Entender el comportamiento del ciudadano gracias al laboratorio de datos CitizenLab

Desde hace unos meses, hemos comenzado en PiperLab un proyecto denominado CitizenLab que analizará los datos anonimizados de los ciudadanos de la Comunidad de Madrid para crear servicios públicos más efectivos y nuevos modelos de negocio para compañías.

El proyecto, que se realizará en consorcio con la consultora Grant Thornton y otras dos Pymes, tendrá una duración de 4 años y una inversión de 8 millones. El objetivo principal de CitizenLab es generar modelos predictivos de comportamiento ciudadano y, en base a esto:

  • Adecuar la oferta pública a las demandas ciudadanas con anticipación
  • Dotar las infraestructuras necesarias de forma optimizada
  • Generar nuevos modelos de negocio con el ciudadano como principal beneficiado
  • Potenciar económicamente la región maximizando los retornos de la inversión.

 

El proyecto con base I+d+i explorará los patrones de comportamiento de los ciudadanos de la Comunidad de Madrid en cuatro ámbitos que forman parte core del proyecto:

  1. Movilidad
  2. Infraestructuras
  3. Turismo
  4. Sanidad

La base de estos análisis serán los datos generados por los ciudadanos y gestionados por los entes públicos de la Comunidad de Madrid. Se apostará por la reutilización de Open Data ya existente en los portales de datos abiertos de los Ayuntamientos de la región, así como de la propia Comunidad de Madrid y, en aquellas áreas en las que los datos necesarios para llevar a cabo los casos de uso que se identifiquen como relevantes no sean datos abiertos, se apostará por la firma de convenios para el uso de estos datos públicos (no libres), con el beneficio posterior de ayudar a la apertura de los mismos, incluso a la publicación de resultados concretos de análisis aplicados a dichos datos.

Las acciones que se llevarán a cabo durante este primer año (y que comenzaron ya hace unos meses) girarán en torno a las labores de administración, gestión, contratación de las OPIs, construcción del equipo, adecuación de las instalaciones y, sobre todo, el análisis del estado del arte, las tendencias de cada ámbito objeto de estudio, así como de la primera identificación de las fuentes de datos existentes y disponibles para cada uno de estos ámbitos.

Ahora mismo el proyecto se encuentra en pleno rendimiento, trabajando en la identificación de casos de uso concretos, adelantando aquellos para los que los datos abiertos están disponibles con el objetivo de maximizar el tiempo y la inversión del proyecto.

En el ámbito de la movilidad se llevarán proyectos como la implantación óptima de microhubs urbanos, la optimización de la capacidad de transporte o la mejora en la eficiencia de restricciones de tráfico

Por aterrizar en ejemplos concretos en los que se trabaja:

En el ámbito de la movilidad:

  • Implantación óptima de microhubs urbanos
  • Optimización de la capacidad de transporte
  • Estudio de capacidad de servicio de 4G y 5G para vehículo conectado
  • Eficiencia e impacto de normativas de restricción de tráfico
  • Optimización ubicación electrolineras

En el ámbito de la sanidad:

  • Diagnósticos automatizados en base a síntomas
  • Predicción de demanda en urgencias y tiempos de espera
  • Previsión de emergencias sanitarias para preparar los recursos de un hospital con antelación (enfermedades altamente contagiosas, accidentes multitudinarios, atentados).
  • Monitorización de listas de espera vs capacidad de servicios
  • Recomendación de atención (primaria, consultas hospital, urgencias) en función de gravedad y tiempos medios de espera
  • Optimización gestión de crónicos
  • Previsión de demandas futuras de acuerdo a las previsiones demográficas y registro de patologías más comunes en función del tramo de edad. Optimización de los recursos sanitarios en función de las estadísticas de población.

En el ámbito de la sanidad se podrán hacer diagnósticos automatizados en base a síntomas, predicciones de demanda de las urgencias o monitorizaciones de las listas de espera

En el ámbito del turismo:

  • Previsión de demanda de los puntos turíticos
  • Gestión anticipada de eventos y recomendación de ubicación óptima
  • Turismo deportivo
  • Adecuación de oferta a previsión de demanda
  • Perfil del turista
  • Modelos de atribución en función de las campañas de promoción

En el ámbito de las infraestructuras:

  • Optimización infraestructuras
  • Previsión demanda de medios de transporte
  • Modelos predictivos de calidad del aire
  • Hubs naturales de la región
  • Digitalización del sector
  • Accesibilidad

Como veis, el número de aplicaciones y beneficios que pueden repercutir en la mejora de calidad de vida de los ciudadanos es inmenso, y desde PiperLab queremos ir contándoos cada uno de ellos a medida que se vayan llevando a cabo.

Estad atentos, ¡ya que en breve comenzamos!

 

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Maite Gilarranz

Autor: Maite Gilarranz

Co-fundadora de Piperlab