6. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE LA APLICACIÓN DE CROWDSOURCING
6.4 MODELO DE 3 CAPAS
En la figura No.18 se puede observar el modelo de 3 capas sobre el cual el sistema será desarrollado e implementado utilizando ArcGIS Online.
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Figura 18. Modelo de 3 capas para el prototipo de Crowdsourcing. Fuente: Propia
Este modelo resume las 3 etapas principales del funcionamiento de la aplicación. La interfaz gráfica de usuario está compuesta por dos aplicaciones: el Geoform como formulario de recolección y la aplicación de consulta de datos obtenidos por el ciudadano. La lógica del negocio corresponde a la plataforma de ArcGIS Online que soporta todo el funcionamiento de las aplicaciones y los datos publicados y por último la capa de almacenamiento de datos donde encontrarnos el Feature Layer que almacena todos los datos recolectados por el usuario.
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7. RESULTADOS
Se realizó un prototipo mediante el cual se recolectaron los eventos de invasión del espacio público observados por los ciudadanos en las zonas de estudio. Durante el periodo de estudio se recolectaron un total de doscientos treinta y dos eventos de invasión del espacio público sobre los cuales se realizaron análisis de indicadores y un análisis espacial de sobre posición para conocer la información relacionada a las variables de medición que de una u otra forma generan una infracción a las leyes que rigen el espacio público.
Este prototipo como se mencionó antes fue creado a partir de un formulario de Geoform. Este está divido en 3 secciones: Datos del formulario, Selección de la ubicación y Enviar Entrada. En la figura 19 se puede observar la sección de datos del formulario donde se presentan los datos de solicitud al usuario y que corresponden a los configurados en el numeral 5.7.
Figura 19. Sección de Captura de datos del Geoform Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online
La siguiente sección corresponde a la ubicación del evento de invasión. En la figura 20 se puede observar las diferentes opciones de ubicación adicionales a la ubicación por GPS, como son Buscar, donde se puede buscar un lugar a partir de su nombre o sitio de interés y la opción de Lat/Lon, donde podemos colocar el par de coordenadas del punto donde se puede registrar un evento de invasión.
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Figura 20. Sección de Localización del Geoform. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online
La sección 3 de envió de datos, presenta la parte final del proceso de recolección y define el botón que envía al servicio web los datos a ser almacenados. En la figura 21 se puede observar la parte final del formulario donde el usuario finalmente envía el evento de invasión del espacio público.
Figura 21. Sección de Registro del Geoform. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online
El formulario puede ser accedido desde el link: http://arcg.is/29WzelE
Para visualizar la información se realizó una aplicación en ArcGIS Online, para consultar los eventos de invasión del espacio público recolectados durante la investigación.
Esta aplicación permite mostrar los diferentes eventos de invasión en la zona de estudio de la Calle 72 y Unilago mediante una interfaz sencilla y amigable para el usuario. A través de esta, el usuario final o el investigador podrán acceder vía web a los eventos reportados.
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La aplicación está compuesta por 3 secciones principalmente: Barra de título, Área de navegación y consultas y el área de visualización.
La barra de título como su nombre lo indica, define el título de la aplicación y contiene los accesos directos a las propiedades de leyenda y a las capas desplegadas en la aplicación. En la figura 22 puede observarse el título “Consulta de Evento Invasión del Espacio Público en la Ciudad de Bogotá” y en la parte final, los accesos a la leyenda del mapa y a la lista de capas respectivamente.
Figura 22. Barra de Titulo Aplicación de visualización. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online
En las figuras 23 y 24, puede observarse la ventana de leyenda donde están listadas las capas que intervienen en la aplicación. De color verde los puntos donde se registraron eventos de invasión y así mismo las zonas de estudio de la investigación.
Figura 23. Leyenda de los datos.
Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online Fuente: Propia, creado en ArcGIS OnlineFigura 24. Listado de Capas.
En la figura 25, puede observarse el área de navegación. Aquí podemos utilizar los botones de acercamiento Zoom In y alejamiento Zoom Out (+ y -) dentro del área de visualización. También está el botón de inicio que no permite cambiar la extensión del mapa para visualizar los elementos de invasión en las áreas de estudio y los botones de consulta.
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Figura 25. Sección de Navegacion. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online
Cada botón de consulta corresponde a una serie de filtros que permiten buscar los diferentes eventos de invasión sobre los datos recolectados. En total son cuatro consultas y cada una tiene filtros de acuerdo a las variables de medición: Consulta por cerramientos, por Construcciones no Autorizadas, por cambios en Bienes de Uso público y por Explotación económica no Autorizada.
