Cultura ciclista

Big Data y ciclismo: somos números

El Big Data está llamado a cambiar, también, la forma en que nos movemos por las ciudades. Exploramos esta realidad invisible, tan llena de posibilidades como de riesgos.

Es un día cualquiera. Sales de casa, te montas en tu bicicleta y pedaleas hasta tu universidad, tu trabajo, una cita. Como tantas otras veces, registras tu itinerario en alguna de las múltiples aplicaciones de teléfono móvil que te permiten hacerlo cómodamente: así sabrás cuántos kilómetros has recorrido cada día, cada semana, cada mes. Podrás ver las calles que has escogido para llegar a tus diferentes destinos. Comparar tu trayecto con el de otros usuarios o amigos. Mejorar tu rendimiento. Sentir esa inexplicable satisfacción que te invade cuando ves plasmado en pantalla el fruto de tu esfuerzo. O, simplemente, encontrar la ruta más rápida hacia un destino al que nunca habías pedaleado antes.

Más allá del uso puramente personal o de ocio, este tipo de costumbres, que generan el conocido como Big Data, está cambiando nuestras vidas a todos los niveles. Y, sobre todo, está siendo utilizado por empresas y gobiernos, de ámbito municipal o autonómico, regional o estatal, público o privado, para analizar el comportamiento de los ciudadanos y sus diferentes tendencias: de opinión, de consumo o, claro está, simplemente de movilidad.

Lo que llamamos Big Data son, en realidad, muchas cosas. El término, acuñado por el científico e informático estadounidense John Mashey en los años 90, hace referencia al conjunto de datos que se generan en la red sobre nuestro comportamiento. Pero en un mundo cada vez más conectado, en el que el uso de dispositivos informáticos se ha disparado, el Big Data es, además de una realidad, un suculento negocio. Una oportunidad de mejorar nuestras vidas pero también un riesgo: cada vez son más los ciudadanos que se preguntan cuánto saben las empresas o gobiernos de nosotros y, lo que es más importante, qué hacen con toda esa información.

Foto: Mark McNestry.
Foto: Mark McNestry.

En España hay más de 53 millones de teléfonos móviles. De hecho, el número de líneas supera en ocho millones al de habitantes. Y cada uno de esos aparatos, con la salvedad casi anecdótica de ese pequeño porcentaje de ciudadanos que se resisten a tener un teléfono conectado a Internet, incorpora un dispositivo de geolocalización que hace que los datos se sumen, se multipliquen, a cada segundo que estamos en movimiento.

David Gálvez, profesor de la Universidad de Sevilla y fundador de Avocado Labs, es uno de los mayores expertos españoles en la materia. Como ocurre con muchas empresas del sector, la función de Avocado Labs puede resultar difícil de entender para los profanos en la materia. “Es una empresa de reciente creación, basada en el conocimiento generado a través de la investigación y la colaboración entre mi grupo de investigación de la Universidad de Sevilla y empresas aliadas”, explica Gálvez. “Esta colaboración se ha venido fraguando tras desarrollar soluciones matemáticas a problemas de toma de decisiones en el ámbito empresarial, algunas de ellas relacionadas con la movilidad urbana”.

La máquina como cerebro

Para Gálvez, “el Big Data ha supuesto una revolución en las posibilidades que brindan las herramientas matemáticas en la toma de decisiones. Lo que se conoce como machine learning (aprendizaje automatizado, o un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos) no deja de ser un ámbito de la estadística que llevamos años desarrollando. El fin último de cada uno de estos métodos es crear una especie de cerebro especializado en resolver un problema concreto. Obviamente, resulta casi imposible llegar a la potencia de un cerebro, en gran parte porque un algoritmo matemático no dispone de la información que obtiene el cerebro a través de sus sentidos. Aunque un algoritmo matemático sólo se especializa en un tipo de problemas, no disponía de datos para mejorar continuamente o, al menos, no en cantidad y velocidad realmente significativa. Pero ahora, gracias a los smartphones, navegadores, apps… se le han dotado de datos que aportamos con nuestro uso. Ahora ya tienen sentidos e información para ir mejorando”.

“Cada vez tendremos que usar menos nuestros cerebros para decidir: lo harán los algoritmos”

Parece claro: esto no ha hecho más que empezar. “Las aplicaciones irán aumentando conforme se creen nuevos sistemas de captación y almacenamiento de datos que no dependan de la participación de los gigantes tecnológicos”, vaticina Blázquez. “Cada vez tendremos que usar menos nuestros cerebros para decidir: lo harán los algoritmos nutridos con Big Data. ¿Cuándo fue la última vez que pensaste por dónde ir de un lugar a otro? Mejor le preguntamos al smartphone”.

Por el bien común

En ese sentido, la pregunta es, más que pertinente, obligada: ¿Cómo puede mejorar el Big Data la movilidad en las ciudades? Incluso yendo un paso más allá, ¿en qué medida puede toda esa acumulación de datos revertir en que las ciudades sean cada vez más ciclistas y, por tanto, más amables y sostenibles?

