El cambio climático, la contaminación del aire y la contaminación del mar. Estos son los 3 principales problemas medioambientales para los ciudadanos españoles de acuerdo con el último Eurobarómetro “Attitudes of European citizens towards the Environment”, publicado en marzo de 2020. La encuesta también resalta que el 90% de la población española considera importante proteger el entorno natural. Los ciudadanos quieren que se tomen más medidas y creen que la responsabilidad debería compartirse entre las empresas, los gobiernos nacionales, la UE y los propios ciudadanos.

Al igual que sucede con otros sectores, como la educación o la sanidad, los datos abiertos también pueden ayudarnos a superar los retos relacionados con el medio ambiente. Por un lado, nos proporcionan información detallada para comprender la situación y poder buscar soluciones. Por otro, sirven para poner en marcha soluciones que nos ayuden a concienciarnos y disminuir nuestra huella ambiental.

En su informe “The Economic Impact of Open Data Opportunities for value creation in Europe”, el European Data Portal resalta que los datos pueden “contribuir a reducir el consumo total de energía en Europa, aumentar el uso de fuentes de energía sostenibles, proteger la biodiversidad y aumentar la conciencia sobre las emisiones de CO2”, así como generar un impacto económico de alrededor de 1.000 millones de euros. Veamos algunos ejemplos:

• Reducir del consumo energético. Las aplicaciones basadas en datos abiertos pueden servir de instrumento para ayudar a hogares e instituciones a conocer y reducir su consumo de energía. En este sentido, la Junta de Castilla y León ha puesto en marcha un Datahub energético que ofrece información detallada y visual sobre el consumo de energía en los más de 1.500 centros gestionados por la Junta: centros educativos, centros de salud, oficinas administrativas, hospitales, etc. El cuadro de mando facilita el análisis desagregado por tipo de energía (electricidad, gas, gasoil) y por localización geográfica, permitiendo tomar decisiones informadas. Según la propia Junta, gracias al cuadro energético han ahorrado más de 12 millones de euros en electricidad desde 2015.

• Aumentar el uso de energía sostenible. La directiva de la UE de 2018 sobre la promoción del uso de energía procedente de fuentes renovables establece el objetivo de que la proporción de energías renovables en el consumo final bruto sea del 32% para 2030. Para ayudar a alcanzar este objetivo, los datos públicos disponibles sobre urbanismo, uso de los servicios públicos o condiciones meteorológicas se puede cruzar para crear soluciones que ayuden a hacer las viviendas más sostenibles.  Un ejemplo es Solarmap, que permite calcular la rentabilidad de una instalación de paneles solares en un lugar concreto.

• Mejorar la biodiversidad: Los cambios en los ecosistemas pueden generar extinciones masivas de especies y la limitación de los recursos naturales disponibles, que pueden afectar no sólo a nuestra economía si no a nuestra propia forma de vida. En este sentido, los datos abiertos sirven de base para soluciones que, por ejemplo, nos ayudan a monitorizar diversos parámetros de las aguas de los puertos (como Environmental Control Panel), mejorar la gestión de residuos (Punto limpio) o dar a conocer la contaminación acústica (MAdb).

• Crear conciencia sobre la contaminación del aire y la reducción de las emisiones de CO2. Aunque como hemos visto al principio de este artículo los españoles somos muy conscientes del cambio climático, sin embargo, si miramos los hábitos individuales de los ciudadanos, vemos que todavía queda mucho por hacer. Solo un 38% intenta reducir su consumo energético, un 28% elige formas de transporte menos contaminantes, y un 36% compra productos locales. Por ello es necesario seguir concienciando, por ejemplo a través de indicadores de la calidad del aire en la ciudades como GV Aire. Así mismo son necesarias aplicaciones que promuevan el uso de medios de transporte más eficiente, como las bicicletas o el transporte público (Barcelona metro bus rodalies bici).

Puedes encontrar más ejemplos en la sección de aplicaciones de datos.gob.es y en nuestra sección de medio ambiente.

En un portal de datos abiertos conviven una gran cantidad de fuentes de datos de distinta naturaleza, con diversos contenidos y formatos. Por ello es necesario proporcionar a cada archivo, recurso o contenido de la red, un contexto o definición que permita a las personas, y también a las máquinas, interpretar su significado. Es aquí donde entra el concepto de Linked data.

Linked Data o datos enlazados permite usar la web como una única gran base de datos global. Siguiendo este paradigma de publicación los datos quedan disponibles contextualizados e interconectados para su reutilización. Linked Data surgió a partir del proyecto de la Web Semántica inspirado por Tim Berners-Lee, padre de la Web, de la necesidad de introducir información de contexto en forma de metadatos en la Web.

