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El ‘big data’ termina con las colas en los museos

El ‘big data’ termina con las colas en los museos

El análisis de datos masivos en algunos sitios turísticos contribuye a gestionar tanto la afluencia de personas como el tráfico de vehículos para disminuir la contaminación ambiental

La cifra es impresionante: 1.400 millones de personas (que equivalen a toda la población de China) viajan alrededor del mundo anualmente. Nunca antes hubo tal cantidad de gente yendo y viniendo de un sitio a otro. Tampoco nunca antes hacer turismo fue tan contaminante. Esta industria aporta un 8% de los gases de efecto invernadero, según un análisis publicado en Nature Climate Change. La mayor parte de ese daño al medioambiente viene del transporte. Pero una de sus caras más oscuras está en la saturación de los principales destinos, en la cantidad de residuos que se genera en estos lugares y en el daño al equilibrio de los espacios naturales. La masificación de esta industria es un problema global. Somos causa y víctimas de querer vivir experiencias únicas sin importar el coste.

Y de momento no pararemos. En 2030 seremos más de 1.800 millones de visitantes girando por el planeta, según la Organización Mundial de Turismo (OMT). ¿Cómo lidiar con este fenómeno?, ¿existe una solución para reducir el impacto de la industria turística? La respuesta está en los datos. Por ejemplo, el análisis del movimiento de los turistas —cuánto tardan en desplazarse de un sitio a otro o el tiempo que dedican a la visita de un museo— permite adaptar la afluencia de autobuses en horarios de mayor concurrencia. “De esta manera, es posible reducir atascos y como consecuencia disminuir las emisiones contaminantes”, destaca Elena Díaz, responsable del Centro de Excelencia de LUCA, la unidad de datos de Telefónica.

Esto no es simple teoría. Este caso de uso se ha puesto en marcha en algunos países de América Latina que buscaban un plan de movilidad urbana sostenible. Para lograrlo se analizaron los datos generados por los teléfonos móviles (llamadas, SMS, navegación web) a medida que las personas transitaban por la ciudad. La información (totalmente anonimizada y agregada) diferenciaba entre los habitantes del destino y aquellos que estaban de visita. También era capaz de medir la frecuencia del viaje, conocer el modo de transporte, la hora del desplazamiento, el sexo y la edad. El objetivo era tener todos los detalles posibles sobre el perfil de usuario.

Los millones de datos obtenidos se combinaron —gracias a las técnicas de la inteligencia artificial— con mapas de la urbe para saber qué rutas eran las de mayor tráfico. "Con esta información, los Gobiernos pudieron conocer el flujo de personas que viajaban, además de predecir cuántas se moverían en el futuro", destaca Carmen Alonso, responsable de proyectos Big Data del sector ocio en LUCA.  “Así pudieron organizar de otra manera la movilidad, se mejoró la accesibilidad de los sistemas de transporte, se creó un entorno urbano más atractivo y se redujo la contaminación”, agrega.

La privacidad de la información

Los móviles se han convertido en una fuente de información para conocer cómo nos movemos y saber cuáles son nuestros gustos. Hay seis billones de en el mundo y el 80% está en países en desarrollo. Esto proporciona una red de sensores que genera información de gran valor los 365 días del año, a todas horas. Los datos también pueden obtenerse de sensores, balizas bluetooth, redes wifi, aplicaciones y cámaras de vídeo inteligentes. Este constante flujo hace posible la economía digital. Por este motivo, su protección es imprescindible. Existen tres tipos de datos: los personales (información que identifica a una persona), los anónimos (describen el perfil de un usuario pero no es posible identificarlo) y los agregados (conjunto de datos que sirven para obtener tendencias).

El impacto del big data en el medioambiente no tiene límites. Con esta herramienta, explican las expertas de LUCA, se puede planificar en qué sitios de una ciudad se requieren nuevas infraestructuras de transporte. “Imagina que se está planeando una nueva red de metro. El uso del análisis de datos combinado con técnicas de inteligencia artificial puede ayudar a identificar el sitio exacto donde se tienen que abrir estaciones”, dice Alonso. “En este caso, el efecto medioambiental es directo, porque se construirá solo donde la afluencia de gente y la usabilidad de la obra tenga sentido. Todo ello sumado al ahorro millonario que se obtiene respecto a la planificación tradicional basada en encuestas, ya que se conocen con mucha mayor precisión las necesidades de transporte de los usuarios", afirma.

Un festival sostenible

Llevar a cabo un festival de cuatro días y 500.000 asistentes es una odisea que empieza con la organización del transporte, el hospedaje o la comida y termina con la recolección de residuos. El reto es aún mayor cuando la celebración ocurre en una zona ecológica. ¿Cómo gestionar la llegada de turistas en este tipo de citas sin dañar el medioambiente? El big data es la solución, según explican las expertas de LUCA.

Analizar el perfil de los visitantes (lugar de procedencia, sus zonas favoritas en la localidad donde se lleva a cabo el festival, así como su edad, género y otras variables) permite crear una estimación sobre la cantidad de recursos requerirá para la cita. “A partir de allí, los organizadores son capaces de gestionar los sistemas de recogidas de basura, reforzar las líneas de transporte público y adelantarse a cualquier necesidad”, destaca Díaz.

El 'big data' permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el número máximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.
El 'big data' permite conocer la capacidad de carga de un sitio, es decir, el número máximo de visitantes que puede contener un determinado espacio.

Esta es la magia del big data: dar respuestas a muchas preguntas que las empresas, administraciones públicas u organizaciones sin fines de lucro (como los museos) ni siquiera sabían que tenían. En este último caso, por ejemplo, el análisis de datos permite conocer su capacidad de carga, es decir, el número máximo de visitantes que puede contener un determinado espacio. Con este dato se puede estimar la cantidad de energía necesaria que requerirá la instalación.

“Hablamos de eficiencia de recursos, pero también de gestión de la organización”, resalta Alonso. El análisis de datos nos permite saber cuándo y a qué hora se tiene el pico de asistencia en un museo. La información obtenida se cruza con la distribución de las obras del recinto, los accesos disponibles e incluso la meteorología. El objetivo es agilizar la visita y reducir el tiempo de espera en la cola y por ende la contaminación que produce la sobresaturación de un sitio. "En el caso de los museos no se trata simplemente de aumentar el número de visitantes, sino de que se transmita la narrativa de la obra y la marca de la institución", destaca la experta de LUCA. Pero además se puede fidelizar a los asistentes porque se les conoce mejor, explican las expertas de la unidad de datos de Telefónica.

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