Al colocar el puntero del mouse sobre cada botón de consulta, se despliega un título que describe cada consulta. En la figura 26, se puede observar un ejemplo de una consulta ejecutada en la aplicación, donde se pregunta por la Explotación Económica no Autorizada para ventas Ambulantes. Una vez ejecutada se crea una nueva capa que resalta los puntos que coinciden con la búsqueda. Adicional a esto una ventana emergente muestra un listado de los datos de la consulta y también una ventana emergente permite visualizar los datos del punto seleccionado.
Figura 26. Ejemplo de Consulta. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online
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La validación inicial arrojo que se reportaron un total de doscientos treinta y dos eventos de invasión del espacio público para las diferentes variables solicitadas en el formulario de recolección de datos. De este total de eventos reportados, dos eventos estaban fueran de la zona de estudio y tres eventos no tenían información relacionada a la problemática de invasión del espacio público en la zona de estudio. Ver Figura 27
Figura 27. Distribución de los datos recolectados. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
De esta manera un total de doscientos veinte y siete eventos fueron incluidos dentro del análisis de invasión. En la figura 28 se puede observar la distribución de los datos finales.
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Figura 28. Distribución de los datos recolectados. Fuente: Propia
Sobre estos 227 eventos registrados, se midió el nivel de confiabilidad y autenticidad de los datos recolectados a través de Crowdsourcing mediante una validación realizada sobre un porcentaje de los datos. Esta validación se hizo tanto cualitativa como espacialmente. Se utilizó la ecuación (5) para obtener el tamaño de la muestra sobre la cual se realizó la validación de datos. El resultado arrojo un tamaño de muestra de 221 sobre la población de 227. Este resultado hace que prácticamente se validen todos los datos recolectados, por lo cual se optó por una validación menos rigurosa donde se tomó el 10% de la población, dando como muestra un total de 23 eventos de invasión.
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De manera aleatoria, se seleccionaron los 23 eventos de invasión reportados por el usuario para ser validados y a partir de este número se realizó la siguiente validación:
• Para la validación cualitativa se realizó una verificación del evento
reportado por el usuario en sitio. De esta manera se comparó la fotografía y el evento de invasión reportado por el usuario, contra lo encontrado en el lugar del evento.
• Para la validación espacial, se utilizó haversine, para calcular la distancia
entre dos puntos de acuerdo a sus coordenadas X-Y utilizando un script de python. Ver Anexo I.
Para la validación cualitativa se encontró que 21 eventos de invasión fueron válidos y 2 eventos no cumplían con las condiciones de evaluación (la información suministrada no corresponde a un evento de invasión. El usuario reporto un grafiti). Con estos datos se estimó el indicador VALIDACIÓN cuyo resultado muestra que el 91% de los datos validados son confiables. A partir de esto se puede inferir que el comportamiento de la población está dado por un 91% de datos válidos y una diferencia positiva del 11% sobre la meta establecida por el indicador que corresponde al 80% de datos válidos. En la tabla No.12 se pueden observar los datos de validación y resaltadas en color gris los dos eventos que no pertenecen a la condiciones de evaluación.
Tabla 12. Puntos de validación
OBJECTID Cerramientos Construcciones Bienes Economía Observaciones
1 4 0 0 1 2 0 0 0 1 3 0 0 0 1 4 0 0 0 1 Grafiti 5 5 0 0 1 6 4 0 0 1 7 4 0 0 1 8 4 0 0 1 9 4 0 0 1 Piercings 10 4 0 0 1 11 4 0 0 1
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12 4 0 0 1
13 4 0 0 1
14 4 0 0 1
15 0 3 0 1
16 5 0 0 1 venta en via vehicular
17 4 0 0 0 18 5 0 0 0 Camión de TCC evitando el trafico 19 0 0 0 0 grafiti 20 4 0 0 1 21 4 0 0 0 22 4 0 0 1 23 4 0 0 1
Fuente: Elaboración propia
Para medir la exactitud posicional, se estimaron los indicadores precisión y error promedio sobre los 21 eventos verificados anteriormente. El indicador PRECISIÓN identificó que el 100% de los eventos se encontraban espacialmente dentro de un rango de 10 metros al comparar las coordenadas tomadas por el celular contra las coordenadas tomadas desde un GPS. Así mismo, el indicador de ERROR PROMEDIO mostro que el promedio de las diferencias entre las coordenadas del evento tomado desde el celular y desde un GPS, es aproximadamente 3,19 metros.