El documento “LinkedData como modelo de datos abiertos” explica de forma breve los conceptos básicos para entender cómo funciona la web semántica y los datos enlazados, como es el caso de las URIs o identificadores únicos de recursos, las ontologías o los vocabularios que permiten describir relaciones entre ellos, para centrarse en cómo Aragón ha implementado estas tecnologías para desarrollar distintos servicios, como por ejemplo:

• La Estructura de Información Interoperable (EI2A), una ontología que homogeniza estructuras, vocabularios y características para dar respuesta a la diversidad y heterogeneidad de datos existentes dentro de la Administración, en el marco de Aragón Open Data. El documento explica algunas de las ontologías y vocabularios usados para el desarrollo.
• El Identificador Europeo de Legislación (ELI), que permite acceder online a la legislación en un formato formalizado que facilita su reutilización.
• La infraestructura semántica en Aragón Open Data, donde destaca el uso dela herramienta Virtuoso para el almacenamiento de los datos enlazados. El documento explica cuáles son las características de este servidor universal, cuya arquitectura permite la persistencia de datos en formatos RDF-XML, entre otros. Además, se explica cómo funciona el banco que almacena tripletas de forma nativa para la relación entre recursos y se muestran ejemplos de servicios de Aragón Open data que explotan dichas tripletas de datos como Aragopedia y Aragón Open Data Pool.

A continuación, puedes descargar el documento completo.

Este documento forma parte de la serie de materiales didácticos y artículos tecnológicos que está realizando Aragón open Data con el fin de explicar cómo han desplegado distintas soluciones para dar respuesta a las necesidades de localización, acceso y reutilización de los distintos conjuntos de datos. Puedes completar su lectura con otro volumen de la serie: “Cómo implementar CKAN: caso real del portal Aragón Open Data”.

Aragón Open Data es una de las iniciativas de datos abiertos más activas del panorama español. Además de la puesta en marcha, gestión y mantenimiento de un catálogo de datos interoperable, desde su inicio han llevado a cabo acciones para acercar la cultura de los datos abiertos a ciudadanos, empresas y todo tipo de organizaciones. Estas iniciativas abarcan el desarrollo de servicios para ofrecer los datos y facilitar su reutilización de forma sencilla como Aragopedia, Open Social Data o la reciente Aragón Open Data Focus (más información disponible en esta entrevista). Aragón Open Data es la iniciativa de datos abiertos del Gobierno de Aragón, Departamento de Ciencia, Universidad y Sociedad del Conocimiento, Dirección General de Administración Electrónica y Sociedad de la Información cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) “Construyendo Europa desde Aragón”.

Dado el conocimiento que atesoran, no es de extrañar que hayan comenzado a desarrollar materiales didácticos y artículos tecnológicos con el fin de explicar cómo han desplegado distintas soluciones para dar respuesta a las necesidades de localización, acceso y reutilización de los distintos conjuntos de datos.

A continuación, se recoge uno de estos materiales, centrado en explicar cómo han implementado la solución de software CKAN para mejorar la disponibilidad de datos en el portal.

CKAN como solución software de gestión de datos abiertos en un caso real para el portal Aragón Open Data

CKAN es una plataforma de código abierto, gratuito y libre, desarrollada por la Open Knowledge Foundation, que sirve para publicar y catalogar colecciones de datos. Debido a sus carácter libre y gratuito, así como a su rápida implementación, se ha convertido en un referente a nivel mundial para la apertura de datos.

Desde su nacimiento en 2012, Aragón Open Data ha apostado por tecnología CKAN para la gestión de su sistema de datos abiertos. El documento “CKAN, piedra angular para la gestión de un sistema de datos abiertos” nos muestra cómo funciona su arquitectura y sirve de ejemplo a otras iniciativas que quieran poner en marcha una plataforma de este tipo.

En el documento se relatan los retos que se encontraron a la hora de migrar la plataforma original a una versión superior y cómo lo solucionaron con la construcción de una aplicación cliente. Este proceso generó como resultado la arquitectura actual del portal que se recoge en la siguiente figura:

El backend de CKAN está desarrollado íntegramente en Python, con un frontal propio en Javascript, y permite desplegar una capa de servicios gestionable desde una API, y  utilizar plugins base o extensiones que aportan funcionalidades adicionales a la plataforma. CKAN se apoya en una base de datos PostgreSQL, donde se almacenan los conjuntos de datos que alberga, sus recursos y demás metadatos necesarios para el funcionamiento de la plataforma, y hace uso de Solr, un motor de búsqueda que ayuda a agilizar la localización y disponibilidad de los conjuntos de datos.

Además de explicar esta arquitectura, el documento aborda las funcionalidades y extensiones utilizados  en la instancia de CKAN personalizada, y cómo el conjunto de componentes integrados en la plataforma: Angular, NodeJS, PostgreSQL y Solr conviven para disponer conjuntos de datos que son la base para el desarrollo de servicios y soluciones de datos abiertos como Presupuestos de Aragón o el ya mencionado Aragón Open Data Focus.

CKAN incorpora una extensión que permite soportar serializaciones de datos en RFD que, además de permitir la exposición de datos enlazados en formatos como RDF-XML o Turtle, se utiliza para federar conjuntos de datos que siguen la especificación DCAT de metadatos, lo que hace de CKAN una plataforma más versátil y apropiada para la publicación de Linked Data, algo que también ha hecho Aragón Open Data como podemos ver en este otro documento.

