ESMARTCITY

Todo sobre Ciudades Inteligentes

SÍGUENOS:
  • Inicio
  • Ciudades Inteligentes
  • Gobierno / Economía
  • Movilidad
  • Energía
  • Medio Ambiente
  • >Servicios
    • Biblioteca
    • Vídeoteca
    • Comunicaciones
    • >Congresos
      • 6 Congreso Ciudades Inteligentes
      • 5 Congreso Ciudades Inteligentes
      • 4 Congreso Ciudades Inteligentes
      • 3 Congreso Ciudades Inteligentes
      • 2 Congreso Ciudades Inteligentes
      • 1 Congreso Ciudades Inteligentes
  • Guía Empresas
Inicio » Comunicaciones » ¿Quién está visitándonos hoy? Conociendo más al turista

¿Quién está visitándonos hoy? Conociendo más al turista

Publicado: 08/09/2015

Comunicación presentada al I Congreso Ciudades Inteligentes:

Autores

  • José Alfonso Gómez Martín, Marketing Digital, Telefónica Soluciones
  • Agustín Cárdenas Fernández, Gerente de Marketing Digital, Telefónica Soluciones

Resumen

Nuevo método de medición aproximado del flujo de personas y la procedencia de las mismas a partir del procesamiento del tráfico móvil gestionado por una operadora.

Smart Data

Lo que a continuación se va a presentar es una de las líneas de trabajo seguidas en Telefónica en relación a la utilización de las redes de telefonía móvil con el fin de proporcionar información sobre el movimiento anonimizado de las personas dentro de un espacio geográfico de estudio.

Introducción

El turismo es una de las actividades económicas clave de nuestro país. Cada año más y más turistas lo visitan, razón por la cual es clave disponer de información que permita a las diferentes empresas de este sector de información de valor que les permita mejorar sus servicios.

La red

La red de comunicaciones de un operador móvil está diseñada para permitir la comunicación a los usuarios de la misma proporcionando la mayor cobertura posible en cualquier lugar del país. Para ello dispone de una serie de elementos sensibles, las antenas, distribuidas en una malla por todo el territorio nacional. Dicha red es más densa en los espacios urbanos que en los rurales de acuerdo a la población existente y a la geografía del terreno.

Mapa de mástiles  antenas en la ciudad de Madrid.
Figura 1. Mapa de mástiles  antenas en la ciudad de Madrid.

Las antenas de telefonía móvil suelen instalarse sobre elementos que las elevan, como torres o mástiles o también directamente sobre edificios. La intensidad de las emisiones disminuye con la distancia (proporcionalmente al cuadrado de ésta) razón por la cual es necesario poner muchas para poder cubrir toda la superficie del terreno habitado.

Diagrama de emisión de una antena de telefonía móvil. 
Figura 2. Diagrama de emisión de una antena de telefonía móvil. 

En el caso particular de la telefonía móvil, la emisión radioeléctrica de una antena de telefonía móvil se efectúa hacia el frente y en horizontal, en forma de haz, y puede abarcar un sector o bien ser omnidireccionales. Las emisiones de las antenas sectoriales son casi inexistentes en el resto de direcciones (atrás, abajo y arriba).

La cobertura de una antena depende de la potencia emitida por la misma y oscila entre las decenas de metros o los kilómetros de distancia.

Cobertura de las antenas dispuestas sobre un mástil de la zona sur de Madrid. 
Figura 3. Cobertura de las antenas dispuestas sobre un mástil de la zona sur de Madrid. 

Cuando un usuario del operador de telefonía enciende su teléfono móvil, éste se conecta a la red a través de la antena con la que tiene mejor recepción y en cada momento del día el usuario se encuentra “enganchado” a una, y solo a una antena en cada momento, aunque ésta va cambiando en función del movimiento que éste realice.

Por lo tanto se dispone de un sensor sobre el terreno, que si bien no está diseñado específicamente para ello, es capaz de registrar el número de personas que se encuentra en sus inmediaciones a lo largo del tiempo.

