Hace varios años ha comenzado la era digital, el acceso a dispositivos de alta tecnología es bastante amplio y esto, ha facilitado de una u otra forma la vida de sus usuarios. El acceso y registro de información es bastante fácil, la generación de datos con ayuda de los dispositivos digitales, unidos a los generados por las redes sociales y los públicos a disposición de la sociedad han generado una cantidad descomunal de información, cuyo volumen se encuentra más allá de la capacidad de softwares de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar se le conoce como Big Data (Joyanes Aguilar, 2013).
El concepto del Big Data es emergente y se ha popularizado en los últimos años, cuando nos dimos cuenta de que todas las actividades, en especial las humanas en donde se quiera o no, dejan un rastro digital que tienen un gran potencial para realizar múltiples análisis de los comportamientos de lo que quiera que se le estén tomando los datos. Estos datos pueden provenir de muchas fuentes, desde las redes sociales, las bases de datos de clientes de una empresa, el registro de visitas de una página web o un buscador de internet, registro de llamadas y hasta los datos que recogen diversas tecnologías como son GPSs o sensores.
Actualmente existen diversos campos que se han apropiado de este concepto y han sacado provecho de los datos masivos en especial el sector empresarial, pero es que en cualquier ámbito pueden ser utilizados para beneficio y en área medioambiental está cobrando fuerza el uso de Big Data. Desde la información de sensores, hasta la que se puede tomar de las redes sociales (ya que todo tiene que ver con el ambiente) el Big data ambiental ha tomado un gran importancia ya que con el análisis de datos, comportamientos naturales y humanos son más fáciles de interpretar y mejora la capacidad de toma de decisiones.
Existen gran variedad de aplicaciones que se le ha dado al uso de datos masivos, los siguientes son algunos de los que se han aplicado en Latinoamérica:
1. Monitoreo de condiciones de Higiene y Seguridad del ambiente en entornos industriales por medio de sensores inalámbricos
La seguridad y salud en el trabajo es un área que se encarga de evaluar que las condiciones en las que se encuentran los trabajadores sean las adecuadas. Está siendo considerada parte del área ambiental desde la revolución industrial, cuando se empezó a crear conciencia de la salud de los trabajadores y que esto era parte de los problemas de higiene ambiental (Taylor, Easter, & Hegney, 2006).
(Rodriguez, y otros, 2015) Crearon una propuesta de utilizar una red de sensores para el monitoreo de las condiciones ambientales de Higiene y Seguridad en entornos industriales en la ciudad de Santa fe, Argentina. Concretamente se monitorearon Temperatura, Humedad, Ruido y Luminosidad. El propósito de la recolección de datos es para dar soporte a la inspección anual de un auditor externo. Los autores usaron dos abordajes para su aplicación: uno usando redes de sensores inalámbricos y otro según el enfoque utilizado en Internet de la cosas (IoT). En ambos casos manejaron plataformas Arduino o compatibles que manejan la recolección de los datos provenientes de sensores que se anexan a las mismas.
2. Análisis Exploratorio de Datos Geográficos Voluntarios
El término utilizado en geografía, el cual siempre ha estado vinculada de forma estrecha, tanto en términos conceptuales como prácticos, en el campo ambiental, o más precisamente, con su dimensión territorial y más ahora porque puede dar cara a investigaciones relacionadas a los problemas contemporáneos (Bocco & Urquijo, 2013), comprende la explosión de contenidos generados por usuarios y compartidos en la web. A raíz del descubrimiento de estos datos, se han creado iniciativas como OpenStreetMap el cual es el “proyecto que crea y distribuye datos geográficos gratuitos para el mundo” ( Goodchild, 2007) . Se puede considerar el proyecto VGI (Abreviación de Datos geográficos voluntarios) más importante y que mayor acogida ha tenido en los Sistemas de Información Geográfica y el público en general, alrededor de todo el mundo. A la fecha existen más de 250 aplicaciones que dependen directamente de los datos OSM; lógicamente, los beneficios a obtenerse de dichas aplicaciones serán en función de la calidad de esos datos.
A pesar de que es un proyecto que varios países lo han acogido, necesita aun de investigación para aclaras algunos vacíos que deja la iniciativa en relación a el tratamiento de datos.
Teniendo en cuenta la situación en Quito, Ecuador (Castro & Luna, 2018) proponen un Análisis Exploratorio de Datos como primer acercamiento a conocer las características de OSM en su ciudad por medio de software libre SIG.
