{"id":19289,"date":"2019-12-03T09:34:09","date_gmt":"2019-12-03T15:34:09","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=19289"},"modified":"2019-12-03T09:34:18","modified_gmt":"2019-12-03T15:34:18","slug":"el-big-data-termina-con-las-colas-en-los-museos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/el-big-data-termina-con-las-colas-en-los-museos\/","title":{"rendered":"El \u2018big data\u2019 termina con las colas en los museos"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">a cifra es impresionante: 1.400 millones de personas (que equivalen a toda la poblaci\u00f3n de China) viajan alrededor del mundo anualmente. Nunca antes hubo tal cantidad de gente yendo y viniendo de un sitio a otro. Tampoco nunca antes hacer turismo fue tan contaminante. <!--more-->Esta industria aporta un 8% de los gases de efecto invernadero, seg\u00fan un an\u00e1lisis publicado en<span>\u00a0<\/span><em>Nature Climate Change<\/em>. La mayor parte de ese da\u00f1o al medioambiente viene del transporte. Pero una de sus caras m\u00e1s oscuras est\u00e1 en la saturaci\u00f3n de los principales destinos, en la cantidad de residuos que se genera en estos lugares y en el da\u00f1o al equilibrio de los espacios naturales.<span>\u00a0<\/span>La masificaci\u00f3n de esta industria es un problema global. Somos causa y v\u00edctimas de querer vivir experiencias \u00fanicas sin importar el coste.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Y de momento no pararemos. En 2030 seremos m\u00e1s de 1.800 millones de visitantes girando por el planeta, seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de Turismo (OMT). \u00bfC\u00f3mo lidiar con este fen\u00f3meno?, \u00bfexiste una soluci\u00f3n para reducir el impacto de la industria tur\u00edstica? La respuesta est\u00e1 en los datos. Por ejemplo,<span>\u00a0<\/span>el an\u00e1lisis del movimiento de los turistas<span>\u00a0<\/span>\u2014cu\u00e1nto tardan en desplazarse de un sitio a otro o el tiempo que dedican a la visita de un museo\u2014 permite adaptar la afluencia de autobuses en horarios de mayor concurrencia. \u201cDe esta manera, es posible reducir atascos y como consecuencia disminuir las emisiones contaminantes\u201d, destaca Elena D\u00edaz, responsable del Centro de Excelencia\u00a0de LUCA, la unidad de datos de Telef\u00f3nica.<\/p>\n<section class=\"sumario_html izquierda\" id=\"sumario_6|html\"><a name=\"sumario_6\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<div>\n<div><iframe loading=\"lazy\" width=\"640px\" height=\"500px\" type=\"text\/html\" frameborder=\"0\" src=\"https:\/\/view.genial.ly\/5de52e898673950f3e43b1f2\" allowscriptaccess=\"always\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" scrolling=\"yes\" allownetworking=\"all\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esto no es simple teor\u00eda. Este caso de uso se ha puesto en marcha en algunos pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina que buscaban un plan de movilidad urbana sostenible. Para lograrlo se analizaron los datos generados por los tel\u00e9fonos m\u00f3viles (llamadas, SMS, navegaci\u00f3n web) a medida que las personas transitaban por la ciudad. La informaci\u00f3n (totalmente anonimizada y agregada) diferenciaba entre los habitantes del destino y aquellos que estaban de visita. Tambi\u00e9n era capaz de medir la frecuencia del viaje, conocer el modo de transporte, la hora del desplazamiento, el sexo y la edad. El objetivo era tener todos los detalles posibles sobre el perfil de usuario.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los millones de datos obtenidos se combinaron \u2014gracias a las t\u00e9cnicas de la inteligencia artificial\u2014 con mapas de la urbe para saber qu\u00e9 rutas eran las de mayor tr\u00e1fico. &#8220;Con esta informaci\u00f3n, los Gobiernos pudieron conocer el flujo de personas que viajaban, adem\u00e1s de predecir cu\u00e1ntas se mover\u00edan en el futuro&#8221;, destaca Carmen Alonso, responsable de proyectos Big Data del sector ocio en LUCA. \u00a0\u201cAs\u00ed pudieron organizar de otra manera la movilidad, se mejor\u00f3 la accesibilidad de los sistemas de transporte, se cre\u00f3 un entorno urbano m\u00e1s atractivo y se redujo la contaminaci\u00f3n\u201d, agrega.