En orden A ENTENDER que la población de que el mundo se va de vacaciones y cómo muchos turistas han llegado a Italia el año pasado, sólo un algoritmo. Un algoritmo que se alimenta de las fotos que se publican en el social tiros de cócteles, playas y puestas de sol que no sólo servirá para ser la envidia de tus amigos, pero también pueden ser analizados y utilizados para controlar los flujos turísticos a escala mundial. Se sugiere un nuevo estudio dirigido por la universidad de Warwick, en el Reino Unido, y publicado en el medio Ambiente y la Planificación de Una, la revista de la planificación académica. Una búsqueda que ha tomado ventaja de la imagen, geo-etiquetado compartido públicamente en Flickr con el fin de entender los movimientos de más de medio millón de usuarios de la plataforma de la cámara.
La idea inicial era simple, explica a la República Federico Botta , investigador en la Ciencia de Datos de Laboratorio y uno de los autores del análisis: "todo el mundo es la publicación de fotos de los lugares donde se van de vacaciones - dice - por lo que hemos pensado, el análisis a gran escala, que sería capaz de obtener una imagen de cómo muchos de los turistas que llegan en un país en particular, y de dónde vienen. La información disponible en tiempo real y a costo cero, en contraste con las estadísticas recopiladas de hoy que sólo se liberan meses después, y requieren un gran gasto de recursos." Para probar su hipótesis, los investigadores recogieron 69 millones de fotos publicadas en Flickr entre el 1 de enero de 2013 y el 31 de diciembre de 2014, para que los usuarios se han asociado con la posición. Luego vino la parte difícil: para entender el país de residencia de los usuarios. Un objetivo que los científicos han alcanzado mediante el examen de sus fotografías publicadas en los últimos doce meses.
"Para cada foto, se determinó el día en que fue tomada y la localización agregó," continúa Golpe. "Los datos fueron procesados mediante un algoritmo que nos ha permitido establecer el lugar de que una persona había publicado más fotos." Por ejemplo, si un usuario había tomado la mayoría de las imágenes en los Estados unidos antes de tomar una en el país de que los científicos fueron estimar el flujo turístico, se considera residente en los Estados unidos. Un sistema que ha permitido a Botta y colegas para entender cómo muchos turistas en 2014 fueron de vacaciones en Italia, Francia, Alemania, Reino Unido, Canadá, Japón y los Estados unidos, así como su origen. Los investigadores han hecho estimaciones de la real, pero simplemente se muestra como los datos de Flickr están alineados con las estadísticas oficiales.
El estudio no carece de limitaciones: en primer lugar, en este caso, los datos utilizados y disponibles en Flickr, excluyendo, por ejemplo, Instagram se ha convertido en el social de elección cuando se trata de compartir tus fotos, incluyendo aquellos de las vacaciones. Una opción en la que los límites de la representatividad de la muestra considerada. Además, para determinar el país de residencia de los usuarios, los estudiosos han partido de una suposición simplista: en los días cuando un usuario no publicar cualquier fotografía, se presume que es en el mismo lugar en que ella tomó la anterior. A pesar de esto, los resultados obtenidos están alineados con las estadísticas oficiales de los países bajo consideración (Italia, los compilados por el Istat), apuntando el foco de atención sobre el potencial de los análisis de big data para entender los flujos de turismo y, más en general, el estado de la empresa.
por otra parte, esta no es la primera vez que los algoritmos que se revelan para ser capaz de controlar las situaciones en tiempo real, gracias - de nuevo - a la enorme cantidad de datos sobre una base diaria, que ponemos a disposición en línea. En 2015, un estudio firmado por la universidad de Warwick había demostrado ser capaz de utilizar los tweets y los datos de los teléfonos móviles para cuantificar el tamaño de la multitud. En particular, se había comparado el número de espectadores de un partido de fútbol en San Siro - calcula utilizando los tweets de geolocalización, llamadas telefónicas y en línea las conexiones realizadas a través de smartphones - con el gobierno actual que fue conocido a muchos boletos en la entrada. Las estimaciones bastante precisas, con un margen de error de entre el 10 y el 20 por ciento.
Una capacidad que puede ser utilizado para el bien, de cómo preparar mejor las instalaciones y los recursos para la acogida de turistas. Pero también para implementar un estado de vigilancia. En este sentido, hace tres años, él llegó a los titulares con un estudio de Baidu, el gigante chino de búsqueda. Sus científicos han logrado desarrollar un sistema capaz de anticipar de algunas horas la formación de aglomeraciones de personas en ciertas áreas, mediante el análisis de las búsquedas realizadas en los mapas en línea de Google en China y la comparación de ellos con los movimientos de la gente real, geo-etiquetado a través de la aplicación. E incluso si en el momento en que un portavoz de la compañía aclaró que el mecanismo no fue diseñado para identificar las protestas y los no deseados, ¿quién puede decir que un día las autoridades de no explotar para este propósito? "Los datos que compartimos en línea puede ser utilizado en una variedad de formas - termina Botta. La tarea de la investigación es también para mostrar el potencial de los usos, de modo que los usuarios se vuelven más conscientes".
