Este post trae las notas de la presentación del Dr. Michael
Goodchild en la reciente conferencia de GeoWeb. La
traemos a GPL porque nos parece una excelente presentación y
que trata el contenido de GeoWeb de una forma muy concreta y de
fácil entendimiento. Además con ejemplos reales y
muy actualizados. Michael además nos revela sus
pensamientos, conceptos e ideas para el futuro de la Geoweb.
Las notas son comentarios y un resumen que hicimos de la
presentación disponible en el archivo
de audio de la conferencia (en ingles). Y bueno, advertimos
que muchos puntos tratados por Dr. Goldchild van a levantar ampollas.
¿Quién es Dr. Michael F. Goodchild?
Profesor del departamento de Geografía de la
Universidad de California Santa Bárbara. Creo que no
necesita presentación. Basta decir que tiene una vida
académica muy prolífica, llena de publicaciones
(más de 12 libros) y premiaciones en reconocimiento a su
contribución al campo geoespacial.
Notas de la presentación.
¿Cómo y quién debe producir la
información geográfica en el país? El
USGS (USA), el Ordnance Survey (Inglaterra), el IGAC (Colombia), las
provincias, las municipalidades?
Después de 9-11 NGA (Agencia de Inteligencia Espacial) en
USA toma el control de la información espacial, ahora
pertenece al dominio de la seguridad. Antes estaba centralizado en el
USGS (Servicio Geológico de los Estados Unidos).
¿Pero como adquirimos información espacial hoy?
La toponimia
por ejemplo (registro de nombres de lugares), viene de un
proceso de acuerdo entre partes. Un trabajo de las municipalidades o
autoridades envueltas. ¿Sería posible hacerlo con
imágenes satelitales? Ciertamente no!
Américo Vespucio hizo un buen trabajo en la toponimia de
América. Si fuese Colon, el continente hubiese sido llamado
Colombia :). ¿Fue Vespucio un ciudadano voluntario para
construir información geográfica? Esto es un eco
del siglo 15, porque hoy en día los usuarios pueden generar
información.
¿Pueden los ciudadanos crear información
geográfica? ¿Es ésta confiable?
¿Resulta interesante?
Bien, Michael presenta ejemplos de personas y proyectos de voluntarios
creando información espacial.
- Wikimapia:
"describamos el mundo entero". Más de 8 millones de
registros
en Wikimapia. El diccionario de nombres geográficos
más grande ("gazetteer"completa
definición y diccionario geográfico)
tiene 6 millones de nombres. Es una
compilación de muchos años. Es entonces Wikimapia
el diccionario de nombres más grande jamás
creadorande gezetter ahora? Los gazeteers se han quedado algo
atrás, porque ahora todo se hace a través de
imágenes y fotogrametría. Entonces a las agencias
les queda difícil levantar nueva información de
toponimia. Así que las nuevas gazetters se
construirían por los usuarios! La ventaja es que esta
información es más rica. La
descripción es mucho más rica en muchos casos.
Una
típico diccionario de nombres geográficos tiene
simplemente latitud, longitud y nombre. Los usuarios ofrecen
más
detalles.
- Flickr.
300,000 fotografías registradas.
- Incluso algunas aplicaciones científicas han
utilizado fotos geo localizadas. Por ejemplo para rastreo
de especies de aves.
- OpenStreetmap
es otro ejemplo de adquisición de información
espacial hecho por voluntarios (Y vaya que es
impresionantemente bueno!). Mucha de esta información viene
de usuarios con GPS. El software asiste en el proceso
cartográfico, el usuario no requiere ser experto. Michael
añade que el software podría controlar la calidad
de esa información. Usar el contexto espacial es algo que
serviría para controlar esto. El software
definiría reglas.
- Michael presenta varios ejemplos de mashups
(¿cómo traduzco mashups? Sorry Cervantes, esta
palabra no está en el Quijote!).
Entonces Michael hace la pregunta central y el mensaje de su
presentación: ¿Quien produce la
información geográfica? ¿Es un proceso
de arriba hacia
abajo? ¿O de abajo hacia arriba? O sea, el estado
centralizado, o los usuarios? (Top down or bottom up?)
Michael comenta que en los 90 en USA nació el tema de la
SDI. Surgió como una necesidad de romper con la
tradición de agencias centrales de cartografía.
¿Porque? Respuesta: mayor demanda información
espacial, falta de recursos en las entidades centrales, nuevas
entidades estaban en capacidad de jugar un papel en el mercado.
¿Porque se concentró todo en el estado
en un
comienzo?
Porque producir información espacial era muy costoso.
¿Quien podía pagar eso? solo el gobierno. Pero
con GIS, fotogrametría digital, imágenes, y
google earth, las razones de la centralización desaparecen.
Y entonces empezaron a salir muchas fuentes de información.
Se paso de up-down a bottom up (de abajo hacia arriba). Fue un cambio
fundamental. Entonces en vez de una agencia central, necesitamos
estándares, el OGC
(entidad autorizada para emitir y aprobar
estándares espaciales), reglas para todo, para
interactuar.
Todo esto se conoce como la Geoweb. Web 2.0 es la versión
geográfica de blogs!
¿Qué tecnologías soportan la Geoweb?:
- Los motores de búsqueda son súper
importantes. Es la única forma de tener acceso al contenido
producido por los usuarios. Michael pregunta sin embargo,
¿Por cuanto podrémos seguir creando
índices de
toda esta información? ¿Seguirá siendo
libre y gratis? ¿Hay un límite?
- Georeferenciacion. Ahora podemos convertir entre formatos,
proyecciones. Ahora con algunos geoservicios es suficiente. El usuario
no necesita mucho conocimiento. Interoperabilidad.