Lo anterior permite concluir que los datos tomados desde el celular se encuentran en el rango de precisión y dentro del rango de tolerancia de 5 metros que ofrecen los sensores GPS actuales. En la tabla No.13 se puede observar la diferencia entre las coordenadas tomadas desde el celular (Coor X – Coor Y) y las tomadas por un GPS (Coor X-GPS – Coor Y-GPS tomadas desde un JUNO SB).
Tabla 13. Resultados Distancia Haversine puntos de validación
ID. Coor X Coor Y Coor X -GPS Coor Y- GPS Distancia H
1 -74,0615 4,658678 -74,0615 4,65865 0,848194 m 2 -74,0604 4,658128 -74,0604 4,6581 1,762004 m 3 -74,0606 4,658292 -74,0606 4,6583 5,25712 m 5 -74,0574 4,665931 -74,0574 4,66593 5,559772 m 6 -74,0588 4,657006 -74,0588 4,65701 1,858249 m 7 -74,0569 4,655744 -74,0569 4,65575 4,94497 m 8 -74,0576 4,656658 -74,0576 4,65661 3,989723 m 9 -74,0591 4,657717 -74,0591 4,65772 4,016651 m
89 10 -74,0592 4,657775 -74,0592 4,65782 1,408545 m 11 -74,0597 4,658136 -74,0597 4,65816 1,17929 m 12 -74,06 4,658322 -74,06 4,6583 0,917629 m 13 -74,0601 4,658383 -74,0601 4,65838 2,164469 m 14 -74,0609 4,658514 -74,0609 4,65855 4,164014 m 15 -74,0597 4,658136 -74,0597 4,65814 4,32589 m 16 -74,0592 4,662886 -74,0592 4,66289 5,561015 m 17 -74,0591 4,663064 -74,0591 4,66309 4,701279 m 18 -74,0594 4,664325 -74,0594 4,6643 2,292912 m 20 -74,0601 4,658939 -74,0601 4,65894 4,633283 m 21 -74,0601 4,658906 -74,0601 4,65889 1,323654 m 22 -74,0606 4,658739 -74,0606 4,65878 1,56037 m 23 -74,0611 4,659011 -74,0611 4,65901 4,633283 m
Fuente: Elaboración propia
Los IDs 4 y 19 corresponden a los eventos de invasión excluidos para la muestra utilizada para la validación de los datos capturados.
Complementando los resultados obtenidos en los indicadores anteriores, se realizó la clasificación de los doscientos veinte y siete eventos recolectados y se estimaron los indicadores CERRAMIENTOS, CONSTRUCCIONES, BIENES Y ECONOMÍA, donde se clasificaron los datos de acuerdo a los diferentes eventos de invasión.
Se encontró que el número de cerramientos reportados fue de ciento sesenta y cinco, el número de construcciones no autorizadas fue de diez, el número de cambios en bienes de uso público fue de uno y las actividades económicas no autorizadas fueron de ciento ochenta y nueve. Este resultado refleja lo reportado por el usuario para una o varias variables de estudio, donde un evento de invasión reportado puede incluir una o más variables.
De acuerdo a las variables estudiadas se tiene lo siguiente:
Que para los cerramientos no autorizados, el 1% corresponde a muros, 87% a vías peatonales, un 12% a vías vehiculares y 0% a rejas y a cercas vivas, en la figura 29 puede observarse como el 87% correspondiente a las vías peatonales se extiende a lo largo de carrera 15 y sobre la mayor parte de la calle 72 hasta la carrera 7ma.
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Figura 29. Distribución de cerramientos no autorizados. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
En la tabla 14 puede observarse la distribución de los datos en relación al número de eventos para cada tipo y los porcentajes para cada uno de los cerramientos no autorizados.
Tabla 14. Cerramientos no Autorizados
Ítem. Variable # de Eventos Porcentaje
1 Muros 1 1% 2 Rejas 0 0% 3 Cercas Vivas 0 0% 4 Vías Peatonales 144 87% 5 Vías Vehiculares 20 12% Fuente: Propia
En la gráfica 1, podemos observar la distribución espacial de los datos en el área de estudio de acuerdo a los porcentajes anteriores.