La idea inicial era simple, explica a la República Federico Botta , investigador en la Ciencia de Datos de Laboratorio y uno de los autores del análisis: "todo el mundo es la publicación de fotos de los lugares donde se van de vacaciones - dice - por lo que hemos pensado, el análisis a gran escala, que sería capaz de obtener una imagen de cómo muchos de los turistas que llegan en un país en particular, y de dónde vienen. La información disponible en tiempo real y a costo cero, en contraste con las estadísticas recopiladas de hoy que sólo se liberan meses después, y requieren un gran gasto de recursos." Para probar su hipótesis, los investigadores recogieron 69 millones de fotos publicadas en Flickr entre el 1 de enero de 2013 y el 31 de diciembre de 2014, para que los usuarios se han asociado con la posición. Luego vino la parte difícil: para entender el país de residencia de los usuarios. Un objetivo que los científicos han alcanzado mediante el examen de sus fotografías publicadas en los últimos doce meses.
"Para cada foto, se determinó el día en que fue tomada y la localización agregó," continúa Golpe. "Los datos fueron procesados mediante un algoritmo que nos ha permitido establecer el lugar de que una persona había publicado más fotos." Por ejemplo, si un usuario había tomado la mayoría de las imágenes en los Estados unidos antes de tomar una en el país de que los científicos fueron estimar el flujo turístico, se considera residente en los Estados unidos. Un sistema que ha permitido a Botta y colegas para entender cómo muchos turistas en 2014 fueron de vacaciones en Italia, Francia, Alemania, Reino Unido, Canadá, Japón y los Estados unidos, así como su origen. Los investigadores han hecho estimaciones de la real, pero simplemente se muestra como los datos de Flickr están alineados con las estadísticas oficiales.
El estudio no carece de limitaciones: en primer lugar, en este caso, los datos utilizados y disponibles en Flickr, excluyendo, por ejemplo, Instagram se ha convertido en el social de elección cuando se trata de compartir tus fotos, incluyendo aquellos de las vacaciones. Una opción en la que los límites de la representatividad de la muestra considerada. Además, para determinar el país de residencia de los usuarios, los estudiosos han partido de una suposición simplista: en los días cuando un usuario no publicar cualquier fotografía, se presume que es en el mismo lugar en que ella tomó la anterior. A pesar de esto, los resultados obtenidos están alineados con las estadísticas oficiales de los países bajo consideración (Italia, los compilados por el Istat), apuntando el foco de atención sobre el potencial de los análisis de big data para entender los flujos de turismo y, más en general, el estado de la empresa.
por otra parte, esta no es la primera vez que los algoritmos que se revelan para ser capaz de controlar las situaciones en tiempo real, gracias - de nuevo - a la enorme cantidad de datos sobre una base diaria, que ponemos a disposición en línea. En 2015, un estudio firmado por la universidad de Warwick había demostrado ser capaz de utilizar los tweets y los datos de los teléfonos móviles para cuantificar el tamaño de la multitud. En particular, se había comparado el número de espectadores de un partido de fútbol en San Siro - calcula utilizando los tweets de geolocalización, llamadas telefónicas y en línea las conexiones realizadas a través de smartphones - con el gobierno actual que fue conocido a muchos boletos en la entrada. Las estimaciones bastante precisas, con un margen de error de entre el 10 y el 20 por ciento.
Una capacidad que puede ser utilizado para el bien, de cómo preparar mejor las instalaciones y los recursos para la acogida de turistas. Pero también para implementar un estado de vigilancia. En este sentido, hace tres años, él llegó a los titulares con un estudio de Baidu, el gigante chino de búsqueda. Sus científicos han logrado desarrollar un sistema capaz de anticipar de algunas horas la formación de aglomeraciones de personas en ciertas áreas, mediante el análisis de las búsquedas realizadas en los mapas en línea de Google en China y la comparación de ellos con los movimientos de la gente real, geo-etiquetado a través de la aplicación. E incluso si en el momento en que un portavoz de la compañía aclaró que el mecanismo no fue diseñado para identificar las protestas y los no deseados, ¿quién puede decir que un día las autoridades de no explotar para este propósito? "Los datos que compartimos en línea puede ser utilizado en una variedad de formas - termina Botta. La tarea de la investigación es también para mostrar el potencial de los usos, de modo que los usuarios se vuelven más conscientes".
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