Puedes descargar el documento “CKAN como solución software de gestión de datos abiertos en un caso real para el portal Aragón Open Data” a continuación. Además, puedes complementar su lectura con estos dos artículos adicionales:

• Recolección automática de datos abiertos: Explica cómo Aragón Open Data federa datos abiertos utilizando un plugin de CKAN.
• Arquitectura ELK como herramienta de datos abiertos: Explica cómo Aragón Open Data utiliza una arquitectura basada en el stack tecnológico ELK  (Elasticsearch, Logstash y Kibana).

¿Es posible hallar en los datos la ayuda necesaria para solucionar los problemas reales a los que se enfrenta nuestra sociedad? Si bien es verdad que los datos por sí solos no se pueden transformar en alimento para los más desfavorecidos ni tampoco hacer que desaparezcan las armas en zonas de conflicto ni las desigualdades en el mundo, sí que resultan de gran utilidad a la hora de ofrecer información sobre las causas que provocan ciertos hechos o situaciones. Gracias a ellos, podemos valorar mejor las razones y consecuencias de dichas situaciones, y actuar para que no se repitan. 

Una vez que, gracias a los datos abiertos, identificamos las causas que provocan este tipo de hechos, debemos dar un paso más: utilizar esta información para desarrollar soluciones y servicios que nos ayuden a solucionar problemas como, por ejemplo, la falta de inclusión social de grupos marginados o las desigualdades provocadas por cuestiones de género, económicas o sociales. 

Cuando hablamos de inclusión, nos referimos al proceso por el que tanto individuos como comunidades de personas, como por ejemplo migrantes, refugiados, grupos o individuos socialmente desfavorecidos puedan interactuar e integrarse en sus comunidades de manera satisfactoria y con las mismas oportunidades.  

A continuación, veremos algunos ejemplos acerca de la importancia que tienen los datos abiertos a la hora de crear instrumentos y servicios que ayudan a la integración de este tipo de grupos, centrándonos especialmente en los retos que tiene por delante nuestro país.  

Problemas relacionados con la desigualdad en España y soluciones digitales basadas en datos abiertos para solucionarlos 

Inserción laboral 

En un contexto en donde la crisis sanitaria está dañando nuestra economía es fundamental acercar las oportunidades laborales a los ciudadanos. La publicación en abierto de las ofertas de empleo y cursos como hace el Servicio Vasco de Empleo a través de su plataforma Lanbide, está permitiendo que muchos portales web de empleo y centros de formación puedan añadir dichas ofertas a su catálogo fácilmente, fomentando su difusión y, por tanto, la inserción laboral de las personas que buscan empleo.  

Despoblación de zonas rurales  

Actualmente en España es necesario visibilizar y sensibilizar a los usuarios sobre el gran problema de despoblación que sufren algunas zonas de nuestro país, en las que sus habitantes cuentan cada vez con menos recursos sociales, lo que en ocasiones lleva a aumentar su aislamiento. 

Herramienta como “La España vacía”, que consiste en una serie de mapas interactivos que muestran la evolución demográfica española, nos ayudan a visibilizar y comprender el problema, mientras que plataformas como Plan Repuebla pueden servir para atraer negocios y nuevos habitantes a las zonas con menor densidad de población.  

Desigualdad de género  

Existen plataformas que funcionan como un gran canal de sensibilización y apoyo a mujeres víctimas de la violencia machista, ofreciendo testimonios y análisis de la situación en la actualidad. Es el caso de Desprotegides , un portal creado en Cataluña que busca visibilizar el grave problema de violencia machista que sufren hoy en día miles de mujeres en el mundo, en este caso contando con datos actualizados sobre el número de víctimas en la comunidad catalana.  

Un paso más allá va el proyecto Data COVID Gender creado por Iniciativa Barcelona Open Data junto con el grupo Género y TIC (GENTIC) del Internet Interdisciplicary Institute (IN3). El proyecto consiste en analizar el impacto que tienen el género y la segregación ocupacional en la prevalencia del coronavirus. Ha sido una de las 15 propuestas escogidas por la Agencia de Calidad y evaluación Sanitarias de Cataluña (Aquas) del Departamento de Salud para hacer investigación en analítica de datos sobre la incidencia del SARS-CoV-2 y Covid-19 en Cataluña.  

Integración de personas con discapacidad 

En los últimos años aplicaciones sencillas que, utilizando datos abiertos, proporcionan información útil sobre el entorno.  En este artículo puedes encontrar distintas aplicaciones creadas por empresas y ciudadanos, pero también los servicios públicos están trabajando en este sentido. Como ejemplo el ayuntamiento de Murcia ha lanzado una aplicación gratuita que permite a las personas con discapacidad auditiva recibir información sobre los servicios municipales y realizar las gestiones que soliciten a modo de videoconferencia a través de un smartphone.  

Información relevante sobre el coronavirus para grupos de riesgo  

Curvaenaragon.com es una página web desarrollada por el Gobierno de Aragón cuyo objetivo principal es mostrar información actualizada sobre la situación del Covid-19 en la comunidad autónoma, desglosando los datos por las diferentes provincias (Huesca, Zaragoza y Teruel).  

