Cómo puede el Big Data optimizar la movilidad en las ciudades para hacer frente al coronavirus

Tres semanas después de que se decretará el Estado de Alarma en España por la crisis del coronavirus, merece la pena preguntarse en qué otros ámbitos, además de la salud, podrían la ciencia y la tecnología ayudarnos. Probablemente una de las primeras respuestas sea la movilidad en las ciudades. Justo cuando tenemos que ser capaces de mantener la distancia social de seguridad recomendada por la OMS de al menos un metro, nos hemos encontrado en algunas ocasiones que las rutas de metro, tren y autobuses no son capaces de adaptarse, y a veces se siguen saturando como cualquier día normal, mientras que en otros momentos viajan sin pasajeros. Y es que, pese a la alta caída de usuarios desde la entrada en vigor del estado de alarma, regiones como la Comunidad de Madrid llegaron a registrar hasta 519.136 viajes en la red de transporte público durante el último viernes del mes de marzo.

Pero, ¿podría la tecnología actual ayudarnos a evitar estas situaciones? Gracias a los modelos de previsión inteligente que trabajan sobre grandes cantidades de datos, el conocido como Big Data, tenemos la capacidad de predecir el posicionamiento de cada individuo y de esta forma regular la movilidad, optimizar el uso de los recursos públicos y evitar las aglomeraciones. Se trata, en definitiva, de aprovechar esta tecnología como un sistema de movilidad inteligente.

El primer paso para construirlo es conocer los datos de la localización de los usuarios en un momento determinado y cada vez que esta cambie. Esta información se puede conseguir a través de alguna de las apps instaladas en los dispositivos móviles o con el apoyo de los propios operadores de comunicaciones que ya cuentan con esta información para darnos servicio, pero que no pueden utilizarla salvo mandato legal del Gobierno. Un ejemplo de este hecho es el pacto que, el pasado sábado 28 de marzo, el Instituto Nacional de Estadística firmó con las operadoras para para analizar la movilidad  de los ciudadanos en los días previos y durante el confinamiento, empleando información anónima.

Tan importante como la capacidad de extraer esos datos es garantizar la seguridad y el cumplimiento legal para la recogida y tratamiento de toda la información referida anteriormente.  Teniendo presente el actual Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la alternativa más sencilla es la disociación. De esta forma, se separan los datos personales desde el momento de la captura de la información, permitiendo el uso de datos anónimos que pasarán a ser tratados sólo como datos estadísticos y nunca serán trazables a los dispositivos móviles donde se generaron.

Además, para que los datos que alimentan el sistema sean verdaderamente útiles deben aportar una localización precisa, y no solo ubicarnos en una dirección aproximada, si no permitirnos ser capaces de distinguir los espacios donde permanece el dispositivo (paradas de autobús, estaciones de metro o de tren, etc.). Una problemática añadida es obtener la información de localización en interiores de edificios grandes como las estaciones o bajo tierra, en el metro. Para esto se requiere tecnología adicional en esos espacios que se empieza a utilizar en centros comerciales, pero no así para el transporte.

Toda esta información se almacenaría y procesaría en una infraestructura de Big Data. Es en este momento cuando debemos ser capaces de modelar y gestionar toda esta información, posiciones y trayectos, para cruzarlas con la propia red de transporte público -líneas de autobuses, metro, cercanías, sus paradas y estaciones, las frecuencias de paso, etc.-, así como con otros factores externos que determinarán la necesidad de su uso, como puede ser el clima. Estos datos permitirán predecir e identificar dónde se va a producir la demanda del servicio y las aglomeraciones, para poder así actuar preventivamente. En este punto entra en juego otra de las herramientas tecnológicas de mayor demanda en la actualidad, la Inteligencia Artificial.

Un modelo predictivo de inteligencia artificial permitiría, con la colaboración de los gestores de la movilidad y autoridades, ajustar y optimizar la necesidad de vehículos en determinadas líneas, o lanzar alertas para actuar cuando se anticipe una situación de aglomeración donde se prevé imposible mantener la distancia social para evitar el contagio. En una situación normal permitiría planificar los cambios necesarios para reflejar incidencias planificadas, como la autorización de una manifestación o la ejecución de una obra que limita la movilidad en ciertas zonas.

Las Smart Cities más avanzadas ya utilizan IA para actuar directamente ante situaciones que se dan en tiempo real desde sus centros de control y operación, y les permite responder ante cualquier tipo de incidente o imprevisto.

Los sistemas de movilidad actuales utilizan la información de los gestores de la movilidad, del movimiento de sus vehículos y la cruzan con la información de la ciudad (cámaras, semáforos, agentes, emergencias, bomberos, etc.). No utilizan la información real de la movilidad de los individuos ni trazan patrones de movilidad de las personas, sino que realizan estudios mediante encuestas sobre cómo se modificará la demanda cuando aparece un nuevo centro de atracción (hospital, centro deportivo, etc.), se construye un nuevo barrio o se amplía una carretera.

¿Ha llegado el momento de dar el salto a un sistema que maneje en tiempo real la situación de cada una de las personas, y que permita también actuar sobre ellas, como hacen nuestros navegadores cuando nos dicen que cambiemos la ruta para evitar un atasco?, ¿estamos dispuestos a dejar que se usen nuestros datos para mejorar nuestra salud, reducir nuestros tiempos de desplazamiento, optimizar los recursos compartidos para la movilidad, no sólo los transportes públicos?, ¿no deberíamos incluir las bicicletas o los patinetes también?

La respuesta es sí. Incluso aunque no lo liderara el Gobierno, como es el caso del proyecto DataCovid aprobado el 1 de abril, los ciudadanos ya estábamos dispuestos a entregar nuestros datos a los dueños de las apps para que nos avisen con la información interesante para nosotros, a ver la publicidad para acceder a un contenido o un servicio que queremos disfrutar, o a espera que nos digan nuestros dispositivos dónde están por si los olvidamos o nos los roban. Al final, es un compromiso entre privacidad y libertad en un lado de la balanza, y contenidos y servicios que recibimos sin coste por otro lado. Esta pandemia va a cambiar nuestra percepción del mundo, ya lo está haciendo, y nuestra salud va a ser tanto o más importante que el dinero. Seamos dueños de nuestros propios datos, es el momento de que nuestros datos, con la seguridad debida, se utilicen también para cuidarnos y mejorar lo servicios públicos que recibimos, y no sólo para que consumamos más.

Francisco Calvo, director de Desarrollo de Negocio en atSistemas