3. Smart Cities: Modelos de Ciudad sostenibles
Desde que se ha identificado la situación ambiental en la que nos encontramos ahora, y que las ciudades son núcleos de concentración de población y por ende de problemas ambientales, muchas de ellas, en especial las provenientes de países desarrollados están implementando alternativas; si bien las ciudades son una fuente importante de los problemas medioambientales también se reconoce que en ellas es donde se pueden generar las soluciones, apoyadas en el despliegue del actual paradigma de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Una de las estrategias que están adoptando es la de ciudades inteligentes donde el concepto “hace referencia a un uso extensivo y eficiente de las tecnologías disponibles –en particular las TIC– dirigidas a mejorar la calidad de vida de la población, lo cual necesariamente tendría que conllevar a un mayor cuidado al medio ambiente y la reducción de la desigualdad social” (Alvarado López, 2018).
En Bogotá, Colombia se han empezado a implementar programas y estrategias en su avance de ser una ciudad inteligente, El Plan Distrital de Desarrollo (PDD) 2016-2020 incluye todas las iniciativas a ejecutarse en la ciudad. Tambien va dirigido a diversos sectores incluido el de medio ambiente, en donde se destaca el proyecto creado junto al Instituto Distrital de Gestión de Riesgos y Cambio Climático – IDIGER Sistema de Alerta Bogotá – SAB, que está conformado por cinco componentes: análisis de riesgos, redes de observación, captura y procesamiento de datos, decisiones previas a la respuesta, y difusión de alertas; en conjunto, estos componentes permiten realizar un trabajo de seguimiento a diversas variables en torno a la reducción y manejo de condiciones del riesgo en la ciudad (Equipo Alta Consejería Distrital de TIC, 2018).
Estos proyectos se han ido consolidando, aunque en Bogotá aún hay muchos retos que cumplir y metas que alcanzar para poder alcanzar a ciudades más desarrolladas en estos ámbitos.
Las posibilidades de utilización de datos son numerosas, y es viable analizar que el reto para aprovechar lo que compone la Big Data es crear herramientas y programaciones adecuadas para obtener resultados que puedan ser usados para tomar decisiones y que no solo se queden como un cúmulo de datos sin aplicación. Para Colombia especialmente todavia hay mucho trayecto por recorrer, en especial porque hasta ahora el tema de datos masivos se está dando a conocer, pero eso puede servir de motivación para la creación de nuevos proyectos e iniciativas que ayuden a la sostenibilidad del país.
Fuentes consultadas:
- Goodchild, M. (November de 2007). Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal, 211-221.
- Alvarado López, R. (2018). Ciudad inteligente y sostenible: hacia un modelo de innovación inclusiva. Paakat: Revista de Tecnología y Sociedad.
- Bocco, G., & Urquijo, P. (2013). Geografía ambiental: reflexiones teóricas y práctica institucional. Región y sociedad, 56, 75-100.
- Castro, R., & Luna, M. (Noviembre de 2018). ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS GEOGRÁFICOS VOLUNTARIOS: ESTUDIO DE CASO EN LA ADMINISTRACIÓN ZONAL MANUELA SÁENZ DE QUITO. LATIN AMERICAN JOURNAL OF COMPUTING, 2, 21-26.
- Copaja Alegre, M., & Esponda Alva, C. (2019). Tecnología e innovación hacia la ciudad inteligente. Avances, perspectivas y desafíos. Bitácora Urbano Territorial, 59-70. doi:https://revistas.unal.edu.co/index.php/bitacora/article/view/68333
- Equipo Alta Consejería Distrital de TIC. (Diciembre de 2018). Bogotá Ciudad Inteligente. Obtenido de http://ticbogota.gov.co/sites/default/files/documentos/doc_smartcity.pdf
- Giffinger, R., Fertner, C., Kramar, H., & Meijers, E. (2007). City-ranking of European medium-sized cities. Obtenido de http://www.smart-cities.eu/download/city_ranking_final.pdf
- Joyanes Aguilar, L. (2013). Big Data, Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. México D.F.: Alfaomega Grupo Editorial.
- Pérez Márquez, M. (2015). BIG DATA - Técnicas, herramientas y aplicaciones. México D.F.: Alfaomega Grupo Editor.
- Rodriguez, E., Deco, C., Burzacca, L., Pettinari, M., Costa, S., & Bender, C. (2015). Análisis y diseño de una red sensores con tecnología inalámbrica, para el monitoreo de condiciones de Higiene y Seguridad del ambiente en entornos industriales. (P. U. (PUCA), Ed.) Rosario, Santa fé, Argentina. Obtenido de http://www.edutecne.utn.edu.ar/coini_2015/trabajos/A014_COINI2015.pdf
- Taylor, G., Easter, K., & Hegney, R. (2006). Mejora de la salud y la seguridad en el trabajo. Madrid: Elsevier.
Por: Lissette Sierra Bonilla - Ingeniera Ambiental - Programa de voluntarios
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