Neogeografía: Algunas definiciones, líneas de trabajo y desafíos futuros


Por Tomás Usón

 

El incremento continuo de tecnologías de mapeo y de dispositivos móviles con acceso a internet ha generado nuevas oportunidades para la recolección y análisis de datos provenientes de diversas fuentes de información. Ya sea a partir de medios sociales, plataformas colaborativas o de mecanismos desarrollados por empresas privadas, los nuevos mecanismos de recolección de datos han sido utilizados para el desarrollo de diversas líneas de estudios provenientes del área geográfica, las cuales han utilizado información de geolocalización presente en este tipo de fuentes para el análisis de diversas instancias, eventos y condiciones territoriales. Este volcamiento a nuevas fuentes de información ha permitido superar las barreras existentes entre investigadores y otros tipos de actores sociales, comúnmente excluidos del proceso de generación de conocimiento científico, llevando al surgimiento de lo que hoy en día se conoce como la neogeografía. El siguiente artículo busca presentar brevemente este nuevo campo de trabajo, junto con las principales líneas de investigación desarrolladas en él y algunos de los actuales desafíos que esta área presenta.

 

La emergencia de la neogeografía

La neogeografía ha sido propuesta como una forma de expandir las capacidades de los tradicionales sistemas de información geográficas (SIG) a través de la vinculación de nuevas fuentes provenientes de la web y de tecnologías basadas en sistemas de información geográfica (WebSIG), y a tecnologías que permiten la incorporación de actores comúnmente excluidos del proceso de generación de información (Goodchild M. F., 2007; Elwood & Mitchell, 2013). Las nuevas líneas de investigación geográfica provenientes de este campo han buscado la incorporación de tanto investigadores y académicos como de los usualmente conocidos como “no-expertos”, vale decir, ciudadanos comunes, miembros de organizaciones sociales y comunitarias, activistas y artistas, entre otros, con el objetivo de producir elementos cartográficos y otro tipo de productos de visualización espacial (Elwood & Mitchell, 2013; Wilson & Graham, 2013; Leszczynski, 2013). Lo que se busca con estas nuevas plataformas de almacenamiento y análisis es comprender la interacción de actores con su entorno y los aportes que estos puedan presentar para la comprensión del territorio, al incluir información proveniente de usuarios de diversos medios sociales y plataformas participativas de recolección de datos (Goodchild M. F., 2007; Jia & Han, 2010; Wilson & Graham, 2013).

Una serie de métodos e instrumentos ha sido desarrollada para recolectar y visualizar datos provenientes de la participación de actores no incluidos en los tradicionales grupos científicos – identificados previamente como los “no-expertos”. En términos generales, tales esfuerzos han sido comprendidos como metodologías crowdsourcing (del inglés crowd o público, y sourcing o abastecimiento) para la generación de información geográfica, definidas como mecanismos desarrollados para buscar soluciones a desafíos específicos, validar cierto tipo de información, y alcanzar cierto consenso en algún tema a través de la participación de un gran número de actores (Goodchild & Li, 2012). El principal supuesto detrás de esto es que un grupo de muchas personas puede resolver cierto tipos de problemas de forma más eficiente que un experto, aun incluso cuando los participantes no presentan altos niveles de experticia en el tema (Goodchild & Glennon, 2010).

 

Niveles de participación de los usuarios

Las metodologías de crowdsourcing de información geográfica son vastas y diversas. En términos generales, es posible dividirlas en dos grupos principales, dependiendo del nivel de involucramiento que presenta el público contribuyente. El primer tipo de metodologías hace referencia a técnicas para la recolección de información ambiental geoespacial (ambient geospatial information, AGI). Dichas metodologías, conocidas también como técnicas de detección colectiva (collective sensing), se basan en mensajes de medios sociales como Twitter, Flickr y Foursquare, que presentan información vinculada a la ubicación del usuario, tales como coordenadas basadas en dispositivos GPS o referencias entregadas por los perfiles de los mismos usuarios. La finalidad de este tipo de métodos es el analizar datos agregados y anónimos proveniente de medios sociales, lo cual permite presentar un amplio paisaje del entorno de diferentes actores, sin exponer necesariamente datos personales de los individuos (Resch, 2013). Estudios provenientes de esta línea han buscado analizar eventos, situaciones concretas y procesos sociales de manera holística, al considerar el tipo de información compartida por actores en diversas situaciones y localidades. Puesto que la información es recolectada por los mismos investigadores directamente de mensajes compartidos libremente por los usuarios de plataformas sociales, el involucramiento del público a este nivel es prácticamente inexistente (Stefanidis, Crooks, & Radzikowski, 2013). No obstante lo anterior, este tipo de metodologías tienen un alto potencial para analizar diferentes situaciones en donde la participación en medios sociales es alta, por ejemplo en eventos masivos como partidos de fútbol o en situaciones de emergencia producto de eventos tales como inundaciones, terremotos o huracanes.

