redujo la contaminaci¨®n¡±, agrega.

La privacidad de la informaci¨®n

Los m¨®viles se han convertido en una fuente de informaci¨®n para conocer c¨®mo nos movemos y saber cu¨¢les son nuestros gustos. Hay seis billones de en el mundo y el 80% est¨¢ en pa¨ªses en desarrollo. Esto proporciona una red de sensores que genera informaci¨®n de gran valor los 365 d¨ªas del a?o, a todas horas. Los datos tambi¨¦n pueden obtenerse de sensores, balizas bluetooth, redes wifi, aplicaciones y c¨¢maras de v¨ªdeo inteligentes. Este constante flujo hace posible la econom¨ªa digital. Por este motivo, su protecci¨®n es imprescindible. Existen tres tipos de datos: los personales (informaci¨®n que identifica a una persona), los an¨®nimos (describen el perfil de un usuario pero no es posible identificarlo) y los agregados (conjunto de datos que sirven para obtener tendencias).

El impacto del big data en el medioambiente no tiene l¨ªmites. Con esta herramienta, explican las expertas de LUCA, se puede planificar en qu¨¦ sitios de una ciudad se requieren nuevas infraestructuras de transporte. ¡°Imagina que se est¨¢ planeando una nueva red de metro. El uso del an¨¢lisis de datos combinado con t¨¦cnicas de inteligencia artificial puede ayudar a identificar el sitio exacto donde se tienen que abrir estaciones¡±, dice Alonso. ¡°En este caso, el efecto medioambiental es directo, porque se construir¨¢ solo donde la afluencia de gente y la usabilidad de la obra tenga sentido. Todo ello sumado al ahorro millonario que se obtiene respecto a la planificaci¨®n tradicional basada en encuestas, ya que se conocen con mucha mayor precisi¨®n las necesidades de transporte de los usuarios", afirma.

Un festival sostenible

Llevar a cabo un festival de cuatro d¨ªas y 500.000 asistentes es una odisea que empieza con la organizaci¨®n del transporte, el hospedaje o la comida y termina con la recolecci¨®n de residuos. El reto es a¨²n mayor cuando la celebraci¨®n ocurre en una zona ecol¨®gica. ?C¨®mo gestionar la llegada de turistas en este tipo de citas sin da?ar el medioambiente? El big data es la soluci¨®n, seg¨²n explican las expertas de LUCA.

Analizar el perfil de los visitantes (lugar de procedencia, sus zonas favoritas en la localidad donde se lleva a cabo el festival, as¨ª como su edad, g¨¦nero y otras variables) permite crear una estimaci¨®n sobre la cantidad de recursos requerir¨¢ para la cita. ¡°A partir de all¨ª, los organizadores son capaces de gestionar los sistemas de recogidas de basura, reforzar las l¨ªneas de transporte p¨²blico y adelantarse a cualquier necesidad¡±, destaca D¨ªaz.

El 'big data' permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el n¨²mero m¨¢ximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.
El 'big data' permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el n¨²mero m¨¢ximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.

Esta es la magia del big data: dar respuestas a muchas preguntas que las empresas, administraciones p¨²blicas u organizaciones sin fines de lucro (como los museos) ni siquiera sab¨ªan que ten¨ªan. En este ¨²ltimo caso, por ejemplo, el an¨¢lisis de datos permite conocer su capacidad de carga, es decir, el n¨²mero m¨¢ximo de visitantes que puede contener un determinado espacio. Con este dato se puede estimar la cantidad de energ¨ªa necesaria que requerir¨¢ la instalaci¨®n.

¡°Hablamos de eficiencia de recursos, pero tambi¨¦n de gesti¨®n de la organizaci¨®n¡±, resalta Alonso. El an¨¢lisis de datos nos permite saber cu¨¢ndo y a qu¨¦ hora se tiene el pico de asistencia en un museo. La informaci¨®n obtenida se cruza con la distribuci¨®n de las obras del recinto, los accesos disponibles e incluso la meteorolog¨ªa. El objetivo es agilizar la visita y reducir el tiempo de espera en la cola y por ende la contaminaci¨®n que produce la sobresaturaci¨®n de un sitio. "En el caso de los museos no se trata simplemente de aumentar el n¨²mero de visitantes, sino de que se transmita la narrativa de la obra y la marca de la instituci¨®n", destaca la experta de LUCA. Pero adem¨¢s se puede fidelizar a los asistentes porque se les conoce mejor, explican las expertas de la unidad de datos de Telef¨®nica.

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