<\/p>\n<section class=\"sumario_despiece centro\" id=\"sumario_1|despiece\"><a name=\"sumario_1\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<header class=\"sumario-encabezado\">\n<h4 class=\"sumario-titulo\"><span class=\"sin_enlace\">LA PRIVACIDAD DE LA INFORMACI\u00d3N<\/span><\/h4>\n<\/header>\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p class=\"nota_pie\">Los m\u00f3viles se han convertido en una fuente de informaci\u00f3n para conocer c\u00f3mo nos movemos y saber cu\u00e1les son nuestros gustos. Hay seis billones de en el mundo y el 80% est\u00e1 en pa\u00edses en desarrollo. Esto proporciona una red de sensores que genera informaci\u00f3n de gran valor los 365 d\u00edas del a\u00f1o, a todas horas. Los datos tambi\u00e9n pueden obtenerse de sensores, balizas<span>\u00a0<\/span><i>bluetooth<\/i>, redes wifi, aplicaciones y c\u00e1maras de v\u00eddeo inteligentes. Este constante flujo hace posible la econom\u00eda digital. Por este motivo, su protecci\u00f3n es imprescindible. Existen tres tipos de datos: los personales (informaci\u00f3n que identifica a una persona), los an\u00f3nimos (describen el perfil de un usuario pero no es posible identificarlo) y los agregados (conjunto de datos que sirven para obtener tendencias).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<section class=\"sumario_html izquierda\" id=\"sumario_5|html\"><a name=\"sumario_5\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<div>\n<div><iframe loading=\"lazy\" width=\"640px\" height=\"840px\" type=\"text\/html\" frameborder=\"0\" src=\"https:\/\/view.genial.ly\/5ddfe21a61d42d0f4e4f7936\" allowscriptaccess=\"always\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" scrolling=\"yes\" allownetworking=\"all\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p style=\"text-align: justify;\">El impacto del<span>\u00a0<\/span><em>big data<\/em><span>\u00a0<\/span>en el medioambiente no tiene l\u00edmites. Con esta herramienta, explican las expertas de LUCA, se puede planificar en qu\u00e9 sitios de una ciudad se requieren nuevas infraestructuras de transporte. \u201cImagina que se est\u00e1 planeando una nueva red de metro. El<span>\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/empresas.blogthinkbig.com\/big-data-inyectara-inteligencia-a-productos-y-servicios\/?utm_source=elpais&amp;utm_campaign=turismo%20\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uso del an\u00e1lisis de datos<\/a><span>\u00a0<\/span>combinado con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial puede ayudar a identificar el sitio exacto donde se tienen que abrir estaciones\u201d, dice Alonso. \u201cEn este caso, el efecto medioambiental es directo, porque se construir\u00e1 solo donde la afluencia de gente y la usabilidad de la obra tenga sentido. Todo ello sumado al ahorro millonario que se obtiene respecto a la planificaci\u00f3n tradicional basada en encuestas, ya que se conocen con mucha mayor precisi\u00f3n las necesidades de transporte de los usuarios&#8221;, afirma.<\/p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\"><strong>Un festival sostenible<\/strong><\/h4>\n<p style=\"text-align: justify;\">Llevar a cabo un festival de cuatro d\u00edas y 500.000 asistentes es una odisea que empieza con la organizaci\u00f3n del transporte, el hospedaje o la comida y termina con la recolecci\u00f3n de residuos. El reto es a\u00fan mayor cuando la celebraci\u00f3n ocurre en una zona ecol\u00f3gica. \u00bfC\u00f3mo gestionar la llegada de turistas en este tipo de citas sin da\u00f1ar el medioambiente? El<span>\u00a0<\/span><em>big data<\/em><span>\u00a0<\/span>es la soluci\u00f3n, seg\u00fan explican las expertas de LUCA.