Jornada Reimagining Mobility: Unlocking Open Data
Esta semana he participado en la jornada Reimagining Mobility: Unlocking Open Data in Gipuzkoa organizada por Mubil y City Science Lab Gipuzkoa. El objetivo de la jornada era conocer a distintos agentes relacionados con la mobilidad para unir fuerzas y recursos en torno a objetivos comunes, con especial interés en los datos con los que trabajamos, o que necesitamos para trabajar.
La jornada tuvo dos partes diferenciadas: una serie de charlas y presentaciones por la mañana y un taller sobre datos por la tarde.
Mañana: presentaciones
A lo largo de la mañana hubo varias charlas y presentaciones que tenían como punto común los datos sobre mobilidad y sus posibles aplicaciones.
No soy experto en mobilidad, así que me voy a fijar más en los aspectos que conozco mejor: el tratamiento visual de los datos. Sobre esto, diferenciaría dos ámbitos de aplicación principales:
- Herramientas de análisis visual de los datos: en varias de las presentaciones se mostraron distintos tipos de visualizaciones (cuadros de mando, herramientas que combinan interfaces táctiles con realidad aumentada, animaciones en tiempo real…) aunque evidentemente no se trataba del contenido central de las charlas. Me voy a centrar en visualizaciones de conjuntos de datos masivos (algunas con animaciones en tiempo real), ya que hay una multitud de problemas que hacen muy difícil trabajar visualmente con tantos datos: proyecciones a interfaces 2D, solapamiento de marcas, limitación de la memoria de trabajo de los analistas… Me dio la impresión de que primaba más mostrar todos los datos de una forma más o menos estética y no tanto su utilidad real como herramientas para ayudar en el análisis de los datos (pero como digo, no era el tema de la jornada, asi que lo dejo como una reflexión a vuelapluma).
- Comunicación de los datos a la ciudadanía: este tipo de comunicación puede darse a distintos niveles: aplicaciones de movilidad (en las que se combinan los datos de mobilidad con los de posicionamiento y necesidades de cada usuario), campañas de concienciación… Hubo menos de estos ejemplos, pero por lo que se comentó en algunos de los talleres de la tarde, muchas de las propuestas de mobilidad llegarán antes o después a una fase en la que hay que sensibilizar e incentivar a la sociedad a aplicar cambios en sus formas de desplazarse. Así que aquí también habrá trabajo para la visualización y comunicación de datos.
Tarde: taller
Por la tarde tuvimos un taller para conocer conjuntos de datos interesantes, necesidades o intereses en esos conjuntos de datos, etc. Nos repartimos en varios grupos y trabajamos
- Establecer cuatro-cinco grandes objetivos relacionados con la mobilidad
- Presentar la empresa, entidad… para la que trabajamos y su relación con la mobilidad
- Presentar los conjuntos de datos con los que trabajamos
(hasta ahí tengo que reconocer que me sentía más bien como un aprobetxategi, ya que al ser autónomo no trabajo con datos generados por mi mismo, sino con datos de clientes, de portales open data, etc.)
- Relacionar los conjuntos de datos con los objetivos de mobilidad, es decir, identificar qué datos pueden ayudar a avanzar en determinados objetvos.
- Indicar con qué conjuntos de datos nos interesaría trabajar (y detectar posibles ausencias).
- Finalmente, preparar un proyecto más o menos concreto que vinculara uno (o más) de los objetivos con los conjuntos de datos disponibles.
Por mi parte, y partiendo de que en principio me puede interesar cualquier conjunto de datos, comenté que en las clases sobre analítica visual que impartí hace unos años en la Universidad de Deusto utilizamos un conjunto de datos que proveía una empresa de alquiler de bicicletas en Los Ángeles, más que nada por la disponibilidad de los datos.
Pero pensando en uno de los objetivos que nos habíamos marcado (concienciación y cambio de cultura con respecto a las formas de movernos), se me ocurrió que podría ser más interesante para mis estudiantes trabajar con datos más cercanos (por ejemplo, con los del servicio DBizi). A partir de ahí estuvimos debatiendo sobre el interés de abrir este tipo de datos para aplicarlos en distintos entornos educativos (en el grupo también estaba de Izaskun del Grado Superior en Formación para la movilidad segura y sostenible de Don Bosco); a fin de cuentas, y como se recalcó varias veces a lo largo de la jornada, los mismos datos pueden servir para distintos intereses o aplicaciones: por ejemplo, mientras que estudiantes de ingeniería o estadística pueden usar los datos de DBizi para crear modelos de predicción de uso, estudiantes de comunicación pueden usarlos para crear campañas de concienciación basadas en datos.
Cuando presentamos nuestro trabajo esta idea (uso de los datos en educación) pareció despertar el interés de otros participantes y hubo un breve diálogo sobre cómo se podría llevar a cabo.
Conclusión
La jornada en sí resultó amena e interesante y, al menos desde mi punto de vista, cumplió con el objetivo de conocer agentes y recursos de interés en el tema de la movilidad en Gipuzkoa.
Por mi parte, me sirvió para conocer conjuntos de datos con los que “jugar”. Y por lo que respecto a mi vertiente formativa, voy a aprovechar el hiato de un año que voy a tener en la asignatura de visualización/comunicación de datos del Grado en Comunicación de la Universidad de Deusto para replantear los proyectos en los que trabajamos y así poder aprovechar este tipo de datos. Creo que al ser datos más cercanos a la realidad diaria de los estudiantes llegarán involucrarán de forma más directa en sus proyectos.