Las quejas en Twitter servirán para gestionar eventos de contaminación acústica

Gracias a una investigación de la UPM que también permite predecir la aparición de estos acontecimientos

Sistema de inteligencia artificial para la detección de actividades ruidosas

Los enfados son el pan de cada día en las redes sociales. Pero un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha apostado por darle un nuevo uso a esa tendencia natural por la protesta constante. En concreto, han desarrollado un sistema de análisis de texto que es capaz de detectar automáticamente quejas sobre contaminación acústica.

Se trata de aplicar a la gestión urbano algo que el sector empresarial lleva haciendo mucho tiempo. Las compañías ya vienen utilizando 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”, explica Luis Gascó, investigador del grupo de investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada (I2A2) de la UPM.

El estudio, realizado en colaboración con Télécom Paristech, se centra en la red social Twitter. “A partir de los tuits, hemos diseñado un sistema que nos detecta las quejas de ruido y que se pueden clasificar según la fuente de origen: transporte, ruidos mecánicos, ruidos de la naturaleza, etc. –explica–. Con todas las quejas hacemos un análisis semántico en el que, mirando la combinación de palabras y la forma en la que se expresa la gente, podemos inferir cuál es el origen”.

Carácter predictivo

Además, el sistema 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.

Aunque ya están trabajando para implementar esta herramienta totalmente automatizada en España, el equipo de la UPM ha realizado sus primera pruebas en Estados Unidos, ya que casi todas las técnicas y herramientas de procesado de lenguaje natural, especialmente en Twitter, están más probadas en inglés.

[Puedes consultar el trabajo al completo pinchando aquí]

Así comprobaron que, como es fácil de suponer, aparecían unos picos de quejas en torno al Día de la Independencia. De esta forma se les ocurrió darle un carácter predictivo a su proyecto. “Monitorizando únicamente cinco palabras somos capaces de detectar que una celebración en la que iba a haber explosiones con petardos se iba a producir”, dice Gascó. Por ejemplo, las palabras “fuegos artificiales” se incluían en muchos mensajes previos a la celebración debido a que los tuiteros informaban de sus compras.

Otros usos

En la actualidad están buscando socios para hacer una prueba piloto en España. “Lo que queremos es utilizar este sistema para medir las quejas en grandes eventos en ciudades –dice el investigador–. Ahora mismo no se puede monitorizar de forma rápida cuál es la percepción ciudadana sobre los problemas que van apareciendo durante la generación de estos eventos”.

Las aplicaciones del sistema desarrollado por los investigadores de la UPM 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”.

Dejar una respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here