TECNOLOGÍAS: Ingeniería y tecnología del medio ambiente

Redes sociales para medir la respuesta ciudadana frente al ruido

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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un sistema de análisis de texto que, aplicado a los comentarios publicados en las redes sociales, detecta y clasifica las quejas sobre contaminación acústica de forma automática. El sistema combina la inteligencia artificial con técnicas de análisis de lenguaje.

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SINC | | 18 marzo 2019 09:59

<p class=" text-left">La contaminación acústica afecta al 25% de la de la población europea. / <a href="https://www.freepik.es/foto-gratis/retrato-hombre-joven-irritado-tapando-oidos-dedos_2540586.htm" target="_blank">FreePik</a></p>

La contaminación acústica afecta al 25% de la de la población europea. / FreePik

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha implementado un sistema de inteligencia artificial para la detección y evaluación de actividades ruidosas a partir de datos de redes sociales. Los autores han desarrollado un sistema de análisis de texto que, aplicado a los comentarios publicados en las redes sociales, es capaz de detectar automáticamente las quejas que se plantean sobre contaminación acústica, además de clasificarlas según el origen de estas.

El sistema combina la inteligencia artificial, en concreto el machine learning, con diversas técnicas de análisis de lenguaje. Además, permite predecir la aparición de eventos ruidosos, lo que puede ayudar a los gestores urbanos a diseñar intervenciones tempranas para evitar molestias y problemas de salud a los ciudadanos. El estudio ha sido desarrollado en colaboración con el centro Télécom Paristech.

Este sistema de análisis de texto se aplica a comentarios publicados en las redes sociales para detectar y clasificar las quejas sobre contaminación acústica de forma automática

La contaminación acústica afecta al 25% de la de la población europea. De los 500 millones de personas de la Unión Europea, se estima que 125 están expuestos a niveles de ruido superiores a los recomendados por la Organización Mundial de la Salud. Esto provoca problemas de salud pública y pérdidas en la calidad de vida de la población, especialmente en entornos urbanos, asociadas a la falta de descanso y el estrés generado por esta situación molesta.

Tradicionalmente, las encuestas han sido la herramienta utilizada para conocer la percepción ciudadana sobre el ambiente acústico en entornos urbanos. Estos medios tienen algunos inconvenientes significativos como la baja participación ciudadana y el coste asociado a su desarrollo y análisis.

Además, no permiten una gestión ágil ni de los problemas detectados, ni de eventos ruidosos puntuales que, no obstante, pueden generar un gran malestar a la población. Por otra parte, en los últimos años han aparecido sistemas de participación ciudadana online que permiten una interacción más veloz con los gestores urbanos, pero que, sin embargo, no son utilizadas de forma generalizada por la población probablemente por utilizar un canal específico en el que no se sienten cómodos.

Con la llegada de la revolución digital, la población ha cambiado la manera de comunicarse y utilizar la tecnología. Hoy en día 4200 millones de personas disponen de una conexión a Internet, existen más de 3000 millones de usuarios que utilizan activamente medios de comunicación social y se estima que cada usuario tiene una media de 5.5 cuentas en estas plataformas. Los usuarios de estas redes proporcionan su opinión y sentimientos sobre multitud de temas: política, televisión, productos y por supuesto el medio ambiente, incluyendo aquí la contaminación acústica.

Machine learning y procesado del lenguaje natural

Como señala Luis Gascó, investigador del grupo de investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada (I2A2) de la UPM, “desde hace años las empresas están aplicando machine learning y técnicas de procesado de lenguaje natural para conocer la valoración que tienen sus clientes sobre sus marcas y productos en las redes sociales con la intención de mejorar sus ventas.

La misma metodología se podría usar para detectar otros problemas en la ciudad, como desperfectos en el mobiliario, y conocer opiniones sobre cambios urbanísticos

Sin embargo, esta tendencia tecnológica no se ha replicado en la gestión urbana, perdiendo la información de un canal de comunicación utilizado por miles de ciudadanos, como son las redes sociales, y que puede proporcionar datos en tiempo real acerca de problemas en la ciudad velozmente”.

Esto es precisamente lo que ha desarrollado el equipo, un sistema de análisis de texto que detectar y clasifica automáticamente quejas sobre el ruido. Para ello han utilizado el machine learning y los métodos de análisis de lenguaje; pero además, mediante técnicas estadísticas han diseñado un sistema de predicción que permite conocer la aparición de un evento ruidoso molesto a partir de la evolución temporal del número de quejas y palabras específicas que se utilizan en estas.

Las aplicaciones del sistema desarrollado por los investigadores no se limitan al campo de la contaminación acústica ya que, como indican los responsables del proyecto, “podría aplicarse la misma metodología para la detección de problemas de otra índole en una ciudad, desde desperfectos en el mobiliario urbano hasta la opinión de la ciudadanía sobre cambios en el planeamiento urbanístico en una ciudad como, por ejemplo, la semipeatonalización de la Gran Vía en Madrid, algo que sería de gran ayuda para la creación de ordenanzas municipales más inclusivas”.

Actualmente, los investigadores del proyecto, junto a sus colaboradores franceses de Télécom ParisTech, están buscando más socios, principalmente empresas de gestión de ciudades e infraestructuras de transporte, para realizar un proyecto de transferencia tecnológica en el que se pueda testear esta tecnología en un entorno real.

Referencia bibliográfica:

Gasco, Luis; Clavel, Chloe; Asensio, Cesar; de Arcas, Guillermo. "Beyond sound level monitoring: Exploitation of social media to gather citizens subjective response to noise". SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT, 658 69-79; https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.071; MAR 25 2019

Zona geográfica: Comunidad de Madrid
Fuente: Universidad Politécnica de Madrid

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