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Mesa Redonda
Big Data: Aplicación y oportunidades en
la investigación turística
Salvador Ruiz Correa
(8/25/15)
www.cemobili.org
Temática
• ¿Cómo medir el desarrollo sostenible de los
destinos turísticos mediante Bigdata?
• ¿Cómo crear ambientes para facilitar su uso
en el turismo y en los observatorios turísticos?
Ejemplos específicos
• Arquitectura de una plataforma móvil
georreferenciada para estudiar problemas
urbanos: SenseCityVity
• Módulo de análisis de datos para estudiar
modelos de economía compartida en
Guanajuato, México, en la región Franco-Italiana
en Suiza.
• Análisis cuantitativo de impresiones de espacion
interiores recolectadas via crowdsourcing.
Oportunidades para las nuevas
tecnologías
Investigación Turística
¿Qué medir? ¿Para qué? ¿Hipótesis a considerar?
¿Cómo medir? ¿Cómo almacenar? ¿Cómo distribuir?
¿Herramientas para destilar información?
¿Cómo representar la Información destilada?
¿Cómo compartir la información?
¿Cómo facilitar la toma de decisiones?
Metodología
eficaz y costeable
Módulo de
recolección
distrubuída de
datos
Arquitectura abierta
de plataforma
digitales
Módulo
información y
descarga de
aplicaciones
Módule de
almacenamiento
(distrubuído)
Módule de
destilación de
información
Módule de
visualización
científica
Modulo de
Interfaz pare el
acceso de datos
(API)
Modulo de
Interfaz para
acceso de
información
(API)
Eficaz y costeable
Equipo multidisciplinario
Recolección de datos
Módulo de
recolección
distrubuída de
datos
Estrategias
Participación
ciudadana
• Colaboración abierta y distribuída
• Colaboración abierta y distribuída móvil
• Medios sociales
• Plataformas de mapeo
• Encuestas estadísticas y técnicas de
intervención en las que se utilizan dispositivos
móviles como una herramienta de recolección.
Metodologías para el desarrollo de incentivos
• Gamification
• Teoría de juegos
• Contexto local es importante: hospitalidad
Análisis de datos
Módulo de
destilación de
información
Módulo de
aprendizaje
estadístico
• Aprendizaje estadístico (o de máquina, ML)
• Clasificación
- Aprendizaje a
• Agrupamiento
a profundidad
• Predicción
- Modelado
probabilístico
•
•
•
•
•
•
Aplicaciones:
Cómputo afectivo
Cómputo social (análisis automático de medios)
Caracterización de primeras Impresiones
Sistemas de recomendación
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Big data
SenseCityVity
Ciudades de paises en desarrollo
enfrentan retos mayores respecto
a su desarrollo sutentable y el
bienestar de sus pobladores.
Empoderar a los ciudadanos a
través de tecnologías móviles y
sociales para mejorar el
entendimiento de la dinámica
urbana y un mejor conocimiento
de las inquietudes ciudadanas es
importante.
CODEV
Especialmente interesados en los problemas definidos por la propia comunidad
SenseCityVity
• Metodología para explorar ambientes urbanos a
través de “crowdsourcing” móvil con equipos
multigeneracionales.
Living Lab
SenseCityVity
• Tecnología para educar (sensibilidad urbana).
SenseCityVity
• Metodologías para cuantificar espacios urbanos y la
percepción que la ciudadanía tiene de ellos a través
de métodos estadísticos.
SenseCityVity
• Generación de recomendaciones para apoyar
al desarrollo de políticas públicas.
Results
108 socio-urban video clips
7,200 geolocated photos
5,298 GPS locations
186 video interviews
20,000 geo-localized tweets
72 posts and a post reach of 9,637 people
9,027 crowdsourcing judgments
10 video documentaries
Proposals
Use of social media: Facebook
Use of social media: Twitter
Crowdsourcing Technologies
9,000 percepciones de 100 fotografías de espacios
urbanos abiertos
S. Ruiz-Correa, D. Santani, D. Gatica-Perez, “The Young and The City: Crowdsourcing Urban Awareness in
a Developing Country,” in 1st Int. Conf. on Internet of Things in Urban Space (Urb-IoT), Rome, Oct. 2014
Sensibilidad urbana
Mi Casa Es Su Casa
Guanajuato
Number of words in description per listing
guanajuato
sanmiguel
30
250
200
m = 63.5
20
Frequency
Frequency
25
s = 46.901
15
10
m = 150.6569
s = 198.4568
100
50
5
0
0
150
50
100
150
200
Price per listing
250
0
0
300
500
1000
1500
Price per listing
2000
USD
lausanne
locarno
250
20
150
100
m = 105.4358
s = 91.8684
s = 75.3399
10
5
50
0
0
m = 139.6517
15
Frequency
Frequency
200
500
1000
Price per listing
1500
0
0
100
200
300
Price per listing
400
500