Una herramienta basada en las llamadas a teléfonos móviles ayuda a planificar las ciudades según las rutinas de sus habitantes

Entender el uso que hace la población de los espacios que habita -dónde vive, dónde trabaja, dónde se reúne- es clave para una planificación urbanística útil y ajustada a las necesidades. Conocer, por ejemplo, qué rutas son las más utilizadas para ir de los barrios residenciales a los centros de trabajo y en qué tramos horarios se recorren permite ajustar el trazado y la frecuencia de los autobuses u optimizar los recursos de control del tráfico. Detectar los espacios de reunión, ocio y eventos, así como las ventanas de tiempo en las que se producen mayores aglomeraciones, es útil para mantener informada a la ciudadanía pero también para reforzar servicios de limpieza o transporte y diseñar estrategias de promoción. Cuanto más rigurosa sea esa información, más ayudará a las administraciones públicas a ordenar de manera eficaz y realista el espacio urbano y los servicios.

Con esa pretensión, un equipo de la Universidad de Córdoba ha diseñado una herramienta que permite mapear la estructura y el ritmo de las ciudades a partir del uso que hacen sus habitantes de sus teléfonos móviles en una u otra localización. Esta herramienta informática, bautizada como MAPLID (Multi-label Approach for Place IDentification), tiene la particularidad de aportar una clasificación multi-etiqueta, lo que permite catalogar un espacio en más de una categoría: un campus universitario puede ser un lugar de trabajo, pero también una residencia e incluso un espacio de ocio en momentos concretos.

Investigadores de la Universidad de Córdoba responsables del estudio.

El registro de las llamadas que se hacen en un día y su repetición a lo largo de la semana permite detectar los lugares que se visitan y la frecuencia con la que se hace, siguiendo así la huella de las rutinas de la población y descifrando la funcionalidad de unas y otras zonas de la ciudad. Aporta información sobre en qué momentos se altera la densidad poblacional en un espacio concreto, por ejemplo, en una calle del centro que deja de ser exclusivamente una zona residencial para empezar a ser también un espacio de trabajo con la apertura de los comercios. También a qué horas se concentra el mayor volumen de tráfico rodado hacia los polígonos industriales o cómo altera el ritmo y los hábitos de la población local la celebración de un evento puntual y masivo.

Una prueba piloto en dos ciudades de Italia

El desarrollo del algoritmo en el que está basado MAPLID forma parte de la tesis doctoral del investigador Manuel Mendoza Hurtado, que ha publicado, junto a sus compañeros del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Juan A. Romero del Castillo y Domingo Ortiz Boyer, los primeros resultados de esta herramienta en la revista International Journal of Geographical Information Science. Por el momento, el modelo no se ha probado con datos de España. Tal y como explican los investigadores, «el acceso a datos de telefonía móvil de gran escala está muy limitado por cuestiones de privacidad», por lo que, para el proyecto inicial, utilizaron una base datos de llamadas telefónicas que Telecom Italia liberó para su uso con fines científicos.

Este repositorio se empleó para mapear y analizar la actividad de la población de Milán, primero, y de Trento, después; dos ciudades italianas de distinta morfología y características que permitieron validar la fiabilidad de la herramienta en terrenos diferentes entre sí. Para ello, explica Manuel Mendoza, contaron con datos geolocalizados que se generaban cada vez que los terminales móviles se conectaban a una de las antenas de la red para llamar o enviar un mensaje. Cada día se generaban millones de datos que, una vez sobre el mapa de la ciudad, se complementan con información de contexto extraída de otra herramienta de acceso libre como OpenStreetMap. El resultado de este trabajo demostró que una herramienta multi-etiqueta como MAPLID es útil para conocer cómo se mueven los habitantes de un lugar, generando un mapa que puede ser más rico cuanta más información complementaria se le incorpore.

Los investigadores coinciden en señalar el potencial de esta herramienta para la planificación urbana, ya que aporta «la capacidad de capturar múltiples funcionalidades y usos urbanos, frente a otros modelos que favorecen la pérdida de información al simplificarla en exceso». El siguiente paso, por tanto, es contactar con administraciones locales para ponerla a su disposición. Su mayor aplicación, señalan, sería la relativa a la ordenación del tráfico, ya que los datos «permitirían adaptar horarios y frecuencias del transporte público, planificar rutas e incluso optimizar gastos de combustible de los vehículos particulares».