Esta web permite a todos los ciudadanos que residen o tienen que viajar a Aragón consultar la evolución de la pandemia en la zona, especialmente para los grupos de riesgo que son más vulnerables ante esta patología.  

En definitiva, cada vez existen más aplicaciones y tecnologías que, gracias a los datos abiertos, nos permiten obtener información útil sobre el entorno para poder ofrecer soluciones a problemas como la desigualdad, la discapacidad, la pobreza o la violencia, entre otras.  

Estas son solo algunos ejemplos de aplicaciones que utilizan datos abiertos para favorecer la erradicación de la desigualdad, pero si conoces alguna otra que cumpla una función similar, no dudes en registrarla en nuestro portal o enviarnos un mail a contacto@datos.gob.es.

Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.

Ahora que está abierta la convocatoria de la tercera edición del Desafío Aporta, centrada en esta ocasión en el ámbito de la educación, hemos hablado con el ganador de la edición de 2019, Mariano Nieves, que se hizo con el primer puesto gracias a su solución Optimacis. Mariano nos ha explicaco cómo fue su experiencia y ha transmitido una serie de consejos para los participantes de este año.

Entrevista completa:

1. ¿En qué consiste Optimacis?

Optimacis es un proyecto para la optimización del mercado de las lonjas de pescado fresco, que busca el equilibrio de los precios frente a situaciones de monopsonio.

El éxito del proyecto radica en la entrega de valor para los tres actores principales en estos mercados:

• las empresas pesqueras como productores
• los mayoristas y empresas de hostelería, como mediadores en la entrega hacia el mercado;
• y las propias lonjas como centros de distribución primarios.

Los valores para cada actor son concretos: en el caso de los pescadores, mediante el conocimiento anticipado de los precios más ventajosos para la venta; en el caso de los mayoristas y restauradores, mediante el conocimiento de los puntos de aprovisionamiento con mayor capacidad; y en el caso de las lonjas, mediante el conocimiento anticipado de la afluencia esperable en sus instalaciones, para la organización interna de los recursos.

2. ¿Qué le impulsó a participar en el Desafío Aporta?

Sin lugar a dudas, el respado institucional de datos.gob.es como referente en la Administración Pública, dado que el proyecto tiene un marcado carácter de sostenibilidad para un colectivo que requiere habitualmente de recursos adicionales a la explotación.

No ha sido un proyecto preconcebido que viniera a aprovechar la convocatoria. Más bien al contrario, el proyecto se forjó tras la lectura de la convocatoria. Sinceramente, llegué a formular una pregunta formal en la Sede Electrónica de Red.es para asegurarme de que la pesca era un ámbito cubierto por las bases del Desafío Aporta de 2019.

Pensé que contar con el reconocimiento y la difusión del Desafío Aporta impulsaría mi carrera profesional, como así ha sido. Este es un valor que quiero destacar para animar a otros participantes en la nueva convocatoria: actualmente hay muchos profesionales con una carrera impreionante, que pueden hacer brillar su CV con el éxito en el Desafío Aporta.

3. ¿Cómo fue su experiencia?

El reto fue impresionante. Para quien conoce el mundo apasionante de los datos, me parece importante destacar la importancia de manejar más de 3.500 modelos predictivos en tiempo real (bueno, con un ciclo de regeneración de 24 horas).

Esto está soportado por diversas fuentes de ingestión, destacando la información desde Meteogalicia y la Agencia Estatal de Meteorología, la ingestión en tiempo real desde dos sistemas de radar (en realidad, se llaman Sistemas de Identificación Automática) emplazados en As Pontes de García Rodríguez y en Vigo, y la extracción diaria de los datos de precios publicados desde las lonjas de Galicia.

Barajar todas esta fuentes de información en un tiempo récord (con siete máquinas trabajando en modo continuo 24x7), ingestando y monitorizando los modelos predictivos supuso un esfuerzo importante para mí, al que me dediqué todo el verano de 2019 y los meses de septiembre y octubre, en tareas de geolocalización y machine learning.

La principal ventaja que me ha proporcionado el desafío ha sido la de conocer fuentes de grandes masas de datos que están disponibles para proyectos de todo tipo, con la solvencia de las fuentes de la Administración Pública.

4. ¿En qué punto se encuentra actualmente el desarrollo del Sistema Optimacis?

Estamos ya en una fase de promoción de la solución, para coordinarnos con organismos públicos que impulsan proyectos sostenibles en el ámbito pesquero tanto a nivel estatal como a nivel local y autonómico. El equilibrio de las condiciones de mercado está siendo un factor que despierta interés para las administraciones locales.

5. ¿Qué consejos daría a los participantes del Desafío Aporta 2020?

Bueno, sólo desde la experiencia de mi partición como es lógico. Creo que la dedicación y el esfuerzo resultaron decisivos en mi caso, porque el resto de los participantes tenía un nivel muy alto al que yo no podía aspirar. La mayoría eran grupos de personas, mientras que mi participación fue con carácter personal. Sin embargo, el hecho de conseguir levantar todo ese bloque de modelos predictivos, y revisar concienzudamente los resultados resultó determinante.

