Investigadores analizan contaminación acústica a través de redes sociales

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Investigadores UPM analizan la contaminación acústica a través de las redes sociales

Investigadores UPM analizan la contaminación acústica a través de las redes sociales Un grupo de mimos en Valladolid durante el 'Día Mundial Contra el Ruido" . Foto: Ricardo Suarez.

Por Isabel Martínez Pita. El proyecto que lidera Luis Gascó, investigador de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) pretende gestionar los eventos de contaminación acústica mediante el análisis de las quejas que realizan los ciudadanos a través de las redes sociales.

Para el investigador predoctoral del Grupo de Investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada de la Universidad Politécnica de Madrid, Luis Gascó, “las redes sociales, como Twitter, te permiten realizar una detección temprana de estos acontecimientos y realizar estudios para solventarlos”.

Además, el estudio realizado por este grupo de investigadores de la UPM pretende concienciar a la población del problema del ruido, considerado por la Organización Mundial de la Salud como el segundo contaminante ambiental que más afecta a la salud, después de la polución del aire.

25% de la población expuesta a niveles de ruido más altos de los recomendados 

“De hecho la Unión Europea estima que el 25 por ciento de la población está expuesta a niveles de ruido más altos de los recomendados”, explicó Gascó.

Este grupo de investigación, que suele trabajar con administraciones públicas en tareas de monitoreado y gestión de ruido, observó que gracias a los avances en las tecnologías de procesado de lenguajes naturales y de la inteligencia artificial, existía la posibilidad de analizar las aportaciones que la gente comparte en redes sociales referidas a su percepción sobre el ruido.
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Vecinos de de Algete durante una protesta para exigir que, los aviones procedentes de Barajas, dejen de sobrevolar sus viviendas y protestar contra el incremento de ruido en la zona. EFE/Bernardo Rodriguez

El trabajo en este proyecto comenzó hace tres años en la ciudad de Málaga, donde elaboraron un estudio sobre la molestia que provocaba el ruido de ocio en la población, a través de encuestas online,  (https://doi.org/10.3390/environments5120134 ) “de las que sólo conseguimos unas 200 respuestas, a pesar de haber divulgado el estudio a través de múltiples medios de comunicación”, señaló el investigador.

Tradicionalmente, se utilizan las encuestas para conocer la percepción de la población sobre el ambiente acústico en ciudades. “Este medio no permite una gestión ágil de los problemas identificados, ni gestionar problemas acústicos puntuales, que pueden generar malestar a la población”, subrayó Luis Gascó.

Opinión sobre la contaminación acústica compartida en las redes 

Estos inconvenientes y el hecho de que los investigadores observaron que existía un porcentaje significativo de ciudadanía compartiendo su opinión sobre la contaminación acústica en redes sociales como Twitter, impulsó el desarrollo de esta investigación.

“Nos dimos cuenta de que se podía extraer mucha información acerca de los problemas de la gente relacionados con el ruido ambiental y que, sin embargo, nunca se había abordado un análisis de esta fuente de datos”.

A partir de esto se plantearon recoger datos de internet para estudiar la opinión de la población sobre el ruido en ciudades y, de esta forma, identificar los problemas acústicos presentes y gestionarlas de forma eficiente y a menor coste.

El estudio se centró en Twitter porque, como subraya el investigador, “es una red social ampliamente utilizada por la ciudadanía, los usuarios son muy heterogéneos y suelen ofrecer muchas opiniones respecto a diversos temas, incluyendo el ruido. Además, lo bueno que tienen los tweets es que son de corta longitud, tan solo 240 caracteres, por lo que el usuario solo puede expresar una idea y eso facilita muchísimo el análisis” (https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.071 ) .

Los tweets se recogen a través de unas palabras clave relacionadas con el ruido, que son introducidos en un algoritmo informático encargado de reconocer automáticamente cuáles de los mensajes son quejas referidas a la contaminación acústica ambiental, para a continuación clasificarlos según el ruido que ha provocado esta queja.

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En la imagen, unos vecinos de Bilbao protestan contra el ruido. EFE/Alfredo Aldai

Gascó realizó el estudio en inglés utilizando la palabra ‘noise’ (ruido en inglés) para obtener mensajes relacionados con la contaminación acústica. Sin embargo, se encontró con el problema de diferenciar las acepciones de esa palabra, por lo que tuvo que idear un sistema para detectar se usaba en un contexto de queja sobre ruido.

“Ese fue uno de los mayores retos que, además, dentro de la rama de procesado de lenguaje es una de las cuestiones más difíciles de poder discernir y comprender la desambiguación del significado de las palabras”, manifestó Gascó.

En relación a la contaminación acústica en general para Luis Gascó, “la mayor parte del ruido que sufrimos se encuentra en las ciudades donde hay más afluencia de tráfico rodado, aunque en ciudades del sur de Europa también es común el ruido asociado a actividades recreativas”.

En España, las perturbaciones de ese ruido dependen también del terreno en el que se genere, “por ejemplo, en las zonas destinadas a usos sanitarios o culturales, el umbral de ruido se encuentra en 60 decibelios, mientras que para una residencia no debe de sobrepasar los 65 decibelios”.

Estos datos aparecen en la página anexo del Real Decreto 1367/2007 del mes de octubre.

Actualmente, el equipo de investigación está buscando socios para solicitar proyectos de transferencia tecnológica mediante financiación Europea, “con el fin de estudiar e intentar detectar las actividades ruidosas en una ciudad, queremos llevar a cabo estudios pilotos en los que apliquemos nuestro sistema en un entorno real que nos permita identificar puntos negros acústicos que perturban a la ciudad, complementando el resto de actuaciones que ya se realizan como mediciones o mapas de ruido, entre otros”. EFEverde

 

 




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