Un segundo grupo, en tanto, se refiere a metodologías utilizadas para la recolección de información voluntaria geográfica (volunteered geographic information, VGI). A diferencia de la AGI, la VGI puede ser definida como el resultado de una participación generalizada de una cierta cantidad de actores en la creación de información vinculada a ciertas características y localidades, la cual ha sido posible gracias a la capacidad de los participantes de acceder y agregar información a las bases de datos de los servidores. Mientras que las redes tradicionales de detección de datos han estado basadas en dispositivos estáticos e inertes, tales como estaciones meteorológicas, y sensores transportados por elementos en movimientos como autos o animales, estas nueves redes de trabajo permiten a las personas, basadas en sus sentidos y en su propia inteligencia, sistematizar e interpretar los diferentes elementos observados del territorio (Goodchild M. F., 2007; Pocock, Chapman, Sheppard, & Roy, 2014).

Usón Figura 1

Figura 1. Distribución de tweets con información geoespacial posteados en la ciudad de Iquique entre el 22 de noviembre y el 20 de diciembre de 2014 (fuente: imagen generada por Carolin Klonner).

La participación de los actores en la generación de VGI no es la misma en todos los casos. Mientras que en técnicas comprendidas como detecciones participativas (participatory sensing) los participantes, motivados por un interés común, llevan a cabo exclusivamente labores de recolección de datos, en instancias de mayor involucramiento público, como en los estudios de ciencia ciudadana (citizen science), existe un mayor compromiso e involucramiento por parte de los participantes en la definición del problema de investigación y las metodologías para la recolección de datos, y el análisis de la información. En este último nivel, los participantes tienen la posibilidad de trabajar con o sin investigadores científicos como facilitadores, siendo capaces de responsabilizarse del proceso completo de investigación para lograr ciertos objetivos previamente definidos (Haklay, 2013a). Ejemplos de VGI son vastos y diversos; sean proyectos para medir la calidad del agua y el aire, hasta evaluar las condiciones de los caminos y mapear infraestructura específica, los participantes de estas instancias permiten el desarrollo de modelos de investigación a partir de datos provenientes de sus observaciones subjetivas y motivados por un interés común (Resch, 2013).

Usón Figura 2

Figura 2. Mapa de la ciudad de Santiago generado a partir de las contribuciones de usuarios al proyecto OpenStreetMap (fuente: recuperado el 02/07/2015 de www.osm.org)

 

Futuros desafíos: ¿ciencia desde y para todos/as?

Sea en su variante de bajo involucramiento público, como lo es la AGI, o de alta participación ciudadana, como en el caso de proyectos de citizen science, la neogeografía presenta dimensiones de trabajo que van más allá de las herramientas tecnológicas y plataformas utilizadas para la recolección de datos (De Longueville, 2010). Esta nueva forma de hacer ciencia ha sido también vinculada a un cambio epistemológico en la forma de realiza investigación, basado en nuevas formas de producir, compartir y utilizar conocimiento científico. De acuerdo a Goodchild (2009), la neogeografía debiese ser comprendida como una manera de eliminar las rígidas barreras entre los actores vinculados a la producción, comunicación y uso de información geográfica, producto de la cada vez menos clara definición de roles en el proceso antes mencionado, la propiedad de la información y las interacciones entre los diferentes actores involucrados. Esto, a su vez, se asocia a un fuerte componente político presente en este tipo de campos de trabajo, producto de las oportunidades que presenta para hacer del conocimiento un bien público y crear nuevos espacios de participación ciudadana (Meier, 2011; Elwood & Mitchell, 2013). Es, en definitiva, una forma de reivindicar el conocimiento que miles de actores insertos en diversos contextos y marcados por diversas vivencias pueden aportar a una serie de discusiones, posicionándolos como agentes fundamentales en el proceso investigativo para la comprensión del territorio.

No obstante lo anterior, aún existen una serie de desafíos y limitaciones presentes en este tipo de propuestas. En primer lugar, las plataformas utilizadas por la neogeografía para la recolección de datos aun cuentan con fuertes barreras de acceso para algunos sectores de la población. En un mundo donde 5 millones de personas no tienen acceso a internet, el desarrollo de mecanismos de recolección de datos basados en dicha red genera problemas de exclusión muy relevantes. En el caso chileno, este aspecto no deja de ser menor. De acuerdo al estudio “Estado del Desarrollo Digital en Chile” desarrollado por F&K Consultores (2015) para el Ministerio de Economía, alrededor de un 40% de los hogares en el país aún no cuentan con acceso a Internet, brecha que aumenta a un 59% en zonas rurales. El estudio concluye que las variables que más se relacionan con la falta de acceso a Internet en los hogares son la ubicación territorial, el nivel socioeconómico de la familia, la edad y nivel de educación del jefe de hogar, y la pertenencia étnica, generando claros patrones de segregación basados en la procedencia y contexto socioeconómico de los actores.

