Este experimento era la visualización inteligente de datos agregados (no personales) de uso de las tarjetas de crédito de esta entidad bancaria, así como el uso también de sus terminales en los puntos de venta.
El resultado es bastante espectacular, especialmente cuando se visualizan los datos pensando en una clara utilidad.
Recuerdo que en un momento de su presentación Elena comentó que si sólo se visualizan los datos de las transacciones geoposicionadas éstos proporcionan un claro mapa de la ciudad (Madrid o Barcelona que es donde, a día de hoy, está realizado este experimento). No se requiere una capa con las calles debajo, el volumen de transacciones (puntos en el mapa) es tan importante que no requiere añadir ningun grafo político.
Esto también ocurre en este otra mapa que he conocido hoy mismo: el mapa del uso de idiomas en los tweets.
Es un mapa realizado por Eric Fischer con la ayuda del software de detección del idioma utilizado realizado por Mike McCandless a partir de tecnología de Google.
Quedan claras las fronteras lingüísticas, no hace falta añadir ninguna linea adicional.
Hay casos curiosos - curiosos para quién no conozca la realidad lingüística en cada caso - como por ejemplo Catalunya (dónde predomina el tuiteo en catalán), el caso de Bélgica y Suiza (dónde se mezclan varios idiomas en una misma área, el caso de Chipre (dónde las dos comunidades - la griega y la turca - están claramente delimitadas), etc.
También es interesante ver la intensidad y distribución del tuiteo. Por ejemplo en Holanda o en Corea del Sur se tuitea mucho y, además, distribuido uniformemente por todo el país. En cambio éste no es el caso de Rusia (predomina claramente la zona de Moscú), de Estados Unidos (con algunas zonas oscuras en el centro del país), e incluso España dónde se pueden reseguir los principales ejes de comunicación de nuestro país.
Éste es un ejercicio interesante para resaltar algunas zonas olvidadas del planeta: por ejemplo África prácticamente no aparece y América del Sur tampoco (excepto Chile y grandes ciudades de Brasil, Buenos Aires y alguna zona costera más).
Conviene tener presente que estas dos iniciativas están creadas a partir de información que se ha abierto, es un ejemplo más de visualización de datos que sus propietarios han decidido compartir con el resto de la sociedad.
Enlaces relacionados:
- Smart City Expo 2011: conocimiento y soluciones para las ciudades inteligentes del futuro. Centro de Innovación del BBVA.
- Language communities of Twitter. Eric Fischer.
- Language detection with Google's Compact Language Detector. Mike McCandless.
- 539 - Vive le tweet! A Map of Twitter's Languages. Big Think.
- Mapa Lingüístico de la Península en Tiempo Real. Jesús Fernández Villaverde.
- Qué idiomas se hablan en Twitter y dónde. Carlos Guadián.
- Gestión de los idiomas en las redes sociales en las administraciones públicas. Marc Garriga.
- SmartCityExpo. Fira de Barcelona.
- La primera imagen del post es una fotografía que realizé yo mismo cuando Elena Alfaro presentaba su ponencia en la SmartCityExpo.
- La segunda imagen del post está obtenida de aquí.
5 comentarios:
Gracias Marc por la mención.
Solo añadir que de este tipo de mapas se pueden extraer cocimientos o puntos de vista insospechados, que dependen sobre todo del que los mira, no del que los hace.... Por eso es bueno compartirlos!
Saludos, Elena Alfaro
Elena,
Tienes razón, lo más interesante de estos mapas es obtener conocimiento que, de entrada, ni sospechabas.
Gracias por pasarte por aquí.
Saludos.
Sería curioso hacer el experimento con un servicio #egov de amplio uso como el IRPF. Serviría xra ver en que áreas hay que hacer mas difusión del #egov
Andrés,
Efectivamente sería interesante realizar este tipo de ejercicios en servicios de administración electrónica.
Como comentaba Elena, seguro que se pueden extraer conocimientos o puntos de vista insospechados... y más en el ámbito de la tramitación electrónica dónde hay muchos tópicos no siempre con "sólidos cimientos verdaderos".
Gracias por pasarte por aquí.
Saludos.
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