Mapa con los diferentes livehoods de Manhattan. Fuente: Livehoods.
Reorganizar la ciudad en la “Edad de las Redes Sociales”. Ese es el objetivo del proyecto Livehood, puesto en marcha por investigadores de la Facultad de Ciencias de la Computación (SCS) de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) de Pensilvania, Estados Unidos.
Aprovechando los millones de registros generados por Foursquare, la red social de localizaciones, los científicos están creando una nueva visión dinámica que mejorará la comprensión del funcionamiento y el perfil de una ciudad.
Según publica la CMU en un comunicado, el equipo de investigación ha desarrollado un algoritmo que toma los check-ins generados cuando los miembros de Foursquare visitan una empresa o lugar público, y los agrupa en base a una combinación de la ubicación de dichos espacios y los grupos de personas que más los frecuentan. Esta información es entonces reflejada en un mapa para mostrar un livehood de la ciudad, un término acuñado por los artífices del proyecto.
Se trata, en definitiva, de una nueva herramienta enmarcada en el campo de la computación urbana, cuyo estudio se centra en el uso de la tecnología en entornos públicos. En este caso, se aprovecha de la proliferación de teléfonos inteligentes y de los servicios de geolocalización que posibilitan este tipo de dispositivos.
Aunque el experimento se ha llevado a cabo analizando los datos de Foursquare, la técnica desarrollada podría aplicarse a muchos otros sistemas de geolocalización. “Nuestro objetivo es entender cómo funcionan las ciudades a través de la lente de las redes sociales”, señala Justin Cranshaw, estudiante de doctorado en el Instituto de Investigación de Software de la SCS.
El joven forma parte de un proyecto liderado por Norman Sadeh, profesor del mismo centro, y Jason Hong, profesor asociado en el Instituto de Interacción Hombre-Ordenador, también en la SCS. El equipo presentará sus conclusiones el próximo cinco de junio en la Conferencia Internacional de Weblogs y Medios de Comunicación Social (ICWSM) de la Asociación para el Avance en Inteligencia Artificial (AAAI), cuya sexta edición se celebra en Dublín, Irlanda.
Aprovechando los millones de registros generados por Foursquare, la red social de localizaciones, los científicos están creando una nueva visión dinámica que mejorará la comprensión del funcionamiento y el perfil de una ciudad.
Según publica la CMU en un comunicado, el equipo de investigación ha desarrollado un algoritmo que toma los check-ins generados cuando los miembros de Foursquare visitan una empresa o lugar público, y los agrupa en base a una combinación de la ubicación de dichos espacios y los grupos de personas que más los frecuentan. Esta información es entonces reflejada en un mapa para mostrar un livehood de la ciudad, un término acuñado por los artífices del proyecto.
Se trata, en definitiva, de una nueva herramienta enmarcada en el campo de la computación urbana, cuyo estudio se centra en el uso de la tecnología en entornos públicos. En este caso, se aprovecha de la proliferación de teléfonos inteligentes y de los servicios de geolocalización que posibilitan este tipo de dispositivos.
Aunque el experimento se ha llevado a cabo analizando los datos de Foursquare, la técnica desarrollada podría aplicarse a muchos otros sistemas de geolocalización. “Nuestro objetivo es entender cómo funcionan las ciudades a través de la lente de las redes sociales”, señala Justin Cranshaw, estudiante de doctorado en el Instituto de Investigación de Software de la SCS.
El joven forma parte de un proyecto liderado por Norman Sadeh, profesor del mismo centro, y Jason Hong, profesor asociado en el Instituto de Interacción Hombre-Ordenador, también en la SCS. El equipo presentará sus conclusiones el próximo cinco de junio en la Conferencia Internacional de Weblogs y Medios de Comunicación Social (ICWSM) de la Asociación para el Avance en Inteligencia Artificial (AAAI), cuya sexta edición se celebra en Dublín, Irlanda.
Barrios y Livehoods
El proyecto Livehood parte de una hipótesis inicial: la idea de que el perfil de una zona urbana no sólo se define por los espacios localizados en el mismo, sino también por las personas que hacen esa área parte de su vida diaria.
Para explorar esta hipótesis, tomaron los check-ins de Foursquare que los usuarios comparten públicamente a través de redes sociales como Twiter. El resultado son más de 18 millones de registros que incluyen identificador del usuario, hora, latitud y longitud, así como el nombre y categoría del lugar de cada localización.
A través del aprendizaje automático, se introdujo un modelo que agrupa lugares cercanos a determinadas áreas en base a patrones de las personas que se registran en ellos. El resultado son los denominados livehoods, áreas activas que conforman la ciudad y que revelan una nueva visión de la misma. Al igual que los barrios, representan la estructura organizativa de la ciudad, pero “nos dan un punto de vista sobre el terreno, nos ayudan a conceptualizar la dinámica de una ciudad en base al modo en que la gente realmente la utiliza”, subrayan los creadores.
