Los sistemas de referencia de coordenadas (CRS) o sistemas de referencia espacial (SRS) son complicados, al menos para mí que no soy geógrafo y tengo un conocimiento superficial de GIS: existen más de 13.000 sistemas diferentes y siempre me cuesta saber en qué sistema están las ubicaciones de un conjunto de datos georreferenciados. Siempre he tenido la intuición de que es algo complejísimo, sin saber exactamente a qué nivel. Solo cuando leí este maravilloso post de 2011 sobre el tema (que por supuesto no hace falta leer para conseguir cambiar de CRS un conjunto de datos), empecé a tomar consciencia de la magnitud de la complejidad: el post explica la incapacidad de las distintas herramientas de transformación para conseguir precisión en las conversiones, dando resultados que pueden diferir en torno a 20km. Apasionante lectura también para personas interesadas en saber curiosidades como de dónde vienen los códigos EPSG, hoy uno de los estándares para sistemas de referencia de coordenadas.
Pero voy a tema. A mí que trabajo casi siempre desarrollando para web me interesa en general que los datos geográficos usen latitud y longitud. Es el sistema de coordenadas que se suele usar en web: Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap usan latitud y longitud. Si los datos que recibo usan un sistema cartesiano, tengo que transformarlos.
Overpass Turbo es una web que permite hacer consultar los datos de Openstreetmap (OSM) enviando peticiones a través de la API Overpass. Es una buena manera de explorar los datos disponibles en OSM, y por extensión para explorar un territorio y hacer mapas.
La sintaxis para hacer las consultas es complicada pero Overpass Turbo tiene un asistente que transforma búsquedas sencillas en consultas a Overpass. La wiki de OSM contiene una página en la que se explica cómo hablar con el asistente. En mi caso quería hacer una primera exploración de la superficie dedicada a aparcamiento y a zonas de juegos para niños en la ciudad de Saint-Girons, donde vivo. Para ello se puede buscar con el asistente "playground" y "car parking".
Para hacer consultas precisas a OSM usando Overpass es bueno conocer el sistema de etiquetado del mundo que ha ido construyendo a lo largo de los años la comunidad personas detrás de Openstreetmap. Un buen punto de partida es la web Taginfo, un glosario de todas las etiquetas usadas, con estadísticas de uso y un catálogo de proyectos asociados a cada etiqueta.
Este artículo lo escribí en mayo de 2018 y se publicó originalmente en julio de 2018 en el blog Laaab del Gobierno de Aragón que reúne experiencias y teoría en torno a temas como la transparencia, el gobierno y los datos abiertos. El artículo forma parte de la serie Cartografiar los imposible, comisariada por Mauro Gil-Fournier.
¿Ha habido un aumento significativo de las viviendas de uso turístico en Donostia con la proliferación de plataformas digitales de alquileres turísticos como Airbnb? ¿Cómo está influyendo la proliferación de viviendas de uso turístico en el precio de los alquileres en esta ciudad? ¿Cómo está afectando este fenómeno a las distintas zonas? En definitiva, ¿Existe un “Efecto Airbnb” en Donostia? Ibai Zabaleta vive en el barrio de Egia, uno de los que más han cambiado de la ciudad en los últimos tres años, y donde se encuentra Tabakalera, antigua fábrica de tabaco reconvertida en centro de cultura contemporánea. Ibai es programador de contenidos en Hirikilabs, el laboratorio de cultura digital y tecnología de Tabakalera. Como vecino de Egia se hizo estas preguntas hace unos años al ver cómo su barrio y su ciudad cambiaban aceleradamente. Como programador de contenidos de Hirikilabs quería lanzar una nueva línea de experimentación y trabajo con datos y pensó montar un taller para aprender a analizar y visualizar datos, y por qué no analizar una cuestión actual como el de las viviendas turísticas en Donostia.
Cuando Ibai nos propuso dar un taller sobre análisis y visualización de datos sobre el Efecto Airbnb en abril de 2017, en Montera34 no conocíamos la situación más allá de las noticias que se podían leer en prensa. El Efecto Airbnb en datos en Donostia- San Sebastián fue el primer taller de la serie de talleres sobre el Efecto Airbnb y la turistificación en general que hemos coordinado desde entonces. En aquel primer taller aprendimos muchas cosas.
Este 11 de noviembre de 2015 en Barcelona, primer hackathon de Cadáveres Inmobiliarios para producir colectivamente visualizaciones de la base de datos de cadáveres.