Con esto en mente, un proyecto de investigación llamado Livehoods, de la Escuela de Ciencias Informáticas de la Universidad Ca egie Mellon (EE.UU.), tiene como objetivo arrojar luz sobre el modo en que la gente realmente habita en sus ciudades, y los cambios que se producen a lo largo del tiempo, a partir de datos recogidos en 18 millones de registros de Foursquare que han sido enviados a través de Twitter.
El proyecto agrupa los registros según su proximidad física y mide la "proximidad social" en base a la frecuencia con que la gente se registra en lugares similares. Las áreas resultantes, que quizá no correspondan con lo que la gente local considera como los límites del vecindario, se denominan livehoods (algo así como "zonas donde se desarrolla la vida"). A medida que más gente use teléfonos inteligentes y servicios para registrar sus datos de localización, el interés en la minería de este tipo de información es probable que aumente, tanto por los conocimientos culturales que pudiera mostrar y otras posibilidades más lucrativas, como la publicidad.
En la actualidad, Livehoods ofrece mapas de solo tres lugares: Pittsburgh, la bahía de San Francisco y Nueva York (además de un poco de New Jersey) en su sitio web. El grupo espera añadir más ciudades en breve, y señala que los visitantes pueden votar por las que les gustaría agregar.
Norman Sadeh, profesor de ciencias informáticas en la Universidad Ca egie Mellon e involucrado en el proyecto, afirma que los medios sociales pueden ayudar a definir las características de un espacio urbano, ya que "en realidad proporcionan un nivel más detallado en comparación con los datos en los que la gente ha estado confiando hasta ahora", como por ejemplo el censo.
Observar el mapa Livehoods de Nueva York es un poco confuso al principio, puesto que hay grupos de puntos de colores por todas partes, y cada matiz indica un livehood específico. Se puede hacer clic en cualquier punto dentro de un grupo para ver los límites que los algoritmos de Livehoods han determinado para ese livehood, así como la localización del registro que se corresponde con ese punto en particular.
En lugar de tomar el nombre de barrios ya existentes (lo cual no iba a funcionar puesto que, en muchos casos, un solo livehood puede extenderse por más de una vecindad), cada livehood tiene un número, así como detalles acerca de los destinos y actividades más populares. También hay datos sobre en qué momento y dónde se registra más la gente (no resulta sorprendente que mucha gente se registre los fines de semana, ni que los registros en restaurantes sean de los más populares). Con el tiempo, Livehoods podría pedir a los usuarios que creasen los nombres de los livehoods, afirma Jason Hong, miembro del equipo de investigación y profesor asociado en la Universidad Ca egie Mellon.
nAl procesar todos estos datos, el equipo de Livehoods también puede determinar los livehoods más relacionados, es decir, las áreas más visitadas por las mismas personas.
"Es una manera muy interesante de crear una instantánea de la estructura de la ciudad", señala Justin Cranshaw, miembro del equipo Livehoods y estudiante graduado de Ca egie Mellon.
A veces también hay sorpresas. Yo vivo en el Livehood No. 44 de San Francisco, que cubre un terreno mucho mayor de lo que generalmente creo que es mi barrio, cerca de la famosa intersección de Haight y Ashbury. Y los barrios más relacionados con el mío tampoco son exactamente los que creía.
Más allá de ser un recurso para curiosos, Livehoods puede dar a los residentes una mejor visión y comprensión acerca de su ciudad, indican los investigadores. Sadeh sugiere que los datos podrían ser utilizados para ayudar a los comerciantes a determinar de dónde vienen realmente sus clientes, para que así sepan dónde hacer publicidad, o para crear predicciones acerca de cómo los cambios (añadir un supermercado Whole Foods, por ejemplo), afectan a un barrio.
Varios planificadores urbanos en Pittsburgh ya han manifestado su interés en trabajar con Livehoods, señala Sadeh.
"Claramente ven muchas distintas aplicaciones posibles para este tipo de análisis", concluye.