Y es que, en contraste con los límites estáticos del concepto tradicional de vecindario o las cifras actualizadas del censo, estos livehoods reflejan los patrones cambiantes de la vida urbana. “Esta herramienta revela cómo las personas y lugares de una ciudad se unen para dar forma a nuevas áreas urbanas locales”, añaden.
De momento están disponibles en el sitio web, mapas de Nueva York, San Francisco y Pittsburgh, aunque los usuarios pueden votar en la página por las próximas ciudades que les gustaría agregar. Barcelona, con más de 20 votos, ya se encuentra entre las candidatas.
Cada punto en el mapa representa un check-in en el lugar en cuestión. Para asociar los grupos de puntos cercanos se representan en un mismo color, formando un livehood, de momento sin nombre, identificado con un número. Cada uno de ellos incluye una lista con los cinco lugares más populares, según el número de registros que hayan recibido, y cinco actividades que hacer en esa zona, donde tiene cabida desde los transportes públicos, a hoteles, comercios, lugares de ocio y restauración, etc.
También se muestran los livehoods relacionados dentro de una misma ciudad, con patrones similares al ser visitados por gente con gustos afines. Asimismo queda constancia del día, hora y tipo de lugar del check-in, lo que revela patrones de uso del programa. De hecho, la mayoría de los registros corresponden a lugares de ocio o de trabajo, rara vez a un hospital, y suelen aumentar en fines de semana.
El proyecto Livehood parte de una hipótesis inicial: la idea de que el perfil de una zona urbana no sólo se define por los espacios localizados en el mismo, sino también por las personas que hacen esa área parte de su vida diaria.
Para explorar esta hipótesis, tomaron los check-ins de Foursquare que los usuarios comparten públicamente a través de redes sociales como Twiter. El resultado son más de 18 millones de registros que incluyen identificador del usuario, hora, latitud y longitud, así como el nombre y categoría del lugar de cada localización.
A través del aprendizaje automático, se introdujo un modelo que agrupa lugares cercanos a determinadas áreas en base a patrones de las personas que se registran en ellos. El resultado son los denominados livehoods, áreas activas que conforman la ciudad y que revelan una nueva visión de la misma. Al igual que los barrios, representan la estructura organizativa de la ciudad, pero “nos dan un punto de vista sobre el terreno, nos ayudan a conceptualizar la dinámica de una ciudad en base al modo en que la gente realmente la utiliza”, subrayan los creadores.
Y es que, en contraste con los límites estáticos del concepto tradicional de vecindario o las cifras actualizadas del censo, estos livehoods reflejan los patrones cambiantes de la vida urbana. “Esta herramienta revela cómo las personas y lugares de una ciudad se unen para dar forma a nuevas áreas urbanas locales”, añaden.
De momento están disponibles en el sitio web, mapas de Nueva York, San Francisco y Pittsburgh, aunque los usuarios pueden votar en la página por las próximas ciudades que les gustaría agregar. Barcelona, con más de 20 votos, ya se encuentra entre las candidatas.
Cada punto en el mapa representa un check-in en el lugar en cuestión. Para asociar los grupos de puntos cercanos se representan en un mismo color, formando un livehood, de momento sin nombre, identificado con un número. Cada uno de ellos incluye una lista con los cinco lugares más populares, según el número de registros que hayan recibido, y cinco actividades que hacer en esa zona, donde tiene cabida desde los transportes públicos, a hoteles, comercios, lugares de ocio y restauración, etc.
También se muestran los livehoods relacionados dentro de una misma ciudad, con patrones similares al ser visitados por gente con gustos afines. Asimismo queda constancia del día, hora y tipo de lugar del check-in, lo que revela patrones de uso del programa. De hecho, la mayoría de los registros corresponden a lugares de ocio o de trabajo, rara vez a un hospital, y suelen aumentar en fines de semana.
Fuente: Livehoods.
Aplicaciones
Con todos estos datos, Livehoods proporciona una nueva y poderosa herramienta que podría utilizarse tanto para abordar problemas en la urbe como para aprovechar sus oportunidades.
Los investigadores están estudiando su aplicación a la planificación urbana, el transporte y el desarrollo inmobiliario. El programa también podría ser útil para las empresas en el desarrollo de campañas de marketing o para los responsables sanitarios en el seguimiento de la propagación de una enfermedad.