Por otro lado, creo que también me ayudó el haber cuidado meticulosamente la presentación. Haber aportado una envoltura cuidada al contenido fue algo bien valorado, ya que dispuse de una maqueta plenamente funcional.

6. Cierre y despedida.

Quiero transmitir todo el ánimo a los particpantes de esta convocatoria, y que no duden en incluir dedicación y esfuerzo porque merece la pena. No todos los días recibe uno el reconocimiento de una institución gubernamental como es datos.gob.es. ¡Que gane el mejor!

Dentro de esta vorágine tecnológica en la que estamos constantemente sumergidos, cada día que pasa, la humanidad está creando una gran cantidad de información que en muchos casos somos incapaces de tratar.

Las administraciones públicas también generan grandes volúmenes de información, que ponen a disposición de los ciudadanos para que podamos reutilizarla a partir de los portales de datos abiertos, pero, ¿cómo podemos sacar partido a estos datos?

En muchas ocasiones, pensamos que solo los expertos pueden analizar estas grandes cantidades de información, pero no es así.  En este artículo vamos a ver qué oportunidades presentan los datos abiertos para usuarios sin conocimientos técnicos ni experiencia en el análisis y visualización de datos.

Generado conocimiento en 4 sencillos pasos con un caso de uso

Dentro de la plataforma de datos abiertos del Gobierno de España, podemos encontrar multitud de datos a nuestra disposición. Estos datos están agrupados por categoría, temática, administración que publica el dato, formato o con otros tags que nos etiquetan el contenido de los mismos.

Estos datos, podemos cargarlos en aplicativos de análisis informacional, como por ejemplo PowerBI, Qlik, Tableau, Tipco, Excel, etc., que nos ayudarán a crear nuestros propios gráficos y tablas sin tener apenas conocimientos informáticos. La utilización de estas herramientas nos permitirá desarrollar nuestro propio producto de análisis informacional, con el que podremos crear filtros o consultas no planificadas. Todo ello sin contar con otros elementos informáticos como bases de datos o herramientas de ETL (Abreviatura de Extracción, Transformación y Carga de datos).

A continuación veremos cómo podemos construir un primer cuadro de mando de una manera muy sencilla.

1.- Selección de datos

Antes de empezar a recoger datos sin sentido, lo primero que debemos decidir es con qué finalidad usaremos los datos. El catálogo de datos.gob.es es muy amplio y es muy fácil perderse dentro de ese mar de datos, por lo que debemos centrarnos en la temática que buscamos y la administración que lo publica, si la conocemos. Con esta simple acción reduciremos mucho el alcance de nuestra búsqueda.

Una vez que sabemos qué buscar, debemos centrarnos en el formato de los datos:

• Si queremos recoger la información directamente para redactar nuestra tesis doctoral, escribir un artículo para un medio de comunicación con datos estadísticos, o simplemente adquirir nuevos conocimientos para nuestro propio interés, nos centraremos en coger información que ya esté preparada y trabajada. Debemos entonces acudir a formatos de datos tipo pdf, html, jpg, docx, etc. Estos formatos nos permitirán recoger ese conocimiento sin necesidad de herramientas tecnológicas adicionales, ya que la información se sirve en formatos visuales, los conocidos como no estructurados.
• Si queremos trabajar la información aplicando diferentes métricas de cálculo y cruzarlas con otros datos que tengamos en nuestro poder, en ese caso deberemos utilizar información estructurada, o sea, formatos XLS, CSV, JSON, XML.

Como ejemplo, imaginemos que queremos analizar la población de cada uno de los distritos de la ciudad de Madrid. En este caso el conjunto de datos que necesitamos es el padrón del ayuntamiento de Madrid.

Para localizar este conjunto de datos, seleccionamos Catalogo de datos, categoría Demografía, que el publicador sea el Ayuntamiento de Madrid, el formato CSV y ya me aparece la información que necesito en la parte derecha de la pantalla. Otra forma sencilla y complementaria de la anterior de localizar la información, es utilizar el buscador incluido dentro de la plataforma y teclear “Padrón”+“Madrid”.

Con esta búsqueda, la plataforma ofrece, entre otros, dos conjuntos de datos: el padrón histórico y el padrón del último mes publicado. Para este ejemplo cogeremos el documento correspondiente a la actualización de agosto de 2020.

2.- Carga de la información en una herramienta de visualización de información

Buena parte de las herramientas de visualización de información suelen llevar asistentes incorporados para recoger los datos que nos podemos descargar de un portal de datos abiertos. Las imágenes que acompañan a este artículo corresponden a la versión Business de QlikSense (que cuenta con una versión gratuita de prueba de 30 días), pero cualquiera de las herramientas anteriormente mencionadas funciona de manera similar. Con un sencillo “arrastrar y soltar”, ya tendremos la información dentro de la herramienta, para empezar a crear indicadores y así generar el conocimiento.

