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Gentrificación
Un automóvil de Google Street View es conducido por una calle después de un evento en Riga el 26 de agosto de 2011.

Gentrificación es detectada y mapeada por Inteligencia Artificial

Lazar Ilic, Michael Sawada y Amauri Zarzelli han publicado en Plos One, un estudio que permite detectar la gentrificación de áreas específicas. Publicaron el estudio el pasado 13 de marzo. El mismo se apoya en el desarrollo de una Inteligencia Artificial que detecta los cambios visuales en propiedades individuales.

Gentrificación, neologismo que entraña un desplazamiento social

Gentrificación es un neologismo que se deriva del inglés gentrification y este a su vez del sustantivo gentry. Según el portal fundéu BBVA, gentry traduce “alta burguesía, pequeña aristocracia, familia bien o gente de bien”.

De manera que gentrification – un término utilizado en Sociología y Urbanismo – apunta hacia un proceso en el cual los vecinos de un barrio o un sector se ven desplazados por una población de mayor nivel adquisitivo. Este desplazamiento obedece a las mejoras en obras civiles en dicho sector lo que incrementa el valor de la vivienda.

Su uso en español, gentrificación, se debe a la adaptación de la voz inglesa, ya que esta expresa correctamente los matices de este fenómeno social y urbano. También existen propuestas como estilización o, más específicamente, estilización residencial.

Protesta-contra-la-gentrificación
Inquilinos protestan contra el aumento de los alquileres y la gentrificación en Berlín, Alemania.

 

Ahora, cómo detectar este proceso visual es lo que estos investigadores resuelven y recalcan:

“La intención de este artículo no es debatir los potenciales beneficios o inconvenientes de la gentrificación, sino evaluar el potencial de un sistema de aprendizaje (Inteligencia Artificial) para detectar los procesos visuales de la gentrificación. Lo que aquí proponemos es un sistema de aprendizaje y aproximación (Inteligencia Artificial) usando una red neuronal convolucional profunda que examina cientos de miles de imágenes de GSV (Google Street View) para detectar los impactos visuales asociados al cambio y la renovación urbana”.

Una red neuronal que detecta cambios visuales

La investigación llevada a cabo presenta la Siamese convolutional neural network (SCNN) – algo así como Red neuronal convolucional siamesa -. Esta red fue aplicada por los investigadores a secuencias de imágenes producidas por Google Street View(GSV) de 86110 propiedades a los largo de 9 años en Ottawa, Canadá.

Según la investigación, la SCNN presenta un 95,6% de precisión. También los investigadores utilizaron la Kernel Density Estimation (KDE) – Estimación de densidad Kernel – para generar mapas que ilustraran las zonas donde hubo mayor concentración de mejoras visuales en el área de estudio, entre 2011 y 2016.

Los resultados confirman:

  • Las zonas, ya mapeadas, bajo procesos de gentrificación.
  • Zonas bajo procesos de gentrificación desconocidas.

Las conclusiones de esta investigación indican que es posible detectar con exactitud dónde y cuándo están ocurriendo procesos de gentrificación en áreas urbanas. También señala que esta investigación pude ser llevada a cabo en ciudades similares a Ottawa. Apuntan los investigadores:

“Resta por saber si resultados similares pueden ser replicados en contextos diferentes y el grado con el cual podemos detectar diferentes tipos de gentrificación (así como gentrificación de barrios pobres)”.

Para más información visite Cambio16.com

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