Si a esto se le suma el hecho de que la SIM de cada teléfono tiene un identificador único, el IMSI (Ej: 214-07-XXXXXXXXXX),  que identifica a un usuario concreto (XXXXXXXXXX) de un operador (07: Movistar)  y el país donde se ha emitido dicha tarjeta (214: España) podemos llegar a segmentar a los usuarios de una determinada antena (posición geográfica) a cualquier hora del día así como por nacionalidad y operador.

Los datos

Conforme el usuario se mueve con su teléfono móvil encendido genera eventos que la red registra a lo largo de todo el día. El volumen de eventos registrados por Telefónica supera los 800 millones todos los días gracias a las más de 150.000 antenas distribuidas por toda la geografía nacional.

Las hipótesis

A partir de los datos obtenidos de la red es posible hacer ciertas suposiciones de cara a generar información sobre el tránsito y la procedencia.

Dado que mucha gente mantiene el teléfono encendido durante todo el día es posible deducir, de forma aproximada, donde vive o donde trabaja una persona, estudiando donde pasa la mayor parte del  tiempo por la noche o por el día. Este método nos permite averiguar de forma aproximada la zona de residencia del usuario, no el domicilio concreto, teniendo en mente que hay un cierto error debido al tamaño de la cobertura de las antenas.

Además dado que no es posible, dentro de la zona de cobertura de la antena, disponer de más información sobre el posicionamiento del usuario como podría hacerse con un GPS, se debe hacer la suposición de que los usuarios conectados a la misma se distribuyen de forma homogénea dentro del área de cobertura de la misma.

 Representación de la distribución del tráfico dentro de la cobertura de la antena. 
Figura 4. Representación de la distribución del tráfico dentro de la cobertura de la antena. 

Por último es necesario reseñar que dado que el mercado de la telefonía móvil está dividido entre varios operadores, los resultados obtenidos son siempre parciales y hay que extrapolarlos con el fin de conocer el valor para toda la población. Este cálculo se realiza a partir de la cuota de mercado del operador multiplicando por un factor.

Los resultados obtenidos

Partiendo de los datos y las hipótesis es posible hacer un procesamiento masivo de datos que genere resultados de valor para el usuario final en relación a los flujos de las personas y su procedencia. A continuación se muestran  Figuras con algunos de los posibles resultados que se pueden obtener:

representación del tráfico de personas en el centro de Madrid (20 de septiembre 2014 a las 12h) usando círculos con tamaño proporcional al número de personas. Y Figura 6. Representación del tráfico de personas en el centro de Madrid (20 de septiembre 2014 a las 12 horas) usando un mapa de calor a partir del número de personas detectadas en las antenas y la ubicación de sus coberturas. 
Figura 5. Representación del tráfico de personas en el centro de Madrid (20 de septiembre 2014 a las 12h) usando círculos con tamaño proporcional al número de personas. Y Figura 6. Representación del tráfico de personas en el centro de Madrid (20 de septiembre 2014 a las 12 horas) usando un mapa de calor a partir del número de personas detectadas en las antenas y la ubicación de sus coberturas. 

El anterior mapa muestra en color amarillo o blanco aquellas zonas más transitadas (Plaza de Callao, Preciados y Sol) frente a las zonas azules o grises con un menor tránsito.

Además es posible conocer la procedencia, aproximada, de los usuarios que se encontraban en ese momento dado en la zona.

representación de las zonas de procedencia de los usuarios localizados en la anterior zona de estudio en el centro de Madrid (20 de septiembre 2014 a las 12 horas). 
Figura 7. Representación de las zonas de procedencia de los usuarios localizados en la anterior zona de estudio en el centro de Madrid (20 de septiembre 2014 a las 12 horas). 

Caso práctico

A continuación se muestran una serie de ejemplos aplicados al sector turístico que muestran las posibilidades de esta metodología de tratamiento de los datos en varios escenarios (Palma de Mallorca y Madrid en varias fechas y horas):

Representación en un mapa de calor de los turistas franceses en Palma de Mallorca (15 de agosto de 2014 a las 12 y 21 horas). 
Figura 8. Representación en un mapa de calor de los turistas franceses en Palma de Mallorca (15 de agosto de 2014 a las 12 y 21 horas). 

En primer lugar segmentación de turistas (franceses y alemanes) en Palma de Mallorca en diferentes horas del día.