- El GPS en manos de los usuarios. Es fácil
georreferenciar. No teodolitos!
¿Cuáles son los más exitosos
servicios que ofrece la Geoweb? Gazeeter y nomenclatura de direcciones
(geocoding).
- Un excelente ejemplo de mashup.
Aplicación para medir la contribución de fondos
de personas a la campaña presidencial. (Muy
interesante, se puede ver hasta quien y cuanto aportó)
Antes teníamos 50,000 planchas que
cubrían todo el país uniformemente.
¿Esos días se fueron? Es un mapa súper
bueno y bonito, pero no dice nada? Todo es uniforme. Michael
compara
dos mapas, uno oficial y uno de geoweb.
Tenemos una red de sensores, estos son de tres tipos:
- Instrumentos fijos en la tierra: estaciones
climáticas, cámaras, (satélites
de mapeo).
- Pero también pueden estar en objetos movibles.
En sus automóviles. en las personas, el teléfono
celular. Por ejemplo la polución del aire se puede medir con
estos sensores móviles. Cada persona puede medir las
partículas contaminantes en cualquier lugar. y tomar varios
tracks.
- El tercero es el más importante. No utiliza
dispositivos. utiliza humanos. nosotros somos los sensores! Tenemos el
conocimiento local, habilidad para observar, pensar. Los ciudadanos son
sensores. Esto se empieza a conocer por ejemplo en citizen science. Los
ciudadanos son redes de observadores. Por ejemplo, el proyecto
de conteo de especies de pájaros por los ciudadanos cada
Diciembre. Es ya tradicional y se ha organizado y ya se tiene bastantes
datos sobre esto. Otro ejemplo el Project
Globe. Los niños en las escuelas toman
voluntariamente información.
De top down a
bootom up
Michael presenta ejemplos de
ineficiencia en la información centralizada. Los desastres,
tsunamis, el Katrina. ¿Cuánto se demoro la
información de banda Aceh? Los reportes venían
bastante lento hasta que supimos la magnitud de lo pasaba. No
había internet, la infraestructura tecnología fue
barrida. El paso de satélite se demoraba. Lo mismo para
Katrina. Pero si utilizamos la red de humanos, ellos a
través de celulares, pueden transmitir toda esta
información mucho más pronto.
¿Porque la gente hace colecta esta
información espacial? ¿Porque hay voluntarios?
¿Es exhibicionismo, para mostrarse? (¿Porque
tenemos Geografía para Llevar?). Bueno, una
característica es que los datos de una u otra forma
pertenecen al ciudadano. Si fueran anónimos la gente no los
haría. Una motivación es que tiene un creador. No
es anónimo. También puede ser para proveer
información, para compartir (este es el caso de
Flickr)
¿Quién lo hace? ¿Gente con
nada que hacer? ¿Pensionados? ¿Estudiantes?
¿Qué pasa con las minorías?
¿Las mujeres participan? ¿Todos los
países?
Todo este movimiento sirve para mejorar nuestro conocimiento de la
Tierra. Está basado en el principio de que la gente conoce
el entorno.
Quedan preguntas y temas por resolver. Credibilidad.
¿Quién lo va a cuidar? ¿seguridad?
¿Y qué pasa con información
geográfica mas complicada y no tan fácil como los
nombres o la georreferenciacion? Un mapa de suelo, es un ejemplo de
algo que solo lo hacen los expertos. Pero si lo pensamos desde el punto
de vista del usuario. Bien, si soy un campesino y necesito datos del
suelo. Pongo sensores, mido humedad, ph, compactación.
¿Qué datos de suelo necesito? Si quiero saber
sobre mi suelo no uso un mapa de suelo. Ahora tenemos capacidad y no
necesariamente tenemos que esperar a que la agencia central nos
dé un mapa.
Michael define la Neo geografía:
“colección de individuos
para quien la
distinción de experto y no experto ha desaparecido. La neo
geografía no reconoce distinción entre experto y
no experto. Todos somos capaces de producir
información”
Los topógrafos eran expertos. Pero ahora con GPS
todo es posible.
La segunda experticia fue el cartógrafo. Pero el ejemplo de
openstreetmap nos muestra que el software maneja esas capacidades. El
software automatiza.
Y entonces tenemos otro experto… Expertos en
áreas locales. Michael reflexiona que tal vez en 20 anos
parecerá extraño que en algún punto de
la historia hacíamos mapas de una forma centralizada
centralizada (que alguien hacia mapas de un
pequeño municipio desde la capital)
¿Trae esto una confrontación entre agencias y
expertos locales? No necesariamente, podemos tener
colaboración. Por ejemplo para mejorar la
información.
¿Qué tal la exactitud, es tan mala como parece?
Aquí Michael muestra en ejemplo de problemas del mapa
digital del USGS. Al parecer las capas raster y capas vector no
alinean.
¿Y los metadatos? Necesitamos metadatos de usuario
y de productor. Los estándares de metadatos fueron hechos
por agencias de producción centralizadas. Todos esos campos
de metadatos están basados en especificaciones de
producción. Pero el usuario necesita información
diferente. Por ejemplo, la persona que lo uso últimamente.
Los comentarios de otros usuarios (como cuando miramos los
comentarios de otros compradores en Amazon.com antes de comprar un
producto). Los metadatos son entendidos por los usuarios. Es
incluso información más específica.
Michael sugiere la creación de Metadatos 2.0.
En una presentación bastante interesante e inspiradora,
Michael concluye observando que el cambio en 10 años ha sido
dramático. "Esto es mucho más
dinámico de lo que solía ser".
