Los sonidos urbanos cuenta con una gran influencia sobre nuestra percepción sobre los espacios. Urbanistas y autoridades municipales se han enfocado sobre el aspecto negativo de los sonidos urbanos, prestándoles poca atención a los sonidos agradables. Aún así, los sonidos benéficos han demostrado impactar de forma positiva sobre la salud de los habitantes de una ciudad.
Es por esto que los investigadores – Daniele Quercia, Luca Maria Aiello, Rossano Schifanella, y Francesco Aletta – han recientemente propuesto una nueva forma de capturar todo el espectro de sonidos urbanos a gran escala utilizando los datos de las redes sociales. En primer lugar, los investigadores recolectaron palabras relacionadas con los aromas de Freesound, el cual es el archivo público más extenso de colaboración en línea de muestras de audio.
Posteriormente ellos recolectaron imágenes georeferenciadas etiquetadas con aquellas palabras. Para categorizar los sonidos en categorías coherentes (ej. hablar y reir), ellos contaron el número de recurrencias de aquellas palabras en un gran catálogo fotográfico de Flickr, bajo la hipótesis de que si las dos palabras ocurren periódicamente estas pertenecen a la misma categoría. Con esta suposición, ejecutan un algoritmo para automáticamente detectar conjuntos de palabras que ocurren a menudo entre sí, y estas produjeron el primer diccionario de sonidos urbanos. En este, los sonidos de las palabras son clasificados en seis categorías principales: transporte (ej. motocicleta, locomotora, avión, motor), naturaleza y animales (ej. pío, ladrido, llover), humanas (ej. pisadas, charlas, estornudos, risa), música (ej., guitarra, flauta, cello), mecánicos (ej., rotomartillo, compresora), interiores (ej. ducha, descarga del baño).
Para una variedad de ciudades alrededor del mundo, los investigadores entonces extrajeron el contenido público del texto etiquetado geográficamente del contenido de las redes sociales (por ejemplo, las etiquetas de las fotografías georeferenciadas de Flickr) y asociarlas con cada segmento de la calle para calcular un perfil de sonido del segmento en cuestión. Los mapas interactivos para 12 ciudades (Londres, Barcelona, Madrid, Nueva York, Boston, Chicago, Washington, Miami, San Francisco, Seattle, Milán, y Roma) están disponibles en goodcitylife.org/chattymaps.
Para entonces analizar una emoción relacionada con las etiquetas de las imágenes, los investigadores encontraron que los sonidos relacionados con los seres humanos (ej. hablar, estornudar, reir, gritar) tienden a ser asociados con las etiquetas de las imágenes de alegría o sorpresa. Instrumentos musicales (ej, guitarra, faluta, cello) con alegría, tristeza, o ambas (melancolía). Tráfico y sonidos mecánicos (ej. motocicleta, locomotora, avión, motor, martillo neumático, compresora) son asociados con la ira o el temor. Por último, sonidos que vienen de las casas (ej. ducha, descarga del sanitario) o lugares de culto (ej. campanas, órgano) fueron asociadas con la confianza.
Los sondios urbanos pueden también ser tranquilizadores, estimulantes, entristecedores, y sorprendentes. Utilizando un análisis estadístico de las reacciones de las personas para diferentes tipos de sonidos urbanos, los investigadores elaboraron cuatro amplias categorías: caóticos, tranquilos, monótonos y vibrantes. Como era de esperar, los parques suenan tranquilos. Más sorprendente las playas (al menos, aqullas en la Ciudad de Barcelona) son monótonas. Pero, dejando de un lado a las vías principales (son usualmente caóticas) ajenas a cualquier ciudad sería muy difícil predecir a partir de un mapa cuales calles tendrían una buena vibra y cuales parecerían caóticas.
El objetivo final de esta investigación es el de facultar a los city managers e investigadores para encontrar soluciones para un paisaje sonoro equilibrado ecológicamente.
Los mapas de Londres, Barcelona, y Nueva York fueron diseñados por Rossano Schifanella y son atribuídos a CartoDB, MapBox, and OpenStreetMap.
Para mayores informes, por favor visitar: goodcitylife.org | goodcitylife.org/chattymaps
Imagery: © Good City Life
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Chatty Maps
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Equipo de Investigación del Proyecto Chatty Maps
El proyecto Chatty Maps fue creado por Daniele Quercia (Bells Labs, Reino Unido), Rossano Schifanella (Universidad de Turín, Italia), Luca Maria Aiello (Yahoo Londres, Reino Unido), Francesco Aletta (Universidad de Sheffield, Reino Unido).
Daniele, Rossano y Luca son profesionales de la informática quienes realizan su investigación que gira en torno a datos obtenidos de las redes sociales. Ellos han estado trabajando en conjunto en el área de informática urbana por mas de dos años. Para esta investigación colaboraron con Francesco, cuenta con un doctorado en arquitectura, desarrolla una investigación sobre los paisajes sonoros y realiza paseos sonoros para estudiar la percepción que las personas tienen sobre los sonidos en los entornos urbanos.
Good City Life
Es un grupo global de investigadores y profesionales quienes reflexionan sobre los problemas urbanos fundamentales que han recibido poca atención para aportar y proponer ideas no para hacer de las ciudades más inteligentes, sino a sus habitantes más felices. Recientemente, por ejemplo, han utilizado datos de las redes sociales para crear un mapa de las estratificaciones sensoriales y emotivas de las ciudades. Estas estratificaciones creará una variedad de aplicaciones posibles – desde el urbanismo hasta informática para la salud goodcitylife.org.