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¿Cómo es el tráfico en tu ciudad? Una pregunta tan sencilla tiene una respuesta muy compleja, por pequeña que sea la población. Si nos vamos a las grandes ciudades, el problema es colosal y las respuestas son múltiples. Lo que sí sabemos es que el tráfico rodado es una fuente de contaminación muy importante, la que más en determinadas ciudades.

Un estudio del año 2013 alertaba que, en Madrid, las “simulaciones realizadas señalan que el tráfico rodado es el responsable del 70-90% de los valores de concentración en el aire ambiente de NO2 en amplias zonas de la ciudad”. Sí, hablamos de simulaciones, pero en 2017 se midieron niveles de contaminación dañinos para la salud (según la UE) en 15 de 24 estaciones de medición.

Las medidas actuales contra la contaminación las conocemos: ya sean restricciones de tráfico puntuales, ya sea ampliando las zonas peatonales en el centro de las ciudades o con medidas como Madrid Central, la lucha contra la polución es, hoy, feroz. Pero no es suficiente, porque para combatir eficientemente el tráfico es necesario conocerlo desde dentro. Conocer las costumbres de las personas y cómo contribuye cada individuo a la contaminación es posible gracias al Big Data.

Utilizando los datos de operador a gran escala para trazar un mapa de contaminación

El Big Data nos puede ayudar a trazar un “mapa de calor” del tráfico que ayude a comprender cómo se mueve el tráfico, qué zonas de la ciudad aglutinan la mayor cantidad de desplazamientos o qué zonas tienen el tráfico más lento (que, por tanto, es un tráfico que está más tiempo en esa área).

El #BigData puede ayudar a trazar un mapa de contaminación que ayude a comprender el tráfico en las ciudades Clic para tuitear

¿Cómo conseguir todos esos datos? Una alternativa viable es utilizar los datos de operador a escala de la ciudad. Esto significa utilizar datos de geolocalización anonimizados de los usuarios de las operadoras de telefonía y organizarlos de manera que sea posible entender los flujos (movimientos entre dos puntos), los tiempos de estancia en determinadas zonas y otras muchas variables que, agregadas, pueden revelar ciertas tendencias o ayudar a predecir futuros desplazamientos.

Los datos nos dan el poder de decidir, y disponer de millones de datos relacionados con la movilidad urbana implica poder medir las contribuciones en cuestión de gases contaminantes a nivel de una calle, un barrio, una región, una carretera de circunvalación, accesos complicados a ciertas zonas de la ciudad… Esos datos nos permiten entender las necesidades de transporte y tomar decisiones que lleven a una reducción real de las mismas.

Se nos puede plantear la pregunta de por qué no recurrir a las encuestas, a las mediciones de gases contaminantes in situ, y dejar esta tecnología de datos para otros menesteres. La respuesta es sencilla: el método tradicional no funciona. Las encuestas son costosas, imprecisas, necesitan de efectivos en las calles, una muestra adecuada y, sobre todo, no permiten recopilar datos concretos como “el trayecto exacto que se hace durante un mes”, por ejemplo.

Sin embargo, los datos anonimizados a gran escala sí nos permiten entender los flujos en movilidad y, por tanto, pueden servir para entender cómo se contamina y qué deberíamos hacer para reducir las emisiones, beneficiando al ciudadano con mejores trayectos para el transporte público, a qué horas y en qué condiciones.

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