La mayoría de estas herramientas interpretan directamente el contenido de los campos y proponen un uso para esos valores, diferenciándolos por datos que pueden ser usados como filtros, datos geográficos y datos con lo que poder formular.

3.- Creación del primer gráfico o indicador

Ahora solo nos queda arrastrar los campos sobre los que queremos generar conocimiento y crear el primer indicador de nuestro cuadro de mando. Arrastraremos el campo DESC_DISTRITO, que contiene la descripción del distrito, para ver qué sucede.

Una vez realizada la acción, vemos que nos ha geo-posicionado en un mapa todos los distritos de Madrid, aunque en un primer momento no tenemos ningún tipo de información que analizar. En esta primera visualización automática nos muestra un punto en el centro del distrito, pero no nos proporciona ningún otro tipo de información adicional.

4.- Crear valor en nuestro indicador

Una vez tenemos los puntos sobre el mapa, necesitamos saber qué queremos ver dentro de esos puntos. Vamos a seguir con el “Arrastrar y Soltar” para contabilizar los hombres y mujeres de nacionalidad española. Veamos que sucede…

Vemos que para cada uno de los puntos nos ha sumado por sexo los ciudadanos en cada uno de los distritos donde están empadronados.

En definitiva, con cuatro sencillos pasos en los que solo hemos seleccionado el conjunto de datos y hemos arrastrado y soltado el archivo dentro de una herramienta de visualización, nos hemos creado el primer indicador del nuestro cuadro de mando, donde podremos seguir generando conocimiento.

Si seguimos profundizando en el uso de estas herramientas, podremos crear nuevos gráficos, como tablas dinámicas, gráficos de tarta o visualizaciones interactivas.

Lo interesante de este tipo de análisis, es poder incorporar nuevos conjuntos de datos abiertos, como la cantidad de Farmacias que hay en un distrito, o el número y tipología de accidentes en una zona en concreto. Cruzando los distintos datos podremos ir adquiriendo más conocimiento sobre la ciudad y tomar decisiones informadas, como cuál es la mejor zona para poner una nueva farmacia en función de la población o instalar un nuevo semáforo.

Contenido elaborado por David Puig, Graduado en Información y Documentación y responsable del grupo de trabajo de Datos Maestros y de Referencia en DAMA ESPAÑA.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Copernicus es uno de los programas de datos geoespaciales que más demanda y expectación suscita por parte de diferentes organismos, empresas privadas y ciudadanos. El programa está dirigido conjuntamente por la Agencia Espacial Europea (ESA) y por la Unión Europea a través de la Agencia Europea de Medio Ambiente, y cuenta con dos objetivos claros: la observación del entorno con el fin de apoyar las estrategias de mitigación y adaptación al cambio climático, la gestión eficiente de las situaciones de emergencia y la mejora de la seguridad de cada ciudadano; y la entrega de información precisa y actualizada de fácil acceso para todos.

El programa Copernicus proporciona datos y servicios de información sin restricciones y de manera gratuita sobre numerosas áreas de aplicación gracias a las diferentes tecnologías utilizadas, que van desde los satélites en el espacio – entre los que se encuentran los Satélites Sentinel- a los sistemas de sensores en tierra, mar y aire. Copernicus transforma los datos obtenidos del satélite en información de valor, gracias al procesamiento y el análisis de la información, a su integración con otras fuentes, y a la validación de los resultados.

A través de estos datos tanto organizaciones privadas como de ámbito público pueden crear productos y servicios de un gran valor económico y social. El propio programa Copernicus resalta tres de ellos en su página web ligados a nuestro país: 

Mapeo de carbono de árboles forestales 

Agresta S.Coop en colaboración con varias Universidades de Almería (España) y Delaware (EE. UU.), ha desarrollado un nuevo enfoque metodológico para la mejora del mapa de carbono aéreo nacional. Los ecosistemas de la zona Ibérica del Mediterráneo son sumamente sensibles al cambio climático por lo que se hace imprescindible el seguimiento y gestión del carbono orgánico en estas áreas. Tradicionalmente se ha utilizado tecnología LIDAR para medir la densidad de carbono de la vegetación, pero los datos obtenidos por este medio presentan ciclos de repetición más largos que los proporcionados de manera continua por los satélites. Por ello programas como Copernicus son fundamentales para  desarrollar una mejor gestión de la zona de estudio. En este caso gracias a Copernicus Global Land Service ha sido posible integrar los datos necesarios con imágenes de vegetación de gran resolución, mejorando con ello la viabilidad y el estudio de la zona.  

Más información en esta ficha descriptiva.

Riesgo de incendio forestal por estrés vegetal 

En la actualidad los incendios forestales son una amenaza constante para el ecosistema en España, que no deja de crecer debido a la sequía que sufre el terreno como consecuencia del cambio climático y a un control forestal decreciente. Vigilar, estudiar y controlar el estado de la vegetación y las zonas boscosas mediante programas geoespaciales como Copernicus es primordial para frenar los incendios. Gracias a ellos se puede conocer la sequedad del terreno y la carga de elementos inflamables de la zona. En este sentido está trabajando el Servicio de Incendios Forestales de Castilla-La Mancha, que utiliza dichos datos para la gestión y la toma de decisiones en el entorno forestal, no solo en fases operativas sino también en situaciones de emergencia.  