“El papel del Big Data en la movilidad ciclista es fundamental”, asegura Gregorio Magno, creador de la aplicación Ciclogreen y otra de las personas que, en nuestro país, mejor conoce las posibilidades de toda esa acumulación de datos aplicándola al ciclismo urbano.“Estamos asistiendo a una auténtica tormenta de novedades. Hay muchísimo potencial a la hora de recoger todos esos datos”. Qué hacer con ellos es, sin duda, el gran quid de la cuestión: Ciclogreen asesora con frecuencia a ayuntamientos que, como los de Barcelona o Berlín, se han interesado en sus servicios. Y la experiencia ha sido muy positiva. “Los estudios han arrojado patrones muy interesantes del uso de las vías. Poder disponer de esos datos nos permite saber dónde hacen falta infraestructuras ciclistas, o conocer de primera mano el uso que se hace de las ya existentes, sabiendo cuáles pueden saturarse o descubriendo las que, quizá, no eran tan necesarias”.

Dicha información dista mucho de la que los distintos gobiernos e instituciones tenían hasta hace bien poco. “Antes la fuente de datos era muy reducida: cámaras de tráfico o sensores que cuentan el paso de ciclistas”, recuerda Magno. “Ahora se está yendo mucho más allá: las cámaras ya son capaces de identificar el tipo de vehículo, y existe una gran evolución en cuanto a la disponibilidad de datos que vienen de aplicaciones como Ciclogreen: podemos analizar parámetros como los trayectos, la velocidad media o el origen y el destino de los viajes en bicicleta. También, y no menos importante, la tecnología ha posibilitado conseguir muchos más datos en menos tiempo”.

La importancia del Big Data no se limita al ciclismo: taxistas, VTC’s, repartidores, conductores particulares…

David Blázquez recuerda que la importancia del Big Data no se limita al ciclismo. “Taxistas, VTC’s, repartidores, conductores particulares… Todos usan ya estas herramientas para conocer rutas, estado del tráfico, velocidades… El problema para dar el paso definitivo en el ámbito de la movilidad es la posesión de los datos”, apunta. “Datos públicos de tráfico, densidad o tipo de transporte podrían permitir a administraciones hacer proyectos y diseñar espacios y vías urbanas más acordes con la movilidad real de sus ciudades, o incluso usar esos mismos datos para intentar cambiarlas. Pero, como digo, solo hay datos disponibles limitados. Los datos de las aplicaciones de navegación más usadas son privados, de los autores de esas aplicaciones, y solo ellos tienen el poder de plasmar en una foto cada aspecto relacionado con la movilidad”, lamenta.

¿Estamos controlados?

Uno de los grandes debates que rodean tradicionalmente al Big Data es el que pone en una balanza qué ganamos y qué perdemos con esta nueva realidad, así como los riesgos que conlleva. Gregorio Magno lo tiene claro: “Ganamos mucho más de lo que perdemos. Sobre todo, si partimos de la base de que esto no tiene marcha atrás: cada vez vamos a estar más conectados. El usuario es responsable de hacer un uso responsable de las nuevas tecnologías”. Entre las ventajas, Magno enumera que “ahora podemos organizarnos mejor y acceder a servicios más personalizados. Esto, aplicado a la bicicleta, va a permitir nuevos sistemas antirrobo, o que la bici esté más conectada con otros servicios. No creo que suponga un riesgo ni nos haga menos libres porque, gracias al avance de la protección de datos, a las empresas como Ciclogreen se nos exige muchísimo para que se informe al usuario de qué se hace con los datos. En última instancia, él es el dueño de esos datos. Estamos ante una gran oportunidad, especialmente en un escenario de emergencia como el actual, con siete millones de muertos al año por culpa de la contaminación: el Big Data y la movilidad ciclista conectada es una herramienta fundamental para afrontar ese cambio de paradigma tan necesario”.

Foto: Riccardo Romano.
Foto: Riccardo Romano.

Foto: Riccardo Romano.

“La cuestión daría para escribir varios libros”, apunta David Gálvez.  “Lo que alguien puede creer que es negativo, para otra persona puede ser positivo. La definición de riesgo es, pues, algo subjetiva. Para mí es un riesgo confiar en estas técnicas o en su implementación sin conocer su naturaleza. Por ejemplo, hay algoritmos sobre los cuales sus diseñadores han dejado de tener control: no saben cómo piensa, ni qué le lleva a tomar una decisión u otra. Simplemente saben que es la mejor para el objetivo y restricciones para lo que se ha programado. Son las famosas “cajas negras”. Sin embargo, lo que para mí es un peligro, para otros puede ser algo positivo, ya que lo que importa es producir algoritmos en serie y resolver los problemas de decisión que se plantean. Por otro lado, están las teorías demasiado pesimistas, del tipo “nos controlan”… Bueno, todavía puedes tomar una decisión: no tener smartphone, o usar la tecnología conscientemente, pensando a quién le vas a dar tus datos y para qué los van a usar. De lo que no hay duda es de que, en la era actual, los datos son poder, y la concentración de poder nunca fue algo demasiado bueno para la humanidad”.

[Este reportaje forma parte de la edición impresa de Ciclosfera #29. Lee el número completo aquí]