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Durante un año se analizaron en España los recorridos más frecuentes que realizan las personas.

Wilmar Germán Fajardo, estudiante de la Maestría en Astronomía de la U.N.

Juan Camilo Guevara, estudiante de la Maestría en Astronomía de la U.N.

Las personas pueden ver en vivo cómo se movilizan los usuarios de la aplicación.

Luego de graficar los datos se ve que muestran la geografía del país europeo.

Los investigadores analizaron 3,5 billones de ubicaciones, y a partir de estas construyeron las trayectorias de movilidad por usuario. Por ejemplo, en el caso de trayectorias de movilidad por provincias, tomando como punto de partida Barcelona, encontraron que la más frecuente es Barcelona-Girona-Barcelona, recorrida en automóvil. Otra muy común es la trayectoria del tren que va desde Madrid hasta Barcelona.

En dicha investigación participaron tres físicos de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.): Juan Camilo Guevara, Wilmar Germán Fajardo y Saida Díaz, actualmente estudiantes de la Maestría en Astronomía, quienes trabajaron con el equipo científico de MOCA, una plataforma de software móvil basada en tecnología Big Data y Machine Learning (aprendizaje automático).

El estudiante de maestría Wilmar Germán Fajardo, destacó que al analizar una gran cantidad de usuarios encontraron un comportamiento macro. “Con todos estos datos se pueden sacar conclusiones sobre cómo se está moviendo la economía del lugar, porque la forma en que la gente viaja habla de la dinámica económica de cada ciudad”.

Los datos se obtuvieron durante un año desde el GPS de los celulares de las personas que aceptaron compartir su localización en sus aplicaciones móviles y fueron analizados durante dos meses.

“Los usuarios son anónimos, no se conoce su identidad, solo sabemos que hay un dispositivo que se mueve de un lugar a otro en un determinado tiempo”, explicó el físico Guevara.

Siguen la Ley de Zipf

Los investigadores hicieron un conteo de la frecuencia con que aparecían las trayectorias que hacían las personas y encontraron que estas siguen la Ley de Zipf, es decir que la segunda trayectoria más frecuente se repite aproximadamente la mitad de veces que la primera, en tanto que la tercera tiene una frecuencia de la mitad de la segunda y así sucesivamente.

Esta Ley también se ha observado en otros fenómenos como el tamaño de las ciudades, la población de los países e incluso el tamaño de los cráteres de la Luna, en los que la relación puede variar a ser la tercera o cuarta parte.

 “Esto resulta muy curioso, porque encontramos que antes de crearse los países, las economías o los sistemas, nadie determinó cuánta población iba a tener cada ciudad. Sin embargo, cuando se hacen los análisis encontramos que siguen esta ley de potencia”, comentó el físico Fajardo.

Pruebas en Bogotá

La información tiene un gran nivel de precisión, ya que se complementó con otros sistemas de localización como dispositivos Wi-Fi o sensores Bluetooth beacons, los cuales permitieron una alta resolución espacial de los datos, para detectar los cambios de posición de un usuario cualquiera.

Para verificar la información también hicieron pruebas en Bogotá con personas que voluntariamente accedieron a que su localización fuese observada.

“Encontramos que el usuario gastó una gran cantidad de tiempo al día, alrededor de 15 minutos, en las estaciones de Transmilenio esperando un bus. Este análisis también podría servir para aplicarlo a problemas de movilidad de la ciudad”, agregó el físico Guevara.

En el futuro se espera tener un sistema de aprendizaje automático en el que los algoritmos creados a partir de esta información sean capaces de aprender por sí solos sobre el comportamiento de la gente y los acontecimientos de largo plazo.

“Los creadores de aplicaciones verán en tiempo real en qué lugar están sus usuarios y cómo se están moviendo para ser más competitivos haciendo campañas de marketing efectivas. Con esto se demuestra que las ciencias básicas y el trabajo de los físicos se puede aplicar a problemas de la cotidianidad”, concluyó.