{"id":123398,"date":"2024-05-02T09:41:08","date_gmt":"2024-05-02T07:41:08","guid":{"rendered":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/?p=123398"},"modified":"2024-05-02T17:45:35","modified_gmt":"2024-05-02T15:45:35","slug":"mobidatalab-datos-movilidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/mobidatalab-datos-movilidad\/","title":{"rendered":"El proyecto europeo MobiDataLab revoluciona el tratamiento de datos de movilidad"},"content":{"rendered":"<p>Despu\u00e9s de tres a\u00f1os de duraci\u00f3n, el <a href=\"https:\/\/www.google.com\/url?sa=t&amp;source=web&amp;rct=j&amp;opi=89978449&amp;url=https:\/\/mobidatalab.eu\/&amp;ved=2ahUKEwjAwOXjuu6FAxVpVKQEHXyhCh0QFnoECAcQAQ&amp;usg=AOvVaw0ovYmaI753kZq4UvShfbDa\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">proyecto europeo MobiDataLab<\/a> termina con resultados prometedores. El grupo de investigaci\u00f3n CRISES de la URV ha trabajado codo con codo con varias entidades europeas especializadas en el an\u00e1lisis y el tratamiento de datos con el objetivo de mejorar la movilidad en las ciudades. M\u00e1s concretamente, los investigadores de la URV han garantizado la privacidad de los usuarios de los cuales se obtienen los datos de movilidad m\u00e1s sensibles, antes de que sean publicados. El proyecto MobiDataLab ha logrado crear una plataforma que re\u00fane los datos de movilidad de algunas de las principales ciudades europeas, establecer est\u00e1ndares en la obtenci\u00f3n, almacenamiento y compartici\u00f3n de los datos y llevar a cabo sesiones pr\u00e1cticas inspiradas en casos reales para optimizar la movilidad en las ciudades.<\/p>\n<p>La movilidad en las ciudades es un aspecto clave para la calidad de vida de las personas que las habitan y para el desarrollo econ\u00f3mico de las empresas que operan en ellas. Seg\u00fan datos del Banco Mundial, m\u00e1s de la mitad de la poblaci\u00f3n vive en ciudades y se espera que este porcentaje aumente hasta el 70% en 2050. Ante esta perspectiva, es crucial poner al alcance de instituciones e investigadores herramientas para optimizar la movilidad en entornos urbanos. Hasta ahora, cada organizaci\u00f3n ha decidido qu\u00e9 datos almacena y c\u00f3mo lo hace, lo que dificulta poner en com\u00fan esta informaci\u00f3n en una sola base de datos y, consecuentemente, utilizarla en investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>En este contexto, los participantes de MobiDataLab han trabajado para fomentar la compartici\u00f3n de datos de movilidad entre instituciones y organizaciones interesadas, construyendo una plataforma que agrupa los datos para facilitar su acceso. Est\u00e1 hecha de tal modo que no es necesario alimentarla manualmente, sino que obtiene la informaci\u00f3n de repositorios p\u00fablicos \u2013m\u00e1s de 115.000 conjuntos de datos\u2013 de varias instituciones europeas y las ubica en un cat\u00e1logo unificado. Tambi\u00e9n dise\u00f1aron e implementaron una gu\u00eda con recomendaciones y buenas pr\u00e1cticas en los procesos de recogida y almacenamiento de los datos, con la intenci\u00f3n de facilitar su agrupaci\u00f3n y potenciar su utilidad.<\/p>\n<p>Durante la fase final del proyecto se puso a disposici\u00f3n de investigadores y estudiantes, organizados en equipos de trabajo, la base de datos previamente generada y se les pidi\u00f3 resolver una serie de retos para mejorar la movilidad en diversas ciudades europeas. Algunos de los desaf\u00edos consistieron en mejorar la accesibilidad urbana de la ciudad de Par\u00eds definiendo nuevas calles peatonales u optimizar el flujo de veh\u00edculos en el centro de Mil\u00e1n durante los grandes eventos que acoge la ciudad. Una de las soluciones destacadas consisti\u00f3 en un algoritmo capaz de determinar la ubicaci\u00f3n id\u00f3nea de estaciones de transporte p\u00fablico a partir de datos de tr\u00e1fico, demogr\u00e1ficos, disponibilidad de aparcamiento, situaci\u00f3n de carriles bici, etc. Se calcula que, de implementarse esta t\u00e9cnica en la ciudad de Lovaina, se podr\u00edan reducir las emisiones de di\u00f3xido de carbono en un 22%.