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Analizar el perfil de los visitantes (lugar de procedencia, sus zonas favoritas en la localidad donde se lleva a cabo el festival, as\u00ed como su edad, g\u00e9nero y otras variables) permite crear una estimaci\u00f3n sobre la cantidad de recursos requerir\u00e1 para la cita. \u201cA partir de all\u00ed, los organizadores son capaces de gestionar los sistemas de recogidas de basura, reforzar las l\u00edneas de transporte p\u00fablico y adelantarse a cualquier necesidad\u201d, destaca D\u00edaz.<\/p>\n<section class=\"sumario_foto centro\" id=\"sumario_4|foto\"><a name=\"sumario_4\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<figure class=\"foto foto_w980\" itemprop=\"image\" itemscope=\"\" itemtype=\"http:\/\/schema.org\/ImageObject\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/ep01.epimg.net\/economia\/imagenes\/2019\/11\/27\/thinkbig_empresas\/1574847790_730935_1574929177_sumario_normal.jpg\" width=\"980\" height=\"459\" alt=\"El 'big data' permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el n\u00famero m\u00e1ximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.\" srcset=\"\/\/ep01.epimg.net\/economia\/imagenes\/2019\/11\/27\/thinkbig_empresas\/1574847790_730935_1574929177_sumario_normal_recorte1.jpg 1960w, \/\/ep01.epimg.net\/economia\/imagenes\/2019\/11\/27\/thinkbig_empresas\/1574847790_730935_1574929177_sumario_normal_recorte2.jpg 720w, \/\/ep01.epimg.net\/economia\/imagenes\/2019\/11\/27\/thinkbig_empresas\/1574847790_730935_1574929177_sumario_normal.jpg 980w\" \/><figcaption class=\"foto-pie\" itemprop=\"caption\"><span class=\"foto-texto\">El &#8216;big data&#8217; permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el n\u00famero m\u00e1ximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/section>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta es la magia del<span>\u00a0<\/span><em>big data<\/em>: dar respuestas a muchas preguntas que las empresas, administraciones p\u00fablicas u organizaciones sin fines de lucro (como los museos) ni siquiera sab\u00edan que ten\u00edan. En este \u00faltimo caso, por ejemplo, el an\u00e1lisis de datos permite conocer su capacidad de carga, es decir, el n\u00famero m\u00e1ximo de visitantes que puede contener un determinado espacio. Con este dato se puede estimar la cantidad de energ\u00eda necesaria que requerir\u00e1 la instalaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u201cHablamos de eficiencia de recursos, pero tambi\u00e9n de gesti\u00f3n de la organizaci\u00f3n\u201d, resalta Alonso. El an\u00e1lisis de datos nos permite saber cu\u00e1ndo y a qu\u00e9 hora se tiene el pico de asistencia en un museo. La informaci\u00f3n obtenida se cruza con la distribuci\u00f3n de las obras del recinto, los accesos disponibles e incluso la meteorolog\u00eda. El objetivo es agilizar la visita y reducir el tiempo de espera en la cola y por ende la contaminaci\u00f3n que produce la sobresaturaci\u00f3n de un sitio. &#8220;En el caso de los museos no se trata simplemente de aumentar el n\u00famero de visitantes, sino de que se transmita la narrativa de la obra y la marca de la instituci\u00f3n&#8221;, destaca la experta de LUCA. Pero adem\u00e1s se puede fidelizar a los asistentes porque se les conoce mejor, explican las expertas de la unidad de datos de Telef\u00f3nica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><em>El Pa\u00eds. (2019, 3 diciembre). El \u2018big data\u2019 termina con las colas en los museos. Recuperado 3 diciembre, 2019, de https:\/\/elpais.com\/economia\/2019\/11\/27\/thinkbig_empresas\/1574847790_730935.html<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>a cifra es impresionante: 1.400 millones de personas (que equivalen a toda la poblaci\u00f3n de China) viajan alrededor del mundo anualmente. Nunca antes hubo tal cantidad de gente yendo y viniendo de un sitio a otro. 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