Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

Una ‘app’ deduce lo que ocurre en un lugar basándose en las redes sociales

Sheila Bustos Jiménez, estudiante de Informática de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), ha desarrollado una aplicación concebida para conocer la realidad de lo que está sucediendo en un espacio geográfico muy concreto (como una ciudad) en un momento puntual, basada en las redes sociales.

Esta herramienta, bautizada como Crowdsensing en ciudades inteligentes, ha sido probada en Ciudad Real en eventos puntuales como la Feria Nacional del Vino o las elecciones del 24 de mayo.

El crowdsensing (del inglés crowd, multitud, y sensing, detección), explica la nota de prensa de la universidad, es una nueva tendencia de análisis que se basa en la información que las personas comparten a través de las nuevas plataformas de comunicación como las redes sociales. Se trata de utilizar a las personas como sensores para conocer lo que sucede en tiempo real en un espacio determinado y con un alto nivel de precisión.

El proyecto es el trabajo de fin de grado de Bustos. La principal novedad que aporta esta aplicación radica en la posibilidad de concretar el ámbito geográfico en el que se aplica, por lo que ofrece una información mucho más fidedigna que la que aportan otras herramientas de análisis, como las tendencias de Twitter.

Datos

El procedimiento de obtención de datos se inició con la identificación de los perfiles más influyentes de Ciudad Real, una labor que es posible gracias a la geolocalización voluntaria de los usuarios, a que hacen constar en sus perfiles que son o residen en Ciudad Real o a que utilizan la etiqueta (hashtag) #CiudadReal en sus mensajes. Siguiendo esta etiqueta, se extraen el resto de hashtags que incluya el tuit y con estos últimos se va generando una biblioteca de temas de interés, que también se van analizando.

Los resultados se tratan con técnicas de inteligencia de datos (big data), en una base de datos orientada a grafos desde la que se confeccionan históricos a partir de los cuales, mediante un modelo probabilístico, se generan alarmas cuando un tema destaca sobre el resto.

La información obtenida tiene un enorme potencial para organizaciones públicas o privadas. Por ejemplo, pueden extraerse informes para el sector turístico sobre eventos concretos o lugares de moda, incluyendo una segmentación de edad, por ejemplo. Asimismo, la herramienta puede anticipar la respuesta que tendrá una determinada convocatoria en función de la actividad que genere en redes sociales, identificar comunidades de usuarios con un alto impacto en la formación de opinión o medir el impacto de una marca o perfil en el ámbito de una ciudad.

Sheila continuará mejorando la aplicación con el objetivo puesto en su eventual comercialización.