CONTRATAPA

Los mapas de Eric Fischer

 Por Adrián Paenza

El 26 de junio del año 2000, Bill Clinton y Tony Blair, las autoridades máximas de los ejecutivos norteamericanos e inglés, se ubicaron en la sala de prensa de la Casa Blanca, en Washington, para anunciar en forma conjunta el éxito del proyecto biológico multinacional más espectacular de la historia del hombre: el primer borrador del “genoma humano”. Algo así como la cédula de identidad biológica de cada individuo.

El objetivo logrado fue monumental: secuenciar e identificar tres mil millones de unidades químicas que figuran en el manual de instrucciones genético de cada persona. Esto debería servir –por ejemplo– para encontrar las raíces genéticas de ciertas enfermedades, para poder diseñar luego tratamientos que las combatan.

Nada de esto se hubiera podido hacer de no haber mediado la utilización de computadoras cada vez más potentes, con mayor capacidad de almacenamiento de datos, con más memoria, con la habilidad para buscar y reconocer patrones y para hacer comparaciones que a los humanos nos llevaría siglos si las quisiéramos hacer a mano.

Está claro que los datos no son nuevos. Estuvieron/están ahí, en cada uno de nosotros. El problema no es tanto cómo recolectarlos sino cómo analizarlos. ¿Qué mensaje encierran? O en todo caso, ¿qué mensajes están atrapados dentro de esa marea de información? ¿Cómo descubrirlos?

Escribí esta introducción con un objetivo que no camina por un terreno tan espectacular como el de la secuenciación del genoma humano, sino el de algo mucho más pedestre, pero que hubiera sido imposible de realizar hace nada más que un lustro, o quizá menos. Acompáñeme con estas reflexiones que son irrelevantes comparadas con lo que representó la decodificación del genoma, pero que igualmente hacen a nuestra forma de vivir.

No sé si usted se preguntó alguna vez dónde estaba ubicada cada persona cuando envió un mensaje a través de Twitter o cuando sacó una foto y la “levantó” a la red (por ejemplo a través de Flickr o de Picasa).

Supongamos entonces que yo les diera acceso a las bases de datos de Twitter, Picasa, Facebook, Flickr, por ejemplo. ¿Qué haría usted con ellas? No me refiero a violar la privacidad de los contenidos, sino manteniendo el anonimato de los autores, pero qué preguntas cree usted que se podrían contestar para echar luz sobre el comportamiento humano que están escondidas en esos mensajes, fotos, blogs, etc.

Como sucede muchísimas veces en la ciencia, no sólo alcanza con tener los datos sino que es mucho más importante saber qué preguntas hacer, lo que es altamente no trivial. Por ejemplo:

¿Desde qué lugares (geográficos) se envían los mensajes?

¿En qué idiomas?

¿Usando qué plataformas? (iPhones, Androids, Blackberries.)

Por otro lado, si uno pudiera saber el lugar geográfico desde donde fueron tomadas las fotografías que cada persona “sube” a la red a través de programas como Picasa o Flikr:

¿Qué lugares son los más fotografiados?

¿Qué porcentaje está sacado por turistas y/o por residentes?

Una vez más, si uno tuviera estos datos, ¿qué hacer con ellos?

Que pase Fischer. ¿Quién es Fischer? Eric Fischer tiene 40 años, vive en Oakland (California) y desarrolló su interés por unir la creación de mapas con su pasión por la computación. Primero fue estudiante (y luego empleado) de la Universidad de Chicago. Después lo contrató Google, en donde trabajó hasta el año pasado y hoy funciona en forma independiente con su propia empresa. Pero, ¿por qué hablar de él?

Varias razones. Fischer consiguió que Twitter les diera acceso a tres mil millones de tuits (o tweets). Sí, leyó bien: ¡3 mil millones de tuits!(1) Es un número impresionante. ¿Qué hacer con ellos? En realidad, Twitter le entregó los datos pero no el contenido de los mensajes. Sin embargo, lo que sí le ofreció es acceso a:

a) El lugar geográfico desde el cual fue enviado cada mensaje.

b) El sistema operativo utilizado desde el que fue enviado (para simplificar: iOS que se usa en los iPhones, iPads o equivalentes productos de Apple, Androids o Blackberries).

c) El idioma utilizado en el mensaje.

Fischer desarrolló un programa en septiembre del 2011 que le permitió hacer un mapa coloreado con esos datos. Les puso un punto de color rojo a los mensajes enviados con un iPhone, un punto verde a los enviados con un Android y un punto de color púrpura a los enviados usando un Blackberry. Y luego hizo visibles los resultados, país por país, ciudad por ciudad. Toda esta información puede ser bajada gratuitamente en www.mapbox.com/labs/twitter-gnip/brands/#. Si tiene una computadora con acceso a Internet, vaya hasta ese sitio y busque la ciudad que más le interesa. Ni bien lo haga verá cómo se despliegan unos mapas espectaculares.

