Trade Lane Megacities. Smart cities y Big Data.

1. Ayer, tras la publicación de la entrada sobre Super Superman me llamó un amigo, posiblemente el único que lee el blog (que yo sepa no lo lee ni mi familia…), o al menos leerá los títulos (lo digo porque me comenta que en general son muy densos, y seguramente tenga razón).

Entre otras cosas es escritor. Va a publicar una novela, la primera creo, que lleva puliendo desde hace años🙂. Me comentó que precisamente, hacía un par de días, había modificado algo en su novela que tenía que ver con la canción Born to be alive de Hernández. Casualidades de la vida.

En la misma conversación, también me sugirió que escribiese algo sobre Big Data  en el blog. Me puso algunos ejemplos sobre el uso de esta nueva herramienta, en realidad muy relacionada con la industria HPC (en mi opinión es claramente es el arma con el que esta industria quiere romper el cerco del Missing Market, ignoro si con o sin éxito de momento). Pero no domino este tema (aunque reconozco que, cómo buen diletante, en general esto no suele ser motivo para mi para no escribir sobre algo).

2. El verdadero motivo de no haber escrito casi sobre Big Data es que no me convence plenamente su utilidad en muchas aplicaciones que se proponen. Millones, billones, trillones de datos no son informativos si no hay una teoría detrás que los ordene y nos permita darles sentido. Ya se sabe la información no es conocimiento (hoy me he enterado que esto ya lo dijo Frank Zappa: “Recuerda que la información no es conocimiento. El conocimiento no es sabiduría. La sabiduría no es verdad. La verdad no es la belleza. La belleza no es el amor. El amor no es la música. La música … la música es lo mejor.” Obviamente era músico; no he escuchado nada de él). Y en muchas de las aplicaciones que se sugieren para Big Data no existe tal teoría, tal mecanismo de convertir información en conocimiento. En otras aplicaciones si: por ejemplo el LHC ha sido un experimento con un componente de Big Data. Pero aquí si existe teoría subyacente.

De cualquier manera hoy he visto este artículo de NYT que habla de dos temas que me interesan, Megacities y Smart Cities, en un contexto de Big Data. Y por ello me lanzo a la piscina.  Una piscina con agua, ya que sólo voy a enlazar y extractar.

Puedes ver el artículo del NYT aquí.

Extracto.

The initiative at N.Y.U. is part of a broader trend: the global drive to apply modern sensor, computing and data-sifting technologies to urban environments, in what has become known as “smart city” technology. The goals are big gains in efficiency and quality of life by using digital technology to better manage traffic and curb the consumption of water and electricity, for example. By some estimates, water and electricity use can be cut by 30 to 50 percent over the course of a decade.

Cities from Stockholm to Singapore are deep into smart city projects. The market looms as big, lucrative business for technology companies. “The Smart City movement,” according to a report this month from IDC, a technology research firm, “is emerging and growing as a significant force of innovation and investment at all levels of government.” The N.Y.U. center’s partners include technology companies like I.B.M., Cisco Systems and Xerox, as well as universities and the New York City government.

City governments, like other institutions, have collected data for years to try to become more efficient. There have been some notable achievements, like CompStat, the New York Police Department’s system for identifying crime patterns, introduced in the mid-1990s and later widely adopted elsewhere.

What is different today, says Dr. Koonin, is that digital technologies — sensors, wireless communication, storage and clever software algorithms — are advancing so rapidly that it is becoming possible to see and measure activities in an urban environment as never before.

He visto este artículo en uno de los blogs de econacademics blog, dónde hacen un análisis interesante:

Extracto.

Big data” is a necessary but not a sufficient condition for conservation and better use of urban scarce resources.  I am a 100% fan of having better outcome variables (i.e Y from basic statistics) such as local air pollution, household energy consumption, and noise levels at a given street on a given day but such information alone does not establish cause and effect.  Big data needs to be supplemented with field experiments to have random interventions such as introducing time of day electricity pricing to raise the price of a KWh at peak use times to protect the grid from overload.   Big Data allows for better measurement but the social scientists can only establish cause and effect if specific interventions are known to have been implemented (i.e a ban on traffic near the UN when Castro is in town).

I have been working on this issue in my work using electric utility data by household/month.  We can only make progress establishing cause and effect if we know something about the households.    In the typical “Big Data” electric utility data set, the only thing the researcher knows is the zip code where the household lives and the year and month when the electricy consumption took place.  Is such “big data” (there are millions of these records) sufficient to establish how to increase conservation?  No!!

P.s. 1. Bueno, ahora la prueba de fuego. Quiero ver si mi amigo es lector y lurker, es decir si por lo menos se lee los artículos hasta el final o sólo se lee los títulos. Para ponérselo fácil, se lo dejo en abierto. XXXX si has llegado hasta aquí, deja un comentario (con tu nombre real, pseudónimo o anónimo). Es gratis…Actualización 26 de febrero: claramente, no se los le🙂. Fin actualización. 

 

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