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Análisis deíctico de la ciudad mediante la aplicación de GIS y Big Data

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Análisis deíctico de la ciudad mediante la aplicación de GIS y Big Data

12/01/2016 / Ignacio Durán Boo /Geo y Catastro

Nunca es tarde para aprender algo nuevo, o para recordar aquellos conceptos por los que pasamos rápidamente cuando la Lengua era sólo una asignatura a aprobar. Por eso resulta estimulante cuando estos conceptos reaparecen años después, aplicados al entorno profesional y mostrando sobre hechos reales lo que apenas recordamos como meros planteamientos teóricos. Esto es exactamente lo que ha ocurrido con el análisis deíctico.


De forma resumida, el término deixis es, según el significado que utiliza la lingüística contemporánea, el “punto de referencia”. Es el fenómeno relacionado con aquellas palabras (denominadas, precisamente por ello, deícticos) cuyo significado es relativo a la persona hablante (o a una determinada actividad o evento), y a su situación en el espacio y en el tiempo. El significado de las palabras deícticas depende por completo del contexto, de modo que, si las sacas del mismo, dejan de tener sentido.

Estaremos ante un análisis deíctico cuando nos referimos a alguien o algo, y lo situamos en un espacio concreto y en un momento temporal específico. De esta forma, la combinación de pronombres personales (yo, ella, la, los,…), demostrativos (esta, eso, aquello,..), adverbios de tiempo (ayer, ahora, mañana,…) y adverbios de lugar (aquí, cerca, lejos,…) permite construir frases que describen de forma completa una determinada relación. Ejemplos de análisis deíctico los encontramos cuando preguntamos: ¿dónde comiste tú ayer?, ¿dónde estarán ellos el próximo lunes a las 20:00?, o ¿quién está más cerca de ti en este momento?


Si aplicamos esta metodología de análisis al funcionamiento ordinario de una ciudad, describiéndolo a través del comportamiento de las personas y actividades que conviven en ella, enseguida vemos ejemplos de su utilidad. Así, cuando preguntamos: ¿cuál es la ruta recomendada para llegar desde mi hotel al aeropuerto mañana a las 10:00?, ¿en qué calles se producen más atascos de tráfico a las 8 de la mañana cuando llueve? o ¿en cuáles de nuestras tiendas de Sevilla se pagó mayoritariamente con tarjeta de crédito el pasado jueves?, estaremos  planteando análisis deícticos avanzados, cuyas conclusiones ofrecen información sumamente valiosa para adoptar todo tipo de decisiones, bien sean estas de tipo personal (en el caso del ejemplo del hotel), de gestión pública (en el supuesto de los atascos los días de lluvia) o de gestión de la empresa (en el caso de los pagos con tarjetas de crédito).

En el momento actual, las herramientas disponibles para desarrollar verdadera geoanalítica, entendida esta como la aplicación conjunta de tecnologías GIS y Big Data, hacen plenamente posible plantearse análisis deícticos de una realidad tan compleja como es una ciudad, en todos sus planos. De esta forma, la geoanalítica ofrece un nuevo impulso al concepto de Smart City, que en buena medida había quedado limitado, en los primeros proyectos desarrollados, a objetivos específicos tales como la reducción de consumos, o el acopio masivo de información de distinto tipo mediante sensorización.

A través del análisis deíctico y la geoanalítica la ciudad en su conjunto puede ser gestionada de una forma más “smart”, puesto que no sólo dispondremos en tiempo pasado o real de información detallada de lo que ocurrió (un atasco, un desplazamiento, un pago,…), de cuándo pasó (ahora, ayer, el miércoles pasado a las 10:00,…) y a quién le pasó (a mi, a mi negocio, a mi red de comerciales,…), sino que toda esta información nos permitirá definir modelos precisos para realizar predicciones con un elevado nivel de seguridad.

Pero, junto con GIS y Big Data, el análisis deíctico de precisión requiere también de una alta disponibilidad de datos, disponibilidad que se obtiene mediante dos procesos complementarios:

  • En primer término, localizando más y mejores colecciones de datos que nutran los modelos diseñados. En esta línea, la monetización de sus propios datos que están desarrollando compañías de telefonía y bancos, ofreciendo al mercado la valiosa información que gestionan, más o menos anonimizada según el caso, ha abierto el uso de datos de gran valor. Quizá el ejemplo más significativo de ello es la posibilidad de conocer datos de movilidad en toda la ciudad, capturados mediante las herramientas de posicionamientos de los teléfonos móviles.
  • Pero con igual o mayor importancia se situará, ya lo está haciendo, la capacidad de las empresas tecnológicas que pretendan destacar en este sector para “trabajar” adecuadamente los datos disponibles, identificando sus respectivas calidades, relacionándolos, conociendo su trazabilidad, y logrando sintetizarlos, con el fin de aglutinar en unos pocos indicadores multitud de información procedente de los más variados orígenes.

En este debate adquieren una especial relevancia los productores oficiales de datos, que necesariamente deben ampliar sus modelos integrando el componente temporal, imprescindible para un análisis deíctico completo. Como ejemplo de ello, es muy significativo el esfuerzo que están realizando las instituciones catastrales en distintos lugares del mundo para generar verdaderos catastros 4D, mediante la integración plena del factor tiempo con las coordenadas x, y, z. Ya no es suficiente saber cómo es la parcela o el edificio hoy y cuáles son sus usos, sino que es necesario conocer cómo eran con la mayor antigüedad posible, lo que está obligando a escanear e integrar en los GIS catastrales numerosa información histórica. Con ello siguen la senda marcada por el “Comité de Expertos de las Naciones Unidas sobre la Gestión Global de la Información Geoespacial (The United Nations initiative on Global Geospatial Information Management UN-GGIM)”, en el documento titulado: “Tendencias a futuro en la gestión de información geoespacial: La visión de cinco a diez años”, que ya comentamos en una anterior entrada en este blog, “Tendencias a futuro en la gestión del catastro”.

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