Representación en un mapa de calor de los turistas alemanes en Palma de Mallorca (15 de agosto de 2014 a las 12 y 21 horas) 
Figura 9. Representación en un mapa de calor de los turistas alemanes en Palma de Mallorca (15 de agosto de 2014 a las 12 y 21 horas) 

En segundo lugar, se muestra la procedencia (lugar de residencia) de los turistas nacionales presentes en Palma de Mallorca un día concreto del año.

 Izquierda: Representación en un mapa de calor de los turistas nacionales en Palma de Mallorca el 15 de agosto de 2014 a las 12 horas, derecha: procedencia de los turistas presentes a las 12h del citado día.    
Figura 10. Izquierda: Representación en un mapa de calor de los turistas nacionales en Palma de Mallorca el 15 de agosto de 2014 a las 12 horas, derecha: procedencia de los turistas presentes a las 12h del citado día.    

Por último se muestra una representación de la zona del Santiago Bernabéu un día de partido, entre el Real Madrid y el F.C. Barcelona, mostrando en blanco o amarillo las zonas de mayor tránsito, así como un diagrama que muestra el número de personas detectadas por las antenas del estadio

Representación en un mapa de calor de la zona del Santiago Bernabéu el 25 de octubre de 2014  Encuentro Real Madrid-F.C. Barcelona) 
Figura 11. Representación en un mapa de calor de la zona del Santiago Bernabéu el 25 de octubre de 2014  Encuentro Real Madrid-F.C. Barcelona) 

Conclusiones

Como se pone de manifiesto en los ejemplos anteriores esta metodología permite describir de una forma cuantitativa (número de personas aproximado) y cualitativa (nacionalidad, lugar de procedencia) el tránsito de las personas en cualquier lugar del país mostrando la variación de los mismos de forma horaria.

Agradecimientos

Se agradece la ayuda prestada por los diferentes equipos de Telefónica que han colaborado en la ejecución de estos trabajos (Innovación, Desarrollo de Servicios, etc.).

BUSCADOR
Patrocinio Bronce
  • Tradesegur
  • SEPALO
  • Hikvision
  • Lector Vision
  • Televés
  • Salvi Lighting Barcelona
  • SKG Tecnología
  • Kunak
  • Urbiotica
  • Grupo Oesía
  • Sitelec
  • Advantage Austria
  • ETRA
  • Schréder
  • Movisat
  • SISTEM
  • Berger-Levrault
  • CEMEX
  • Nexus Geographics
  • 1NCE
  • Cyclomedia
  • Itron
  • Pavapark
  • UVAX
  • Woover
  • Accessibilitas
  • Dinapsis
  • Dinycon
  • TECH friendly
  • Alai Secure
  • 3M Iberia
  • Genetec
  • Mobotix
  • Envac
  • Bettair Cities
  • Wellness TechGroup
Sobre ESMARTCITY

ESMARTCITY es el principal medio de comunicación on-line sobre Ciudades Inteligentes.

Publica diariamente noticias, artículos, entrevistas, TV, etc. y ofrece la información más relevante y actualizada sobre el sector.

AUDITADO POR OJD
COPYRIGHT

©1999-2023 El material de ESMARTCITY es propiedad intelectual de Grupo Tecma Red S.L. y está protegido por ley. No está permitido utilizarlo de ninguna manera sin hacer referencia a la fuente y sin permiso por escrito de Grupo Tecma Red S.L.

SOBRE GRUPO TECMA RED

ESMARTCITY pertenece a Grupo Tecma Red, el grupo editorial español líder en las temáticas de Sostenibilidad, Energía y Nuevas Tecnologías en la Edificación y la Ciudad.

Portales de Grupo Tecma Red:

  • CASADOMO - Todo sobre Edificios Inteligentes
  • CONSTRUIBLE - Todo sobre Construcción Sostenible
  • ESEFICIENCIA - Todo sobre Eficiencia Energética
  • ESMARTCITY - Todo sobre Ciudades Inteligentes
  • SMARTGRIDSINFO - Todo sobre Redes Eléctricas Inteligentes
  • SOLARINFO - Todo sobre Energía Solar

 Logo Grupo Tecma Red Quiénes somos    Publicidad    Notas de Prensa    Condiciones de uso    Privacidad    Cookies    Contactar