Los madrileños trasnochan más twitteando que neoyorkinos o londinenses

Un estudio de la investigadora Vanessa Frías de la Universidad de Maryland basado en Big Data compara los patrones de comportamiento de los ciudadanos de estas ciudades en la red social.

Madrid. 18/11/2014. Diferentes proyectos relacionados con Big Data aplicados al comportamiento y al desarrollo humano han sido presentados en Madrid los días 11 y 12 de noviembre durante las Jornadas ‘Big Data, Good Data’ de la Cátedra Orange, que han tenido lugar en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid.

 

El proyecto de Vanessa Frías define con mucho detalle en qué nos parecemos  -y, obviamente, en qué nos diferenciamos- de nuestros vecinos ingleses y norteamericanos a la hora de utilizar la red social Twitter, teniendo en cuenta diferentes parámetros como la densidad de población, horarios de actividad o zonas urbanas con mayor o menor número de tweets.

 

 

 

Madrid es la ciudad que más tarde comienza su actividad en Twitter en las zonas de negocio respecto a Londres o Nueva York. Sobre las 7:30pm se inicia un aumento considerable en la cantidad de tweets que generamos en nuestro país, mientras en Londres y Nueva York se ha iniciado dos y una hora antes respectivamente.

 

Sin embargo, la capital de España es, de las tres ciudades, la que finaliza más tarde la actividad en la popular red tanto en la vida nocturna y de ocio como en el uso residencial. La actividad de Nueva York, por ejemplo, tiene su punto más bajo de actividad alrededor de las 2 am, seguida de Londres (6am), mientras que Madrid esto ocurre hasta cerca del mediodía, momento en el que comienza el repunte de tweets.

 

Otro dato del estudio es el referido al uso que hacemos de Twitter según la densidad de población. Nueva York es la ciudad con un volumen muy superior de tweets por kilómetro cuadrado (84,13), seguida de Londres (42,51) y Madrid (10,88).

 

Las zonas con más volumen de actividad en las tres ciudades son las zonas comerciales y de negocio, seguidas de zonas industriales y domicilios particulares.

 

Big Data, Good Data

 

Las Jornadas ‘Big Data, Good Data’ han abordado también la vertiente más solidaria y comprometida con el Desarrollo Humano asociada a esta herramienta de análisis masivo de datos.

 

Miguel Ángel Luengo, jefe del grupo científico de Global Pulse, división de Naciones Unidas centrada en el uso de estos grandes volúmenes de datos para temas de desarrollo, ha explicado algunos de los proyectos que se están llevando a cabo en países con menos recursos.

 

“Para gran parte de la población es fundamental que podamos trabajar con datos en tiempo real, y ahí es donde interviene el gran potencial de Big Data”, ha afirmado Miguel Ángel.

 

Un ejemplo de cómo ayuda Naciones Unidas con Big Data es el caso de las zonas rurales de Colombia. Los agricultores tienen que decidir cada año a qué productos dedicarse y cuándo plantarlos. El año pasado, desde Global Pulse, se generó un atlas de cosechas de los últimos diez años, se hizo un análisis retrospectivo del clima en esos años y de las previsiones meteorológicas a corto y medio plazo. El  resultado del estudio desaconsejó la siembra porque no había perspectivas rentables en estas zonas debido a los malos augurios climáticos. Debido a la temporada de huracanes 2013 fue un año catastrófico en la agricultura colombiana con fuertes pérdidas para los que decidieron no seguir el consejo.

 

Dependiendo de las zonas donde se centre la ayuda de esta organización, los datos utilizados no son siempre los mismos según las posibilidades económicas de la población y nivel de desarrollo del país. Campañas de comunicación sobre métodos anticonceptivos, eficiencia en vacunación, desforestación, prevención de propagación de epidemias son algunas de las aplicaciones derivadas del análisis masivo de los datos obtenidos de uso de móviles, mensajes de Facebook, Twitter e, incluso, la transcripción a texto de programas de radio para analizar las palabras que se repiten con mayor frecuencia, lo que nos ayuda a saber qué está pasando en cada país.

 

Data for development

 

Otro de los proyectos presentados durante las jornadas es el Challenge D4D Senegal (Data for development), que lanza la operadora Orange a nivel mundial para la aportación de proyectos que ayuden a mejorar las condiciones de vida en este país africano gracias al uso de Big Data.

 

En el concurso se han definido cinco áreas prioritarias en las que se han establecido las necesidades en colaboración con los Ministerios responsables o instituciones asociadas: salud, agricultura, transporte e infraestructura, energía y producción de estadísticas nacionales.

 

El concurso también busca contribuir a un objetivo más técnico al premiar los mejores avances en los algoritmos de anonimización, minería de datos, visualización y comparación de datos.

 

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