Por @Alvy — 29 de Mayo de 2018

Gustavo Romanillos y un grupo de investigadores firman este detallado trabajo titulado The pulse of the cycling city: visualising Madrid bike share system GPS routes and cycling flow donde recopilan, analizan y visualizan innumerables datos sobre el sistema de bicicletas elétrcias de alquiler de Madrid. En el momento del estudio había 2.028 bicicletas y 172 estaciones de recarga, que básicamente están disponibles en la zona central de la ciudad, donde viven unos 850.000 habitantes – y por donde pasan unos 9 millones de turistas al año, que también las usan mucho.

Los datos, que proceden del portal de datos abiertos del ayuntamiento de Madrid (datos.madrid.es) están anonimizados y agregados; básicamente proceden del GPS con el que va equipada cada bicicleta, donde se registran cada 75 segundos. El mapa utilizado es el de TomTom de 2013.

En el vídeo están agregados todos los días de una semana y «comprimidos» en lo que llaman el pulso de la ciudad: por dónde circulan las bicis entre las 6 de la mañana y la medianoche. Mención especial para esos valientes a los que se ve saliendo de la zona central para alejarse a los suburbios y luego volver de nuevo antes de que se descargue la bicicleta. Los hay que hasta se adentran en la Casa de campo (zona oeste de la ciudad).

Hay infinidad de análisis estadísticos con los datos en el informe. Entre más curiosos está la concentración de rutas, que hace que por un 30% de las calles circulen más de 10 ciclistas al día, mientras que tan solo el 5% concentran a más de 100. Según estos datos el estudio concluye que hay bastantes posibilidades de mejora, en especial en lo que se refiere a rutas por las que actualmente circulan muchas bicis pero hay pocas estaciones de recarga.

Además de ser un gran estudio también es una buena muestra de lo que sucede cuando los datos son abiertos y cualquiera puede analizarlos: surgen aplicaciones, visualizaciones y análisis interesantes, que de otra forma hubiera habido que encargar, planificar y pagar – mientras que aquí están al alcance de cualquiera que quiera proseguir la labor.

El software utilizado para toda la extracción, análisis y visualización de los datos: MongoDB, Python, QGIS, ArcGIS 10.4, Illustrator y Premiere.

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