Google Street View se ha convertido en el registro visual de la sociedad del siglo XXI y tiene un enorme potencial para ofrecer información útil más allá del estado de las calles. El año pasado, un equipo de investigación ya utilizó las imágenes del sistema para analizar la composición demográfica de una gama amplia de ciudades de EE. UU. (ver La información demográfica del futuro: lo que la IA cree que su coche dice de usted).
nAhora, el investigador de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) Rahul Goel y algunos compañeros han utilizado las imágenes de Street View para analizar los diferentes usos del transporte en Gran Bretaña. Según sus conclusiones, el equipo afirma que la técnica proporciona un método relativamente rápido y a gran escala para evaluar los patrones de transporte, el efecto de los cambios en la política de transporte e incluso los hábitos de ejercicio de la población.
nLa técnica es relativamente simple. El equipo eligió 1.000 ubicaciones aleatorias de 34 ciudades británicas. Para cada una de estas ubicaciones, descargaron las imágenes panorámicas de Google Street View desde 2011 y contaron manualmente la cantidad de peatones, ciclistas, motocicletas y automóviles. También averiguaron si los ciclistas eran hombres o mujeres.
nAl mismo tiempo, el equipo recopiló datos del censo del Reino Unido de 2001 y la Encuesta de Población Activa que el país realiza desde 2005. Estas encuestas registran la distribución demográfica en cada área, cómo la gente viaja al trabajo y cuánto tiempo pasa caminando, en bicicleta, etcétera. Esta información es una especie de verdad fundamental con la que Goel y su equipo pueden comparar las observaciones de Street View.
nLos resultados proporcionan una imagen única de los patrones de viaje. El equipo afirma que las observaciones de Street View concuerdan con los datos recopilados por medios convencionales. Por ejemplo, dicen que, en las imágenes de Street View, los ciclistas varones superan en número a las mujeres ciclistas en aproximadamente dos a uno, una observación que se corresponde con otros datos.
nLas imágenes de Street View reflejan los niveles de actividad informados en las encuestas. La investigación detalla: "También descubrimos que las observaciones de Google Street View ayudan a predecir con éxito los niveles de actividad de ciclismo en el último mes reportados por Active People Survey. Las imágenes de las calles son una nueva y prometedora fuente de datos a gran escala para predecir patrones de movilidad urbana".
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Pero hay algunas limitaciones. Google Street View no dice la hora ni el día de la semana en los que se tomaron las imágenes, y estos factores probablemente tengan un efecto significativo en los patrones de viaje. Pero la técnica tiene claras ventajas sobre las encuestas convencionales, que a menudo se basan en los niveles de actividad que la gente afirma tener y que no siempre son precisos.
nGoel y su equipo creen que este trabajo es sólo el principio. De hecho, el equipo analizó imágenes de 2011, pero Street View lleva trabajando desde 2007 y, por lo tanto, podría revelar cómo los patrones de viaje están cambiando con el tiempo.
nEs algo raro que el equipo decidiera analizar las imágenes a mano. Claramente, sería posible analizar un conjunto de datos mucho más grande si se utilizara la visión artificial para detectar peatones, ciclistas y automovilistas. Existe potencial para expandir esta técnica considerablemente.
nEn términos más generales, Street View puede ser una fuente de información extra muy importante para los demógrafos, los expertos en salud y los responsables políticos. No es difícil imaginar cómo las imágenes podrían revelar todo tipo de cambios en la sociedad a lo largo del tiempo, como las modas, los peinados y las ventas de vehículos, entre otras.
nParece que Google Street View es una mina de oro sin explotar. Aunque es probable que, si empieza a trabajarse más a fondo, surja el debate de qué tipo de información debe o no debe recopilar el servicio. En Alemania, por ejemplo, las personas tienen mucho más control sobre lo que Street View puede registrar. Este tipo de trabajo claramente agudizará el debate.
nRef: arxiv.org/abs/1802.02915: Estimating City-Level Travel Patterns Using Street Imagery: A Case Study Of Using Google Street View In Britain
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