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¿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.

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BigData Meetup Monterrey – Los tips para ser un científico de datos con #Twitter

¿Qué tan complicado es volverse un data scientist? … bueno mientras sepas de matemáticas siempre será sencillo saber por dónde empezar.

Esta semana recibimos la invitación de la comunidad de Big Data Monterrey a exponer en un meetup algún ejercicio que hayamos trabajado con información. Como también iban a asistir miembros de la comunidad de Python decidimos compartir todo lo que sabemos sobre el análisis de redes sociales.

Hace unos meses comenzamos a explorar cómo podíamos usar Twitter para entender la dinámica de una ciudad. Esto es porque en la red de twitter muchísima gente (alrededor de 30 mil por mes) publica a dónde sale, cómo se la pasó y qué estaba haciendo.

Todo esta valiosisima información puede ser capturada con unas cuantas líneas de código y después analizadas para entender la dinámica de una ciudad. Aqui les dejamos una síntesis de la presentación que dimos en el Meetup para que puedan conocer todo.

En cuanto a nuestra experiencia el día de la presentación la verdad es que quedamos fascinados por la oportunidad que nos dieron. El “engagement” de los participantes salió a relucir. Nos hicieron muchas preguntas, pero al mismo tiempo nos compartieron algunas ideas que habían intentado trabajar antes.

Les queremos compartir que nuestro siguiente taller programado es en el INCMTY 2016 bajo el nombe de: Datlas, Tengo una idea ¿Dónde la pongo?

No se lo pierdan si quieren conocer más de lo que hacemos, de aprender más trucos de análisis de datos o tips de como usar grandes cantidades de información para mejores decisiones de negocio.

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Nos seguiremos dando a conocer en este año para que más gente quiera usar nuestra plataforma. Por favor deja tus comentarios sobre la presentación y comparte este blog con todos tus amigos interesados en los #datos.

 

Saludos y -Keep it weird –

Equipo Datlas

www.thedatlas.com

¿Qué hace la gente en Monterrey? – Los datos nos cuentan (Ejercicio con check-ins de Foursquare)

Viviendo por más de 20 años Monterrey uno sabe que en la ciudad después de arduas jornadas de trabajo y tráfico vehicular la gente busca formas de relajarse y pasarla bien. Pero… ¿Cuándo lo hacen? ¿A qué horas? y ¿Qué actividades los motivan a salir de casa?

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Nos propusimos responder estas preguntas utilizando datos de Foursquare, Swarm y Twitter.

Si nunca habías escuchado alguna de estas, resulta que desde hace unos años, muchos de los usuarios de estas redes sociales las utilizan para indicar dónde están o qué hacen.

Puedes hacerle saber al mundo del lugar que fuiste a visitar que nadie más conoce, del delicioso platillo que te sirvieron en tu restaurante favorito y que asististe a la final de temporada de tu equipo local con tus mejores amigos.

Ésto se realiza de la siguiente forma:

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Utilizando Foursquare/Swarm con tu GPS activado, señalas el lugar en el que te encuentras, añadiendo una foto si así lo deseas y compartiéndolo en Twitter. Una vez hecho esto, estará abierto a la comunidad para verlo.

¿Suena un poco tenebroso, no?

Para algunos es así, pero la verdad es que el hecho de compartir dónde estás y tus comentarios sobre los lugares que has visitado es una conducta que ha sido adoptada por los millenials. A su vez, esto ha permitido a los investigadores de datos tener registros de los lugares más populares de la ciudad y de muchos más hallazgos.

A partir de ello, buscamos responder las preguntas que nos planteamos inicialmente analizando los check-ins (registros de asistencias) del mes de Julio en Monterrey y generamos un reporte.

¿Qué encontramos?

  1. Los días que hay más actividad son primeramente después de la quincena. Claro, tiene sentido, recién te pagan lo primero que quieres hacer es disfrutar de los lujos que existen en Monterrey. Los sábados parecen ser los preferidos por la comunidad.

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2. Si lo vemos como días de la semana encontraremos que la actividad en viernes y sábado duplica el promedio de los otros días. Y aunque suene a sentido común, cuando investigas con datos es muy importante discriminar tus puntos que sobre-indexan para poner especial atención a la muestra de información que estás analizando.

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3.  Observando la distribución de actividades en fines de semana, encontramos que a partir de las 6 de la tarde hay un incremento en las visitas a parques y estadios, restaurantes y cuando el clima de Monterrey no se presta para ello, porqué no, al cine. (Aunque los regios sabemos que de una hora a otra ésto cambiará.)
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4. ¿Qué actividades fueron las que ocasionaron más tráfico? Entre los 6,000 diferentes lugares que registraron algún checkin, principalmente encontramos de motivadores eventos deportivos y estrenos de cine.

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Aunque quizás esto te parezca muy intuitivo, este tipo de ejercicios llegan más allá que ésto, pues tenemos la libertad de analizar por hora, por zona, por día de la semana y encontrar a donde asiste más público o en una aproximación muy real hacia dónde se está moviendo el tráfico. Ésta información resulta de gran utilidad para comercios que se quieren posicionar con consumidores, para definir mejores lugares en donde expandir su negocio o para entender la dinámica del día a día de cierto grupo de población. Ejemplos:

  • ¿Dónde pongo mi negocio o dónde expando?
  • ¿En qué zonas me puedo anunciar dado que hay más tráfico de personas en fin de semana?
  • ¿En qué lugares los clientes son más exigentes con sus comentarios?

Este tipo de información estará pronto integrada en nuestra plataforma de inteligencia comercial: www.thedatlas.com. Te invitamos a conocerla y si tienes algún comentario o estás interesado en usar datos como estos nos hagas saber en contacto@thedatlas.com

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Esperamos que les haya gustado, dejenos sus comentarios. Saludos

Equipo Datlas

-keep it weird-