“Me complació mucho que incluso los primeros resultados fueran tan plausibles. ¡Eso es raro!” dice Karen Cabos. La economista y profesora de gestión internacional en la Universidad Técnica (TH) Lübeck está trabajando con su colega y profesor Thomas Romeyke en un proyecto de Big Data para la Agencia de Desarrollo Empresarial de Lübeck. La tarea: registrar, procesar, analizar millones de mediciones de sensores en la ciudad y, en un paso final, derivar pronósticos de ellas. Como parte del proyecto «Laboratorio de la ciudad para Alemania: vacantes y asentamientos», la ciudad ha estado midiendo la frecuencia de los peatones en diez ubicaciones en el centro de la ciudad desde el 17 de junio de 2021 utilizando sensores basados en láser. Completamente sin cámaras. “Con los contadores láser podemos determinar movimientos y así registrar la frecuencia de peatones. Sin tomar fotos ni videos”, explica Cabos.
el tesorero
“La cantidad de peatones que miden los sensores es lo que estamos tratando de explicar con otros datos. Sobre la base de la explicación, esperamos encontrar ajustes que puedan usarse para influir en el flujo de personas a través de la ciudad de manera específica en el futuro”, agrega el profesor Thomas Romeyke. «Es por eso que necesitamos tantos otros datos como sea posible además del flujo de peatones, que pueden ser parte de la motivación para pasar por delante de uno de los sensores en este momento». Un ejemplo obvio es el horario comercial, un parámetro muy importante. . Si bien estos son relativamente fáciles de tener en cuenta, la obtención de otros datos muy detallados, por ejemplo, sobre la ocupación actual de espacios de estacionamiento y estacionamientos de varios pisos y transporte público local, es más compleja: «Estos datos están estructurados de manera muy diferente y por lo tanto tiene que compatibilizarse entre sí en un proceso relativamente complejo”, describe el profesor Romeyke esta parte del proyecto. «Solo entonces puede comenzar el trabajo de investigación», agrega el especialista en TI empresarial.
El detective
Del conjunto de datos preparado por su colega, la profesora Karen Cabos deriva un pronóstico para la cantidad de visitantes. Hasta entonces, Cabos, como un detective, tiene que hacer conjeturas sobre qué factores podrían estar afectando el paso de personas. Esto incluye, por ejemplo, los días de la semana, los horarios y las vacaciones escolares, pero también las condiciones climáticas, la utilización del espacio de estacionamiento, las frecuencias de los autobuses y factores especiales. Después de eso es «ensayo y error». «Uso varios pasos de iteración para analizar primero las contribuciones explicativas de los grupos de variables temáticas, como los horarios de apertura de las tiendas, y finalmente para integrarlos en un modelo de pronóstico óptimo. En el modelo de pronóstico, las variables controlables, como los horarios de apertura de las tiendas, deben combinarse con las no controlables, como el clima”, explica Karen Cabos. «Lo que muestra: los datos son obviamente buenos, ya que los primeros resultados son todos plausibles».
El efecto del estacionamiento
«Lo que realmente me sorprendió fue la importancia de la utilización del espacio de estacionamiento en los meses de verano y en diciembre», dice el profesor. La utilización de estacionamientos sugiere que muchos turistas dependen de ellos. “Desde el punto de vista ecológico, la proporción de autos por persona es peor aquí que en los otros meses”, resume Cabos. Además, existe una fuerte influencia de la apertura de las tiendas y el horario de oficina en el número de peatones. “Los resultados son bastante sólidos. Nuestro tesoro de datos todavía está fuertemente influenciado por la pandemia de la corona. Cuanto más tiempo podamos recopilar los datos y hacer comparaciones, mejor podremos predecir y sacar conclusiones sobre lo que podría ayudar a las tiendas y los negocios. Entonces el proyecto tiene que seguir”, apeló el profesor.
Sobre el proyecto Laboratorios de la Ciudad: https://www.stadtlabore-deutschland.de/city/lubeck/