<\/p>\n<p><strong>Garantizar la privacidad de los datos<\/strong><\/p>\n<p>Muchos de los datos de movilidad con los que se ha trabajado son p\u00fablicos: la ubicaci\u00f3n de las paradas de autob\u00fas, la frecuencia de una l\u00ednea de metro, el n\u00famero de coches que pasan por un cruce, etc. Sin embargo, hay otros que tienen potencial para identificar a individuos y los trayectos que recorren habitualmente, mediante la geolocalizaci\u00f3n. \u00abNo hay muchas personas que salgan de tu calle y vayan cada d\u00eda hasta el edificio donde trabajas\u00bb, reflexiona Jes\u00fas Manj\u00f3n, investigador del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y Matem\u00e1ticas. Los datos de movilidad con car\u00e1cter personal son especialmente sensibles y necesitan ser protegidos para que no caigan en manos de terceros sin el consentimiento del usuario \u2013piratas inform\u00e1ticos, empresas privadas, instituciones, etc.<\/p>\n<p>Los investigadores del grupo de investigaci\u00f3n CRISES crearon un m\u00f3dulo para anonimizar este tipo de datos antes de que se hicieran p\u00fablicos e imposibilitar cualquier identificaci\u00f3n personal a posteriori. \u201cEs un proceso delicado; durante la anonimizaci\u00f3n existe el riesgo de perder parte de la utilidad de los datos\u201d, explica Manj\u00f3n. Para comprobar el correcto funcionamiento del m\u00f3dulo, se anonimizaron datos de m\u00e1s de un mill\u00f3n de trayectorias que implicaban m\u00e1s de cincuenta millones de geolocalizaciones y se desafi\u00f3 a los equipos de investigadores y estudiantes que hab\u00edan trabajado en los retos de movilidad a conseguir extraer cualquier dato personal, lo que result\u00f3 imposible.<\/p>\n<figure id=\"attachment_123377\" aria-labelledby=\"figcaption_attachment_123377\" class=\"wp-caption alignnone\" style=\"width: 1024px\"><a href=\"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1-1024x392.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-large wp-image-123377\" src=\"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1-1024x392.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"392\" srcset=\"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1-1024x392.png 1024w, https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1-300x115.png 300w, https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1-768x294.png 768w, https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1-1536x588.png 1536w, https:\/\/diaridigital.urv.cat\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Mesa-de-trabajo-1.png 1945w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><figcaption id=\"figcaption_attachment_123377\" class=\"wp-caption-text\">Trayectorias originales en verde; trayectorias anonimizadas utilitzando diferentes m\u00e9todos en rojo.<\/figcaption><\/figure>\n<p>El proyecto reuni\u00f3 a diez socios de varios sectores, como industria, investigaci\u00f3n, consultor\u00eda y gobernanza, de siete pa\u00edses europeos (Francia, Italia, Grecia, Alemania, B\u00e9lgica, Irlanda y Espa\u00f1a). Las instituciones implicadas comparten un compromiso con los datos abiertos y los principios de c\u00f3digo abierto, con un enfoque en la escalabilidad y replicabilidad m\u00e1s all\u00e1 de la UE. MobiDataLab est\u00e1 financiado por la UE en el marco del Programa de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Han creado una base de datos centralizada con informaci\u00f3n de movilidad de las principales ciudades europeas y han establecido est\u00e1ndares para obtener, almacenar y compartir los datos. 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