Utilizan la señal de los teléfonos móviles para conocer patrones de desplazamiento en la población
El profesor de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz, Pablo García Sánchez, junto a varios investigadores de la Universidad de Granada, ha participado en un estudio centrado en la validación de una nueva metodología basada en el uso de la señal de los dispositivos inteligentes, como los smartphones, en áreas urbanas con la finalidad de conocer y analizar el comportamiento en materia de desplazamiento de sus habitantes y prevenir posibles incidencias futuras en relación a la circulación de personas o vehículos.
Fuente: Universidad de Cádiz
El profesor del departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz, Pablo García Sánchez, junto a varios investigadores de la Universidad de Granada, ha participado en un estudio centrado en la validación de una nueva metodología basada en el uso de la señal de los dispositivos inteligentes, como los smartphones, en áreas urbanas con la finalidad de conocer y analizar el comportamiento en materia de desplazamiento de sus habitantes y prevenir posibles incidencias futuras en relación a la circulación de personas o vehículos.
En concreto, este equipo de expertos ha analizado, durante dos años, la densidad y movimiento de personas en la ciudad de Granada, a través de la señal Bluetooth y Wifi, y gestionada de forma anónima, emitida por sus dispositivos inteligentes con la intención de detectar anomalías y poder diseñar estrategias óptimas de movilidad más eficiente y seguridad. Este trabajo “forma parte de un estudio que gira en torno a los datos que aporta una smart city y que busca facilitar la vida de sus habitantes”, como explican los autores.
Este trabajo, publicado por la revista Institute of Electrical and Electronics Engineers Access (IEEE Access), propone una metodología que se divide en varios pasos: se adquieren los datos de dispositivos móviles mediante la señal inalámbrica que se emite de forma inadvertida por los dispositivos inteligentes para establecer conexión con otros dispositivos (como el router de casa, o el manos libres del coche) y se almacenan cifrados para permitir el anonimato; luego se verifica su procedencia; y, más tarde, se detectan las posibles anomalías. Por último, se extrae información sobre los patrones de movimiento habituales de personas y vehículos, para así detectar las anomalías acontecidas y modelizar su ocurrencia, lo que permite predecirlas en el futuro, y detectar los factores que las provocan. Es importante indicar que el sistema no almacena en ningún momento datos personales de los usuarios.
“Si esta metodología se aplicase en las ciudades, se conseguiría una mejor gestión de los recursos de movilidad y transporte por parte de las autoridades”, como aseveran los investigadores. En este sentido, “la posibilidad de detectar anomalías en el flujo de personas y vehículos dentro del área de movilidad urbana, es un tema de vital importancia para la planificación y administración de una ciudad”. Este planteamiento coincide con el objetivo de alcanzar una smart city o ciudad inteligente, capaz de optimizar los recursos para la ciudadanía, facilitando su circulación, “algo que podría hacerse ajustando la programación de los semáforos, el transporte urbano o un diseño adecuado en los cruces de peatones”, como se indica en esta publicación científica. Asimismo, la detección de estas incidencias puede emplearse para encontrar posibles fallos en la planificación urbana actual e incluso para prevenir o anticipar patrones de comportamiento similares en el futuro.
El uso de la tecnología para seguir la densidad y el movimiento de los habitantes en una determinada área, se ha situado como “una opción a tener en cuenta en la gestión de una smart city”. De hecho, este trabajo ha servido como punto de partida para poder aplicar esta metodología en otros lugares y escenarios futuros y crear una compleja red de desplazamientos que se pueda analizar mejor, optimizando así los recursos disponibles.
De igual forma, con esta metodología se simplifica el uso de tecnologías empleadas hasta el momento, ya que éstas requerían mayor coste de instalación y mantenimiento, como, por ejemplo, el empleo de cámaras de video, que además llevan asociados problemas de privacidad. Es más, “el uso de sistemas inalámbricos de monitoreo y seguimiento de señales ha demostrado ser una solución eficaz de bajo coste para obtener información sobre la movilidad de las personas”.
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