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Gráfica 1. Porcentaje de cerramientos no autorizados. Fuente Propia
Para las construcciones no autorizadas un 50% corresponde a la construcción de casetas, un 50% al deterioro de zonas verdes y un 0% a la construcción de senderos. En la figura 30, podemos visualizar la distribución espacial de los datos en el área de estudio de acuerdo a los porcentajes anteriores.
Figura 30. Distribución para construcciones no autorizadas. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
Muros 1% Rejas 0% Cercas vivas 0% Vías Peatonales 87% Vías Vehiculares 12%
CERRAMIENTOS NO
AUTORIZADOS
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En la tabla 15 se puede observar los porcentajes para cada uno de los eventos de construcciones no autorizadas.
Tabla 15. Construcciones no Autorizadas
Ítem. Variable # de Eventos Porcentaje
1 Casetas 5 50%
2 Deterioro de Zonas Verdes 5 50%
3 Senderos 0 0%
Fuente Propia
En la gráfica 2, puede observarse los porcentajes para cada uno de las construcciones no autorizados.
Gráfica 2. Porcentaje de construcciones no autorizadas. Fuente Propia
Para los cambios de bienes de uso público, un 33% corresponde a parqueaderos, un 67% a vías peatonales y un 0% a vías vehiculares. En la figura 31, podemos visualizar la distribución espacial de los datos en el área de estudio de acuerdo a los porcentajes anteriores para los cambios en bienes de uso público.
Casetas 50% Deterioro Zonas Verdes 50% Senderos 0%
CONSTRUCCIONES NO
AUTORIZADAS
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Figura 31. Distribución para cambios de bienes de uso público. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
En la tabla 16 se puede observar los porcentajes para cada uno de los eventos de cambios en bienes de uso público.
Tabla 16. Cambios en Bienes de Uso Público.
Ítem. Variable # de Eventos Porcentaje
1 Parqueaderos 1 33%
2 Vías Vehiculares 0 0%
3 Vías Peatonales 2 67%
Fuente Propia
En la gráfica 3, puede observarse los porcentajes para cada uno de las cambios den bienes de uso público.
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Gráfica 3. Porcentaje de Cambio de Bienes de uso Público. Fuente Propia
Para las actividades económicas no autorizadas, un 84% corresponde a ventas ambulantes sobre el total de eventos de invasión. En la figura 32 puede observarse la distribución espacial de los datos en el área de estudio de acuerdo a lo anterior.
Figura 32. Distribución de los datos para Ventas ambulantes. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
Parqueaderos 33% Vías Vehiculares 0% Vías Peatonales 67%
CAMBIO DE BIENES DE USO
PÚBLICO
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En la tabla No.17, puede observarse un resumen de los porcentajes para cada uno de las variables de estudio y sus porcentajes de acuerdo a los eventos estudiados.
Tabla 17. Resumen eventos de invasión
Variable Tipo Porcentaje Observaciones
Cerramientos Muro 1% porcentajes correspondiente a 166 eventos
Reja 0%
Cerca Viva 0%
Vias.Peatonales 87%
Vias Vehiculares 12%
Construcciones Caseta 50% a 10 eventos
Sendero 0%
Zonas Verdes 50%
Bienes Parqueaderos 33% a 1 evento
Vias Peatonales 67%
Vias Vehiculares 0%
Economía Ventas Ambulantes 84% Sobre el total de eventos de invasión.
Fuente Propia
En la Figura 33 puede observarse que del total de eventos de invasión recolectados, se encontró que ciento setenta y cinco eventos se registraron en la zona de la 72 (zona 1), treinta y dos eventos se registraron en la zona de Unilago (zona2) y diez y nueve eventos en el corredor entre la zona de la 72 y la zona de Unilago.
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Figura 33. Distribución de los datos para Ventas ambulantes. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
En cuanto al análisis espacial de los datos, se aplicó las estadísticas de Getis Ord Gi* y Anselin I de Moran para el reconocimiento de patrones y agrupaciones en los datos.
Para los mapas de calor, se utilizó la estadísticas Anselin I de Moran. En la figura 34, puede observarse la distribución de los eventos de invasión relacionados a los cerramientos no autorizados. Aquí podemos ver como a lo largo de la zona de estudio se distinguen tres agrupaciones de eventos recurrentes para cerramientos no autorizados que presentan alto contenido de características de agrupación y aquellos que no.