"En los estudios urbanos, los investigadores siempre han tenido que entrevistar a muchas personas para tener una idea del perfil de una comunidad y, aún así, deben extrapolar los resultados a una pequeña muestra de la misma", aseveró Raz Schwartz, doctorando en la Universidad Bar-Ilan de Israel, e investigador visitante en la SCS. “Ahora, mediante el uso de los datos de Forsquare, podemos explotar una gran base de datos que puede ser actualizada continuamente”, añadió.
Así lo han comprobado en sus primeras pruebas. En el estudio de la zona metropolitana de Pittsburgh, ciudad donde se ubica la CMU, los investigadores detectaron que los livehoods a veces sobrepasan los límites estrictos de los barrios, o identifican varias comunidades dentro de una misma vecindad. El análisis de Pittsburgh se basó en 42.787 registros de 3.840 usuarios en 5.349 localizaciones.
Por ejemplo, encontraron que el barrio de lujo Shadyside tenía en realidad dos livehoods demográficamente distintos –el viejo, una sobria comunidad al oeste, y el joven, una comunidad indie al este. Sin embargo, el de los más jóvenes se extendían hasta East Liberty, un barrio más deteriorado anteriormente, pero que ahora cuenta con algunas urbanizaciones de lujo.
Asimismo, en el barrio conocido como South Side Flats, se han generado cuatro livehoods distintos, uno centrado en bares de moda entre los estudiantes universitarios, otro en torno a un nuevo distrito comercial dominado por las grandes cadenas y otro alrededor de un supermercado. también en este caso familiarizaron a los residentes con la zona.
En la parte negativa, el estudio también tiene sus limitaciones. Los usuarios de Foursquare tienden a ser jóvenes, profesionales urbanos con teléfonos inteligentes. En consecuencia, las áreas de las ciudades con población más mayor o empobrecida apenas tienen presencia en los mapas de Livehoods.
"Se puede, literalmente, ver la brecha digital", dijo Schwartz. Del mismo modo, los miembros de Foursquare no se registran en todos sus destinos, por lo que también se producen vacios en este aspecto. Sin embargo, los investigadores sostienen que esas son las limitaciones de los datos, no de la metodología.
Con todos estos datos, Livehoods proporciona una nueva y poderosa herramienta que podría utilizarse tanto para abordar problemas en la urbe como para aprovechar sus oportunidades.
Los investigadores están estudiando su aplicación a la planificación urbana, el transporte y el desarrollo inmobiliario. El programa también podría ser útil para las empresas en el desarrollo de campañas de marketing o para los responsables sanitarios en el seguimiento de la propagación de una enfermedad.
"En los estudios urbanos, los investigadores siempre han tenido que entrevistar a muchas personas para tener una idea del perfil de una comunidad y, aún así, deben extrapolar los resultados a una pequeña muestra de la misma", aseveró Raz Schwartz, doctorando en la Universidad Bar-Ilan de Israel, e investigador visitante en la SCS. “Ahora, mediante el uso de los datos de Forsquare, podemos explotar una gran base de datos que puede ser actualizada continuamente”, añadió.
Así lo han comprobado en sus primeras pruebas. En el estudio de la zona metropolitana de Pittsburgh, ciudad donde se ubica la CMU, los investigadores detectaron que los livehoods a veces sobrepasan los límites estrictos de los barrios, o identifican varias comunidades dentro de una misma vecindad. El análisis de Pittsburgh se basó en 42.787 registros de 3.840 usuarios en 5.349 localizaciones.
Por ejemplo, encontraron que el barrio de lujo Shadyside tenía en realidad dos livehoods demográficamente distintos –el viejo, una sobria comunidad al oeste, y el joven, una comunidad indie al este. Sin embargo, el de los más jóvenes se extendían hasta East Liberty, un barrio más deteriorado anteriormente, pero que ahora cuenta con algunas urbanizaciones de lujo.
Asimismo, en el barrio conocido como South Side Flats, se han generado cuatro livehoods distintos, uno centrado en bares de moda entre los estudiantes universitarios, otro en torno a un nuevo distrito comercial dominado por las grandes cadenas y otro alrededor de un supermercado. también en este caso familiarizaron a los residentes con la zona.
En la parte negativa, el estudio también tiene sus limitaciones. Los usuarios de Foursquare tienden a ser jóvenes, profesionales urbanos con teléfonos inteligentes. En consecuencia, las áreas de las ciudades con población más mayor o empobrecida apenas tienen presencia en los mapas de Livehoods.
"Se puede, literalmente, ver la brecha digital", dijo Schwartz. Del mismo modo, los miembros de Foursquare no se registran en todos sus destinos, por lo que también se producen vacios en este aspecto. Sin embargo, los investigadores sostienen que esas son las limitaciones de los datos, no de la metodología.