Así es CitizenLab, el ambicioso proyecto de Big Data para mejorar los servicios públicos

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CitizenLab

CitizenLab es un proyecto de innovación en Big Data que está impulsando la Comunidad de Madrid. Dotado con una inversión de 8 millones de euros durante cuatro años, creará un entorno de experimentación para aplicar metodologías de análisis de datos que permitan resolver retos sectoriales que mejoren los servicios públicos al ciudadano. Grant Thornton liderará la iniciativa.

La consultora de servicios profesionales Grant Thornton ha sido designada por la Consejería de Educación e Investigación de la Comunidad de Madrid para liderar e implantar CitizenLab, un innovador proyecto de análisis de datos a partir de modelos predictivos de comportamiento ciudadano que también cuenta con tres startups especializadas en tecnología de datos y movilidad: Tinámica, NEO Soluciones de Movilidad y Piperlab. Además, participarán como hubs de investigación la Universidad de Alcalá de Henares y la Universidad Rey Juan Carlos.

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El objetivo
Esta iniciativa creará nuevos modelos de negocio con el ciudadano como principal beneficiado y con el objetivo de potenciar económicamente la región con nuevas empresas y mejorar la calidad de los servicios públicos. El objetivo último de CitizenLab será favorecer el desarrollo económico de la Comunidad de Madrid mediante núcleos colaborativos de innovación público-privada, que aumenten la inversión empresarial en I+D+I. Además, se estimulará la creación y consolidación de nuevas empresas de base tecnológica que harán uso de estos modelos.

Este entorno de experimentación pionero aplicará metodologías de Big Data e inteligencia artificial que evaluarán los patrones de consumo y comportamiento de los individuos de la Comunidad de Madrid en los sectores de automoción y movilidad, sanitario, infraestructuras y turismo.

Una vez recogida toda esta información, a partir de los movimientos demográficos ciudadanos más importantes en las zonas estudiadas, se desarrollarán soluciones de negocio integradas basadas en algoritmos, que serán útiles tanto para los propios ciudadanos, para empresas que deseen desarrollar soluciones innovadoras según la información predictiva obtenida y también para administraciones públicas. Esto redundará, por ejemplo, en mejoras tangibles para el ciudadano como la fluidez del tráfico, la mejora de la calidad aire, la reducción de listas de espera en la Sanidad, etc. 

Así funcionará
CitizenLab estudiará los datos que generan los ciudadanos de la Comunidad de Madrid, en un primer momento en los cuatro sectores elegidos (automoción y movilidad, sanitario, infraestructuras y turismo), y propondrá soluciones específicas de negocio, que aplicarán la tecnología que mejor se ajuste a los modelos predictivos. 

El experimento, que tendrá una duración de cuatro años y cuenta con una inversión de 8 millones de euros, comenzará analizando la situación de las tendencias y retos tecnológicos de cada sector, para después recopilar otras variables y fuentes de información, como las generadas por las propias empresas y clientes que interactúan en esos ecosistemas, o las barreras existentes en los mismos. 

A continuación, se pasará a la fase de patrones de comportamiento, en la que se validarán los datos recogidos y se modelizarán mediante técnicas de Data Science, que tiene en cuenta variables tendenciales y medioambientales para una mejor optimización del dato obtenido. 

En la fase final, se definirán, según la arquitectura de algoritmos predictivos obtenida, modelos innovadores relacionales y de negocio a desarrollar y explotar. Esto creará un porfolio de soluciones de futuro bajo demanda, para todas las empresas, ciudadanos y administraciones públicas interesados en los sectores y ecosistemas analizados, así como la obtención de desarrollos ad-hoc. 

Sectores
Cada uno de los sectores que están incluidos en el proyecto CitizenLab tienen retos tecnológicos que serán estudiados para hallar soluciones y, a su vez, redunden en beneficios para el ciudadano.

Por ejemplo, en el ecosistema de Automoción y Movilidad, se analizarán datos de medio ambiente para elaborar planes óptimos de calidad de aire y mejora de la eficiencia energética; el estudio de los datos en materia de siniestralidad arrojará nuevas soluciones sobre seguridad en accidentes y adaptabilidad de personas discapacitadas en los vehículos; los datos sobre conectividad permitirán potenciar negocios alrededor del vehículo autónomo y coche conectado. Este patrón de análisis, en definitiva, se aplicará también en la electrificación, en los datos sobre movimientos de particulares, soluciones de movilidad y dinamismo de la ciudad. 

En cuanto al sector sanitario, los datos sobre el envejecimiento activo permitirán recomendar más ejercicio físico a los ciudadanos, mejor alimentación o nuevos fármacos; los datos sobre enfermedades crónicas también permitirán prevenir el consumo de alcohol y tabaco o mejorar la capacidad asistencial hospitalaria en la Comunidad de Madrid. Los análisis de Big Data en este sector también se aplicarán sobre oncología, medicina de precisión, hospitalización a domicilio, datos de logística farmacéutica e incluso datos de suicido, pudiendo prevenir aquellos relacionados con el consumo de drogas o casos de trastornos mentales.

El uso que los ciudadanos hacen de las infraestructuras también se verá optimizado gracias al análisis de datos sobre accesibilidad, tarifas y usuarios del transporte, estado físico de las infraestructuras, digitalización del sector y eficiencia operativa y ambiental. Esto permitirá encontrar nuevas soluciones de negocio para las infraestructuras ferroviarias de la Comunidad de Madrid, para su tráfico rodante y para la dotación de nuevas infraestructuras que necesite la región. 

Por último, dentro de este primer análisis, los turistas que visitan la región y los madrileños que viajan al exterior también generan datos que permitirán estudiar qué tipos de emplazamientos prefieren en sus viajes, los lugares más visitados y la frecuencia y los medios de transporte para llegar a esos destinos. La idea, en este campo, es crear nuevas experiencias de usuario turístico más personalizadas y que respondan a las preferencias únicas expresadas por ese propio usuario de la red turística de la Comunidad de Madrid.