BCNoids
La página web de Bicing proporciona información sobre el servicio para los usuarios a través del API de Google maps. Sobre el mapa de Barcelona se superponen unas pequeñas marcas indicando la posición de las estaciones, la cantidad de bicicletas disponibles y el número de espacios libres para cada estación. Los datos están insertados en el mapa mediante un código JavaScript con una cadena de caracteres que contiene un documento de anotación KML geoespacial.
Con el objetivo de analizar las dinámicas de llenado de las estaciones, se han acumulado documentos KML cada cinco minutos, limpiándolos y almacenándolos en una base de datos MySQL.
BCNoids es un trabajo sobre la generación de cartografías urbanas dinámicas mediante la información publicada en Internet generada por usuarios a través de computación ubicua. En mayo de 2007, arrancó en Barcelona el servicio de Bicing como un sistema de transporte público de alquiler dinámico de bicicletas que con su progresiva y exitosa implantación transforma el paisaje urbano. Los usuarios en sus desplazamientos generan información sobre usos, bicis y estaciones que son recogidos por el ordenador central de la entidad que lo gestiona, BSM, buscando mecanismos para optimizar la respuesta a los desajustes del uso de su red.
La información publicada en la página www.bicing.cat, filtra la valiosa matriz de usuarios origen-destino, y sólo publica el estado de uso de las estaciones del servicio Bicing en Barcelona, que se descarga y se almacena mediante un scrapper alojado en un servidor ajeno. Posteriormente esta información se hace accesible a través de Internet, y mediante peticiones concretas se visualizan patrones y comportamientos del uso de este servicio a escala urbana.
Esta herramienta de análisis se desarrolló en el marco del taller Visualizar’08 de Medialab-Prado, que generó las condiciones óptimas para la permeabilidad entre varias disciplinas. El resultado fue fruto de la intensa colaboración entre varias personas y la integración de las diversas herramientas que se aportaban. Los físicos e informáticos materializaron la máquina ripper para extraer y generar la base de datos, mientras que las disciplinas urbanística y de diseño organizaron la arquitectura del conjunto y su visualización.
Agradecimientos: Medialab-Prado, Madrid; vvvvgroup & vvvv community; Pau Rodríguez y BitCarrier; Steven Pickles (Pix); Abraham Manzanares (Colorsound); Pablo Ripollés; Fabien Girardin, José Luis de Vicente; Andrés Ortiz y Santiago Ortiz (bestiario); Aaron Meyers