Más información en esta ficha descriptiva.

Aduanas: detención de narcotraficantes 

Los accesos marítimos hacia España y Portugal son puntos de entrada estratégicos para el contrabando de drogas. Un gran despliegue de las autoridades aduaneras lucha cada día codo con codo para frenar el tráfico de estupefacientes investigando las diferentes rutas de tránsito ya conocidas. Sistemas de geolocalización como Copernicus sirven de ayuda en esta ardua tarea ya que, gracias a la combinación de las diferentes tecnologías y los satélites SAR disponibles, la búsqueda de embarcaciones sospechosas en el mar se vuelve menos complicada. Un ejemplo real de uso es esta operación conjunta de la Policía Nacional y la Agencia Tributaria que ha contado con la colaboración de la Policía de Portugal, la DEA norteamericana y la NCA británica, donde se interceptaron cerca de dos toneladas y media de cocaína.

Más información en esta ficha descriptiva. 

Otros casos de uso de Copernicus  

Además de estos 3 ejemplos resaltados en la propia página web de Copernicus, hay muchos más.  

Una manera de conocer más casos de uso de Copernicus es visitar la página web de Aplicop. Aplicop es un proyecto financiado por la Comisión Europea, encargado de “difundir el programa Copernicus, facilitar la utilización de los productos del programa en España, y conectar a los usuarios y a los proveedores del ecosistema Copernicus en España”. Entre otras acciones, en su página web, recolecta ejemplos de casos de uso, a través del siguiente formulario. Estos ejemplos se muestran en un mapa de conocimiento, junto a otros componentes del ecosistema Copernicus.  

En la web de ApliCop también encontramos información sobre próximos eventos que impulsan la construcción de servicios y aplicaciones basados en los servicios de información de Copernicus, como el próximo Copernicus Hackathon Málaga que se celebrará del 18 de septiembre al 3 de octubre en la ciudad Andaluza. 

Copernicus continúa impulsando la reutilización de los datos que proporciona 

Como hemos visto, las oportunidades de los datos geoespaciales para generar beneficios para la sociedad, la economía y el medio ambiente son numerosas. Desde el propio programa Copernicus se quiere seguir impulsando la creación de servicios de valor basados en la información geoespacial que proporcionan a través de distintos programas de aceleración e incubación, una gran oportunidad para emprendedores y start-ups que quieran formar parte de este interesante ecosistema. 

Más información sobre Copernicus 

 Si quieres saber más sobre el proyecto, puedes visitar los siguientes enlaces: 

• En este artículo tienes más información sobre los servicios de información de Copernicus y el papel de España en el Programa de Observación Europeo. 

• En esta entrevista, Nuria Valcárcel, Subdirectora Adjunta (Observación del Territorio) de la Subdirección General de Geodesia y Cartografía, en la D.G. Instituto Geográfico Nacional (IGN) del Ministerio de Fomento, organismo que representa a España en el Foro de Usuarios de Copernicus, para el seguimiento y evolución del programa, junto con el Ministerio para la Transición Ecológica (MITECO), profundiza en los servicios de Copernicus y resalta otros ejemploscasos de uso como esta aplicación para el control medioambiental de puertos desarrollada por NOLOGIN.

Contenido elaborado por el equipo de datos.gob.es.

El Instituto Geográfico Nacional para continuar con la difusión del conocimiento geográfico en la sociedad y fomentar el estudio de la geografía española y la interacción de los más jóvenes, ha creado una serie de materiales educativos dirigidos a estudiantes de Secundaria y Bachillerato. Para crear estos contenidos se han utilizado datos geográficos que el propio IGN comparte en abierto en su Centro de Descargas, y también se han utilizado mapas procedentes de sus visualizadores, como por ejemplo del Atlas Nacional de España Interactivo.

Con estos materiales formativos, el IGN pretende aportar información de interés y atractiva sobre la geografía española de una manera interactiva donde los más jóvenes se familiaricen con sistemas cartográficos, mapas, coordenadas, etc.

Hasta ahora estos materiales se encontraban disponibles en español, pero ahora también se pueden encontrar en inglés, lo que permite seguir reforzando el aporte de materiales en la enseñanza bilingüe y, al mismo tiempo, puede contribuir a su difusión más allá de nuestras fronteras.

En concreto se han traducido estos 4 contenidos:

1. Desequilibrios territoriales

La actividad sobre los desequilibrios territoriales está enfocada a estudiantes de entre 16 y 18 años (Bachillerato). El objetivo es mostrar de forma sintetizada y desde diferentes perspectivas cómo la ocupación humana, las infraestructuras de comunicación o el entorno físico (norte/sur, interior/costa, tierras bajas/montañas, tierra firme/islas…) generan una serie de diferencias que caracterizan a la sociedad española actual y que se manifiestan a diferentes escalas.