¿Qué importancia tendría conocer los datos de la marca de teléfono celular inteligente que cada persona usa? En particular, habla sobre las características socioeconómicas de los usuarios. Un mapa que use los metadatos extraídos de los millones de tuits clasificados por su ubicación geográfica sirve como una indicación clara de dónde está ubicada la gente más rica en cada ciudad. Los iPhones son mucho más caros que los Androids (en general) y los Blackberry son utilizados por un sector muy particular (y cada vez más reducido) de la población. Si uno ingresa en el mapa de algunas ciudades argentinas (la Capital Federal y todas las que componen el conurbano, Córdoba, Rosario, Santa Fe, Mendoza, Tucumán, por sólo poner algunos ejemplos), el impacto es inmediato.

Las zonas que uno intuye que tienen mayor poder adquisitivo quedan corroboradas por los mapas de Fischer. Por ejemplo, la zona norte de la Capital, o Palermo/Recoleta. Allí predominan los iPhones. En cambio en Barracas, Paternal, Liniers, la coloración es distinta. Y lo mismo sucede al comparar Avellaneda con San Isidro.

Fischer sostiene (y es difícil no estar de acuerdo con él) que es poco probable que alguien descubra algo nuevo al visualizar los mapas. Sin embargo, sirve para confirmar lo que uno sospecha que pasa, pero además, no sólo pasa en las zonas y/o barrios que uno conoce mejor, sino que se extrapola a aquellos que están más distantes del observador.

La idea de Fischer fue “descargar” toda la información, los números “desnudos” y convertirlos en mapas que fueran visualmente poderosos en la medida que atravesaran un conjunto de tópicos, desde los más controvertidos como pueden ser los raciales hasta las divisiones por idioma.

La utilización del idioma sirve para ubicar distintos núcleos urbanos en donde las concentraciones de distintas comunidades son más visibles. Esto resulta más útil en países que reciben inmigraciones muy fuertes, como Estados Unidos, Canadá, España, Francia, Inglaterra, por poner algunos ejemplos o en países en donde hay una variedad idiomática notable (China, por poner un caso). En la Argentina, las preguntas habría que hacérselas en las zonas fronterizas especialmente en el Noreste, con la fuerte penetración del portugués e incluso del guaraní. Los datos sobre los idiomas se pueden encontrar acá: http://www.mapbox.com/labs/twitter-gnip/languages/

Por otro lado, Fischer, con las bases de datos fotográficos de Flickr y Picasa tuvo acceso a los lugares geográficos desde donde se “suben” fotos a la red (Internet). Los coloreó de forma equivalente a lo que había hecho con los mensajes de Twitter, y logró mapas preciosos con los lugares del mundo más fotografiados (algunos son muy predecibles pero otros no).

Siguiendo la locación del fotógrafo en cada oportunidad, pudo saber cuándo una persona que sacó una foto y la levantó a la red se “corrió” de ciudad o de país (por ejemplo, si solamente sacó fotos en un período de 30 días en un solo lugar geográfico y luego cambia, se lo considera un turista). Con esa información, Fischer exhibe las zonas del mundo más frecuentadas, más buscadas y más “lindas” para ser expuestas (2). La idea es analizar las fotos tomadas por el público que las habita o las visita. Hay ciudades en donde la mayoría de las fotos son sacadas por turistas (Las Vegas en Estados Unidos o Venecia en Italia, por ejemplo), pero en otras, el turismo llega poco o no se manifiesta a través de las fotos.

La visibilidad del propio Fischer aumentó considerablemente una vez que sus mapas fueron expuestos en uno de los museos más relevantes del mundo, el MoMa (Museo de Arte Moderno de Nueva York). El nombre de la exposición fue Locals and Tourists (algo así como Residentes y Turistas) y estuvo en cartelera durante el año 2010. En http://www.flickr.com/photos/walkingsf/sets/72157623971287575/ es posible visualizar lo que Fischer llama The Geotaggers World Atlas (en mi traducción libre ya que la palabra “geotagger” es un neologismo): El Mapa Mundial de Marcadores Geográficos. El atlas ordena las ciudades de acuerdo con el número de fotos que son tomadas en los distritos centrales. Si bien el sistema favoreció a las ciudades “monocéntricas” (con un centro bien definido como Buenos Aires, Nueva York, París), las mejores fotos se consiguieron en ciudades con múltiples centros como por ejemplo Taipei. En este link http://www.flickr.com/photos/walkingsf/4671492357/in/set-72157624209158632 aparece la Capital Federal.

Mientras tanto, Eric Fischer está preparando ahora un nuevo museo que se va a llamar Exploratorium Museum y que abrirá dentro de poco en San Francisco.

Me interesa también mostrar lo que hizo un grupo de argentinos con tecnología equivalente y lo presentó hace muy poco en un congreso en Boston, pero eso dará lugar a otra nota.

(1) Originalmente Fischer utilizó 280 millones de tuits (o tweets), pero ahora sus mapas ya recogen los datos de más de 3 mil millones.

(2) Las 136 ciudades se pueden ver acá: http://www.flickr.com/photos/walkingsf/sets/72157624209158632/detail/

Por otro lado, Santa Fe tiene este link:

http://www.flickr.com/photos/walkingsf/5793952636/in/set-72157624209158632

A su vez, Buenos Aires se puede ver acá: http://www.flickr.com/photos/walkingsf/4671492357/in/set-72157624209158632

Compartir: 

Twitter
 

 

Logo de Página/12

© 2000-2018 www.pagina12.com.ar | República Argentina | Política de privacidad | Todos los Derechos Reservados

Sitio desarrollado con software libre GNU/Linux.