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Figura 34. Mapa de Calor Cerramientos no Autorizados. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
En la figura 35, puede observarse la distribución de los eventos de invasión relacionados a las construcciones no autorizadas. Aquí podemos ver como a lo largo de la zona de estudio se distingue principalmente una agrupación fuerte con respecto a las demás de eventos recurrentes para construcciones no autorizadas. Las demás marcas de calor con valores bajos o puntos fríos corresponden a 1 o 2 eventos reportados en la zona.
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Figura 35. Mapa de Calor Construcciones no Autorizados. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
En la figura 36, puede observarse la distribución de los eventos de invasión relacionados a los cambios en bienes de uso público para zonas verdes. Aquí podemos ver como a lo largo de la zona de estudio se distinguen 4 eventos aislados. Esta pequeña concentración y la cercanía entre los puntos de ocurrencia, permite ver que una agrupación fuerte entre ellos, sin embargo no es posible observar una relación fuerte entre los demás datos.
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Figura 36. Mapa de Calor Cambios en Bienes Zonas verdes. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
En la figura 37, puede observarse la distribución de los eventos de invasión relacionados a la explotación económica no autorizada o ventas ambulantes. Es importante recalcar que este evento es el de mayor ocurrencia en el estudio, ya que las ventas ambulantes se presentan a lo largo de las zonas de estudio. Aquí podemos ver como se distingue principalmente un área donde se presentan la mayor parte de ocurrencia de ventas ambulantes. Como es conocido la Calle 72 es un lugar concurrido por ventas ambulantes y se evidencia con los datos recolectados por el ciudadano. Las demás zonas frías, presentan una ocurrencia moderada con tendencia a encontrar pocos eventos de invasión y de agrupaciones no tan fuertes, en relación a Unilago y el corredor de la carrera 15 desde la zona de la calle 72.
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Figura 37. Mapa de Calor Ventas Ambulantes. Fuente: Propia, creado en ArcGIS Online.
Por último, los datos recolectados por el ciudadano reflejan el grado de aceptación de la población en la actividad de recolección de datos relacionada a los eventos de invasión del espacio público en la zona de estudio. En la figura No.38, 39 y 40 pueden observarse los datos recolectados para uno de los puntos ubicados en la calle 72.
Figura 38. Datos recolectados ejemplo.
Fuente: Propia
Figura 39. Imagen Adjunta del evento de invasión.
Fuente: Propia
Figura 40. Localización del punto ejemplo.
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ANÁLISIS DE RESULTADOS
Para efectos de esta investigación se determinó realizar la validación a una muestra de datos que corresponde al 10 - 15% de los eventos totales registrados. Esta validación permitió mostrar la calidad de los datos obtenidos y validar su confiabilidad, dando como resultado que el 91% de los datos pueden ser confiables y un 9% no son válidos. Esto sin duda refleja que los datos proporcionados por el ciudadano del común son válidos para analizar la invasión del espacio público ya que el umbral establecido para esta investigación fue del 80%.
En relación a las ventas ambulantes, de acuerdo a la tabla 16, un 84% corresponde a eventos de este tipo del total de eventos registrados, lo cual indica que este es uno de los mayores problemas que ocurre en la zona de estudio y que posiblemente se presenta en el resto de la ciudad de Bogotá D.C., aunque algunas veces se considera que la venta ambulante en general presta un servicio al ciudadano.
Otro tipo de invasión que se da en la zona, es el cerramiento a vías peatonales. Con un 87% sobre 166 eventos de invasión registrados, lo cual evidencia que las vías peatonales no están siendo utilizadas para el tránsito del ciudadano, sino que están utilizándose para otras actividades, como parqueaderos, o cerramientos no autorizados por parte de locales comerciales que extienden su área comercial al área peatonal.
En este aspecto, podemos afirmar que las ventas ambulantes generan un impacto negativo importante no solo por ser una actividad económica no autorizada, sino porque genera un cerramiento no autorizado. También se puede percibir que la totalidad de eventos de invasión en la zona dela calle 72 es más grande al de la zona de Unilago. Si observamos el entorno de estas dos zonas, la calle 72, es un corredor universitario y comercial, situado en una zona de alto tráfico, lo que permite que los servicios prestados por las personas se presente en micro comercios y en general en servicios alimenticios. Por otro lado la zona de Unilago es una zona de comercio mucho más específica, donde la parte de tecnología es