‘Urban Discovery’ Reinterpretando los mapas de las ciudades según las tarjetas de crédito

'Urban Discovery' Reinterpretando los mapas de las ciudades según las tarjetas de crédito

Las divisiones políticas de los mapas han muerto, los conceptos de barrio, comarcas, distritos, código postal, quedan obsoletos cuando entran en juego la actividad económica de sus habitantes y el big data.

Así queda de manifiesto al analizarse más de 413 millones de transacciones realizadas en 2016 por medio de tarjeta, de tres grandes urbes como la Ciudad de México Madrid y Barcelona.

La propuesta de Urban Discovery creada por BBVA Data Analytics en colaboración con CARTO plantean la aplicación la ciencia de datos anónimos para identificar áreas funcionales, describir dinámicas y establecer comparaciones en tres grandes ciudades.

El proyecto plantea una nueva interpretación urbana a través del análisis de la actividad comercial, dejando de lado conceptos como las divisiones oficiales de las ciudades, los distritos y los barrios, que son usados para gobernarlas y describir el comportamiento de sus ciudadanos y que fueron determinados de manera arbitraria hace muchos años.

El experimento nos deja ver como quedarían divididas tres grandes ciudades si se considerara solo patrones de consumo de datos transaccionales y criterios de movilidad obtenidos de manera anónima.

Los resultados son presentados en una visualización de datos interactiva, desarrollada en colaboración con CARTO, que además permite descargar los grafos generados, así como crear nuestras propias etiquetas, que permite hacer comparaciones entre ciudades y descubrir las particularidades y semajanzas de cada ciudad.

Redes de conexiones

La primera parte del experimento consistió en crear relaciones entre distintas zonas de las ciudades analizadas a partir de pagos con tarjeta. Cada ciudad fue dividida en celdas hexagonales de 200 metros de lado, si una tarjeta era usada en dos comercios de a distintas celdas en un período menor a 3 horas se creaba una conexión entre ellas. Cada una de esas conexiones recibe el nombre de copago. Enseguida puedes ver las redes de copago correspondientes a la CDMX durante un año:

En un segundo apartado a los resultados se aplicaron ciertos algoritmos que de manera automática generaron las divisiones que revelan una nueva configuración urbana según las actividades y los desplazamientos más comunes de los consumidores.

Los datos reflejan nuevas comunidades de los habitantes, ya sean locales o turistas, en función de las actividades registradas, el proyecto determinó seis tipos de etiquetas para distinguir las zonas: centro, barrio acomodado, barrio popular, centros de trabajo, nuevos desarrollos y centros comerciales áreas en las que predomina el consumo.

CDMX según Urban Discovery

En CDMX se identificaron 6 macrocomunidades de un tamaño mucho mayor que en los casos de Madrid y Barcelona. Lo que permiten inferir patrones de movilidad intraurbanos de mucho mayor radio en el caso de CDMX en comparación con las otras ciudades analizadas. La disposición de algunas de las macrocomunidades delimitadas es lineal, siguiendo la orografía del terreno, también se pueden ver enclaves sin actividad o sin relación con las celdas colindantes, debido a la menor digitalización del comercio en esas zonas.

La plataforma permite hacer comparaciones entre urbes y descubrir las peculiaridades de cada una, las cuales pueden ser descargadas para explorar nuevos usos en proyectos de terceros; todo ello pensado para “compartir sus datos para poder contribuir al desarrollo de la sociedad, fomentando la innovación y el desarrollo mediante la aplicación de nuevas metodologías y fuentes de información a muy diversos casos de uso”.

Más allá de las diferencias entre las divisiones habituales y las que se crean a partir de la actividad comercial de las personas, el experimento abre la puerta al debate sobre la necesidad de repensar la importancia que se da a la configuración tradicional de barrios y distritos.

Abriendo datos privados

Urban Discovery cuenta con mapas con filtros por actividad predominante, que permiten conocer que hay en tu zona y si no estás de acuerdo con la clasificación, puedes cambiar o crear las etiquetas.

“Es la primera vez que pedimos feedback de este tipo. Con una muestra grande, podríamos poner sus etiquetas sobre el mapa y dar otra visión. La económica ya está ahí, pero quizás pueda traducirse en ver qué opina la gente de su zona, cómo la entiende”. “Además, creemos que si esto se abre y la gente lo utiliza, el resto de empresas privadas podrían empezar a abrir sus datos”.

– Juan de Dios Romero, analista de datos de BBVA Data&Analytics

Juan Murillo, responsable de servicios territoriales de BBVA Data&Analytics comenta que los mapas de Urban Discovery cuentan con un botón que no suele aparecer en los productos creados con datos de empresas privadas: el de descarga.

“Nos encantaría que se reutilizase el dato, que se construyese sobre estas conclusiones. Nuestra labor es transformar el dato en información y ponerla a disposición de quien la pueda accionar”. Esta primera apertura se dirige, claro, a todos los usuarios, pero tiene dos destinatarios principales: la Administración y la propia empresa privada”. “Las autoridades tienen la necesidad de tomar decisiones basadas en datos, pero muchas veces estas fuentes no están en su poder. Hace falta una voluntad aperturista de las empresas privadas”.

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