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Carta a Santa Claus Gov – 7 bases de datos deberían transparentar los gobiernos – (Call to action: BANXICO, INEGI, SHCP, Iniciativa Digital, SSPC…)

Este Diciembre es época de dar y recibir buenos deseos. Si el “Buenfin” no te cumplió o no tenías tu “aguinaldo” en el momento es mejor iniciar a preparar esas cartas y buenos deseos de navidad. Nosotros en Datlas ya hicimos la nuestra y la queremos compartir contigo.  Como todos los años buscamos nuevas fuentes de datos y, junto con algunas comunidades de datos, somos vigilantes de la información que libera el gobierno. En esta columna compartimos:

7 bases de datos que deberían transparentar los gobiernos como regalo de navidad para “dateros”

Es importante establecer de antecedente que esta carta de deseos tiene sesgo para México, sus gobiernos Estatales y Municipales.

También puedes leer nuestro blog: ¿Qué pasa si un gobierno no libera datos?

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1) Datos de inseguridad geo referenciados

En México, hay regiones del país que son muy propensos a riesgos de homicidios, secuestros, entre otros. Liberar estos datos es arriesgado por temas de investigaciones o podrían dar nuevas ideas a gente que planea este tipo de actos. Pero por otro lado hay otros eventos menores como robos, asaltos y/o atracos que pudieran ser socializados con mayor resolución.

Si tuviéramos datos de inseguridad podríamos tener mapas de delito que nos den lectura de qué zonas son más peligrosas para caminar o andar a cierta hora. La gente local “ya lo sabe” , pero imaginate la utilidad que le pudiera dar a turistas o a negocios que quieren decidir una nueva ubicación.

¿Cómo hacerlo rentable? Intercambiar o vender estos datos con UBER, DIDI, CABIFY, GOOGLE MAPS, WAZE, etc. para que ajusten sus algoritmos evitando así que conductores pasen por zonas de peligro o ajustando sus tarifas con la variable de riesgo de inseguridad.

BONUS: Existen muy buenos generadores de datos de inseguridad. De hecho hemos publicado los datos de elcri.men en nuestro blog de datos de inseguridad.  Pero si tuviéramos más datos y a mayor detalle podríamos generar cosas increíbles.

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2) Datos de tránsito y choques de autos geo referenciados

Al menos en México, el protocolo de un choque de autos es esperar que un oficial de tránsito llegue al lugar de los hechos para que pueda apoyar a definir un culpable. Otros rituales de los tránsitos es realizar “antialcoholicas” o “retenes” los fines de semana, multas por exceso de velocidad, entre otros.

Por otro lado he de reconocer que al menos en el municipio donde trabajo hay tránsitos muy amables que hasta servicio de auxilio ofrecen. Cuando hay que cambiar una llanta o caímos en un bache nos apoyan para resolverlo. En cualquiera de los casos los datos que generan en estas interacciones podrían ser valiosos para otros conductores y/o para aseguradoras.

¿Qué necesitamos? Datos de incidentes de tránsito (positivos o negativos) con su coordenada. Esto nos permitiría tener estadísticas más puntuales y ser más objetivos en la implementación. Aqui un ejemplo que estuvimos trabajando.

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3) Datos de nuevas aperturas y cierres de negocio con coordenadas

Entender la dinámica de apertura de nuevos negocios nos da un termómetro implícito de cómo está la economía. Y en la búsqueda de nuevos indicadores económicos que puedan complementar al PIB para dar una imagen más realista de la situación en un país una base de datos como esta sería de mucha utilidad.

La mayoría de las veces los negocios tienen que pedir permisos para vender alcohol, prestar cierto tipo de servicio, altas en Hacienda, entre otros. Todos estos registros viven en silos aislados.

¿Cómo podría funcionar? Bases de datos unificadas con la información de nuevos negocios que pudieran habilitar auditorias más inmediatas de bancos para créditos, generar un mejor contexto al gobierno de las zonas donde más se está impulsando la economía y tomar acciones donde más negocios corren peligro.

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4) Información de nuevos desarrollos urbanos

Similar al punto anterior. La construcción es una de las brújulas más importantes de la economía de un país. Es motor económico y generador de empleo, sobre todo cuando se dedica a construcciones de aeropuertos, plazas comerciales u otros aparatos que van a multiplicar el valor económico.

Sobre todo en proyectos públicos, debería haber más transparencia en las oportunidades específicas que va a generar un nuevo proyecto. Este potencial, contextualizado, puede motivar la participación de más inversionistas en nuevos desarrollos generando así un círculo virtuoso.

¿Cómo arrancar? Podríamos tener mapas con todos los desarrollos de un Estado, la etapa en la que se encuentran y descripción del proyecto. También lineas de contacto para que proveedores puedan ofrecer sus servicios y al mismo tiempo un estimado de impacto en el avalúo que estará generando la zona.

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5) Datos de calidad del aire con mayor resolución

En este punto ya hay avances, pero no por iniciativa del Gobierno, sino por comunidades y empresas que hacen esfuerzos independientes. De hecho no hay un estándar de medición que esté alineado a lo que recomiendan las organizaciones internacionales.

Necesitamos más infraestructura que de visibilidad de la situación del aire. Un medidor por municipio no es suficiente, hay que ampliar e incentivar a empresas y dueños de edificios a que promuevan estas medidas para ayudarnos a todos como sociedad.

¿Qué debemos continuar haciendo? Implementando más infraestructura de información abierta para que desarrolladores implementen nuevas ideas y propuestas de soluciones.

BONUS: Al menos en Nuevo León, tenemos ya algunos intentos. Y es bueno saber que empresas están impulsando iniciativas de estudiantes y emprendedores como Heineken con su árbol de algas purificador de aire.

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6) Más métricas para calificar escuelas según los resultados de sus alumnos

En México hay un rezago educativo y no se va a curar mañana, ni el próximo año. Tomará más tiempo y es justo decir que siendo la educación uno de los pilares más importantes de desarrollo de un país debería ser una de las áreas que se maneje con más cálculo.

Necesitamos más claridad sobre la calidad que ofrece cada institución, su profesorado, alumnado, ubicación y entorno. Esto nos ayudaría a identificar oportunidades inmediatas para fortalecer, atender y/o dejar de hacer en términos educativos.

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7) El “nice to have” –  Datos de transacciones de TPV y fraudes en línea desagregados

Aunque el IoT (internet of things) suena como una novedad, desde hace más de 10 años los países tienen un sensor económico que no se ha capitalizado al máximo, nos referimos a las TPV (terminales punto de venta). Osea donde pasas tu tarjeta de crédito o débito cuando pagas.

Cada transacción concreta termina en una base de datos. De la misma forma las transacciones en línea están dejando un rastro que puede dar más visibilidad de cómo le está yendo a ciertas zonas en el sentido de negocios.

Podríamos comenzar a desarrollar soluciones como las de Barcelona con su mapa de calor de retail que ayuda a nuevos negocios a identificar zonas de alto potencial.

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Hasta aquí la columna de hoy, ahora la pregunta es ¿Qué opinas? ¿Cuál otra base de datos podría ser una buen aportación y sobre todo ¿Cómo la usarías para el beneficio de la sociedad?

Deja tus comentarios y comparte. Feliz Diciembre.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.