Con este recurso interactivo y didáctico se analizarán las desigualdades territoriales de España como un proceso histórico en el que se unen factores económicos, políticos, sociales y geográficos. Para ello se utilizan datos y mapas no solo del IGN, sino también de diferentes entidades como el INE.

2. Economía y funciones urbanas

Esta nueva actividad dirigida a estudiantes de Bachillerato está especialmente enfocada a conocer las características económicas que definen a 5 poblaciones españolas (Villablino, Benidorm, El Ejido, Avilés y Zaragoza). Para estudiar a cada una de ellas y conocer su principal actividad económica, el estudiante debe responder a varias cuestiones investigando a través de distintos recursos como: mapas, fotografías, ortoimágenes, gráficos…

El objetivo de este ejercicio es que los más jóvenes obtengan toda la información a través de internet y de las distintas plataformas, como el Geoportal del Atlas Nacional de España, además de los recursos topográficos que ofrece el Instituto Geográfico Nacional. ¿Cuál es el fin último? Mostrar a los estudiantes, de la forma más interactiva, el sinfín de documentación e información pública de la que dispone la ciudadanía y a través de la cual poder reconocer las características de poblaciones españolas y aprender a distinguirlas según su función predominante.

3. Medio físico y poblamiento

La tercera actividad es un nuevo ejercicio en el que los estudiantes de entre 12 y 16 años (Secundaria) deben buscar información en varios mapas para resolver las cuestiones que se plantean en la actividad.

Deben responder a preguntas sobre porqué la ciudad tiene una organización determinada, cómo es su orientación, el trazado de sus calles y cuáles son las razones que justifican su morfología urbana. Para responder a las cuestiones disponen de una serie de servicios de geolocalización del IGN con las que deben familiarizarse para hacer la búsqueda. Estos son: CartoCiudad para buscar códigos postales, calles o números de casas, y el Nomenclátor Geográfico Básico de España para entidades de población, municipios y todos los topónimos del país.

4. España, 8.000 kilómetros de costa

La siguiente actividad profundiza en el estudio del paisaje costero español a través de definiciones, fotografías, visualizadores geográficos y el uso de mapas utilizando el Sistema de Información Geográfica Nacional de España (SignA) del IGN. El ejercicio, dirigido principalmente a estudiantes de Bachillerato, trata de mostrar a los alumnos los diferentes accidentes geográficos que son característicos de la costa española (rías, estuarios, deltas…), a través del manejo de coordenadas en la aplicación SignA.

El procesamiento del lenguaje natural es hacer que las máquinas (los ordenadores) entiendan el lenguaje humano: hablado o en forma de texto. De manera más formal, el procesamiento del lenguaje natural es un campo híbrido entre la informática y la lingüística, que utiliza diferentes técnicas, algunas de ellas basadas en inteligencia artificial, para interpretar el lenguaje humano.

En este informe, elaborado por el experto en transformación digital Alejandro Alija, veremos cómo el procesamiento del lenguaje natural está mucho más cerca de nuestro día a día de lo que podemos pensar inicialmente. Aplicaciones como la traducción automática de textos; el análisis de sentimiento en redes sociales; las búsquedas que realizamos en internet; la generación de resúmenes meteorológicos o las sencillas peticiones que hacemos a nuestro altavoz inteligente, tienen una fuerte componente tecnológica de procesamiento del lenguaje natural.

El peso específico que el procesamiento del lenguaje natural tiene (y va a tener) en la industria y en la economía es cada vez mayor, puesto que la mayoría de los datos que se producen en el mundo (fundamentalmente a través de Internet) son datos en forma de textos y voz (datos desestructurados). Los datos abiertos juegan un papel crucial para esta tecnología. Los algoritmos de inteligencia artificial que se usan para analizar y entender el lenguaje natural, requieren de una ingente cantidad de datos de calidad para ser entrenados. Multitud de estos datos proceden de los repositorios de datos abiertos de instituciones tanto públicas como privadas.

A lo largo de este informe, se repasa la historia del procesamiento del lenguaje natural, desde sus inicios hasta nuestros días. Además, en la sección Inspire, se describen algunos de los casos de uso más representativos que aprovechan el potencial del procesamiento del lenguaje natural. La predicción de texto al escribir un nuevo email, la clasificación de textos en categorías o la generación de noticias falsas, son solo algunos de los casos que se repasan en este informe.

Finalmente, para aquellos lectores más entusiastas, en la sección Action, se desarrolla un caso de uso completo (utilizando herramientas de programación) sobre el análisis de sentimiento en conversaciones sobre debates públicos ciudadanos.

El informe finaliza con un listado de recursos y lecturas para que aquellos usuarios que deseen continuar ampliando sus conocimientos sobre Inteligencia Artificial.

A continuación, puedes acceder a cada una de las secciones del informe:

 

También puedes descargarte el informe completo y el resto de materiales adicionales en los siguientes enlaces:

Nota: El código publicado pretende ser una guía para el lector, pero puede requerir de dependencias externas o configuraciones específicas para cada usuario que desee ejecutarlo.​