Por otro lado, la neogeografía aún tiene el gran desafío de desarrollar nuevos mecanismos que permitan incluir de manera más flexible conocimiento local que puedan tener actores respecto a ciertas características del territorio. Esto implica definir plataformas que permitan codificar experiencias, vivencias y perspectivas locales en mensajes sistematizados que sirvan para reconstituir el conocimiento recopilado en futuras instancias, diferentes lugares y por diferentes grupos de individuos (Cohendert & Meyer-Krahmer, 2001). Es, en definitiva, el doble reto de posibilitar a actores locales a que compartan sus conocimientos sobre el territorio, pero adicionalmente a usuarios remotos de acceder, comprender y aplicar dicho conocimiento.

Sin duda estos aspectos presentan grandes desafíos para el campo en los próximos años, pero deben ser vistos como oportunidades para seguir avanzando en redes de trabajo más inclusivas y que consideren diferentes perspectivas territoriales. En este sentido, deben ser considerados como temas que van más allá de problemáticas técnicas, y que implican nuevas posturas epistemológicas que posibilitan redefinir la noción de conocimiento científico y sus mecanismos de legitimización. Sólo de esta manera se podrá avanzar en nuevas nociones de ciencia que considere la experiencia ciudadana como una verdadera fuente de conocimiento.

 

Tomás Usón es Investigador asociado del Departamento de GIScience del Instituto de Geografía, Universidad de Heidelberg. Correo electrónico: tomas.uson@geog.uni-heidelberg.de 

 

Referencias

Cohendert, P., & Meyer-Krahmer, F. (2001). The theoretical and policy implications of knowledge codification. Research Policy, 30(9), 1563-1591. doi:10.1016/S0048-7333(01)00168-8

De Longueville, B. (2010). Community-based geoportals: The next generation? Concepts and methods for the geospatial Web 2.0. Computers, Environment and Urban Systems, 34, 299–308.

Elwood, S., & Mitchell, K. (2013). Another politics is possible: Neogeographies, visual spatial tactics, and political formation. Xartographica, 48(4), 275-292.

F&K Consultores. (2015). Estado del Desarrollo Digital en Chile. Santiago: Minsiterio de Economía y F&K Consultores.

Goodchild, M. (2009). NeoGeography and the nature of geographic expertise. Journal of Location Based Services, 3(2), 82-96. doi:10.1080/17489720902950374

Goodchild, M. F. (2007). Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal, 69, 211-221.

Goodchild, M. F., & Glennon, J. A. (2010). Crowdsourcing geographic information for disaster response: a research frontier. International Journal of Digital Earth, 3(3), 231-241.

Goodchild, M. F., & Li, L. (2012). Assuring the quality of volunteered geographic information. Spatial Statistics, 1, 110–120. doi:10.1016/j.spasta.2012.03.002

Haklay, M. (2013a). Citizen Science and Volunteered Geographic Information – overview and typology of participation. In D. Z. Sui, S. Elwood, & M. F. Goodchild, Crowdsourcing Geographic Knowledge: Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice (pp. 105-122). Berlin: Springer.

Jia, Z., & Han, X. (2010). Research and implementation of GIS Based on Web. In International Conference on Computer Application and System Modeling, V9 (pp. 526-529). Shanxi, Taiwan: IEEE.

Leszczynski, A. (2013). On the neo in neogeography. Annals of the Association of American Geographers, 104(1), 60-79.

Meier, P. (2011). New information technologies and their impact on the humanitarian sector. International Review of the Red Cross, 93(884), 1239-1263.

Pocock, M. J., Chapman, D. S., Sheppard, L. J., & Roy, H. E. (2014). Choosing and using Citizen Science: A guide to when and how to use citizen science to monitor biodiversity and the environment. Centre for Ecology & Hydrology.

Resch, B. (2013). People as sensors and collective sensing – Contextual observations complementing geo-sensor network measurements. In J. M. Krisp, Progress in Location-Based Services (pp. 391-406). Berlin Heidelberg: Springer.

Stefanidis, A., Crooks, A., & Radzikowski, J. (2013). Harvesting ambient geospatial information from social media feeds. GeoJournal, 78, 319–338. doi:10.1007/s10708-011-9438-2

Wilson, M. W., & Graham, M. (2013). Situating neogeography. Environment and Planning A, 45(1), 3-9.