Los recientes incendios de California, los más intensos y extensos de toda su historia documentada, calcinaron una extensión de más de 674,957 hectáreas, y además, llenaron de humo la zona durante toda una interminable semana, provocando que los indicadores de calidad del aire ofrecieran medidas preocupantes, al nivel de las ciudades más contaminadas del mundo.
La circunstancia provocó, entre otras cosas, un importante incremento de la preocupación por los indicadores de calidad del aire: mientras los propietarios de vehículos Tesla Model S y Model X ponían a prueba su sistema de filtrado de aire – llamado «Bioweapon Defense Mode«, diez veces más voluminoso que el de un vehículo convencional y que afirma eliminar «el 99.97% de las partículas y contaminantes gaseosos, así como bacterias virus, polen y esporas» – y comprobaban que era bastante más que un argumento de marketing, se dispararon las ventas de dispositivos para monitorizar la contaminación de distintas características, como Atmotube, Flow, Awair o Aeroqual, entre otros.
En pleno incremento de las evidencias de un cambio climático provocado fundamentalmente por las emisiones generadas por la actividad humana, la evaluación de la calidad del aire se está convirtiendo en una preocupación cada vez más significativa. Google, por ejemplo, ha incorporado sensores para llevar a cabo dicha evaluación a los vehículos que utiliza para elaborar sus mapas, lo que posibilitará la inclusión de esas métricas, aunque basadas en datos puntuales. Otras compañías, como Breezometer, proponen la recopilación de datos de redes de sensores de contaminación públicos y privados para mostrar un indicador al usuario en una aplicación en cualquier dispositivo o en un vehículo, y ayudar a la toma de decisiones sobre si es adecuado salir a hacer deporte, circular con las ventanillas abiertas, o bien cerrarlas y activar el aire acondicionado.
Lo interesante, sin embargo, podría estar en la vía contraria: utilizar todos los dispositivos posibles para convertirlos en estaciones monitorizadoras de contaminación móviles distribuidas, para que alimenten con sus datos unos mapas construidos de manera colectiva. La mayor parte de los dispositivos modernos e incluso vehículos como los fabricados por Tesla procesan los datos de calidad del aire y los transmiten a una aplicación de algún tipo que permite visualizarlos, e incluso generar recomendaciones o activar determinados protocolos. Conseguir que todos esos sensores distribuidos alimentasen una aplicación permitiría obtener mapas muchísimo más capilares y detallados, y evitarían procesos como los que Madrid vivió en el año 2009 durante el paso por la alcaldía de la infausta Ana Botella, que ante los datos negativos de contaminación de la capital, que superaban en gran medida los estándares marcados por las autoridades europeas, optó por eliminar las estaciones de medida con peores lecturas y reubicar otras en zonas de las afueras o en las inmediaciones de parques y jardines, práctica que fue posteriormente investigada por la Comisión Europea. El episodio de la alcaldesa tramposa sirve como clara señal de la importancia de disponer de mapas no sesgados, procedentes de cuantos más sensores sea posible, y alejados de las sucias manos de autoridades interesadas en ofrecer una imagen distorsionada de la realidad.
Convertir los automóviles en generadores de datos es algo ya relativamente habitual: las flotas de vehículos autónomos, por ejemplo, utilizan los múltiples sensores de todos los integrantes de la flota para obtener valiosos datos que ayudan al aprendizaje colectivo de toda la flota. En China, como es ya habitual, el gobierno monitoriza los datos de localización y recarga de los vehículos eléctricos de los ciudadanos, con la asistencia de unas compañías desesperadas por acceder al importante mercado del país y dispuestas a firmar lo que sea para ello, y muy posiblemente, sin que los propietarios de los vehículos lo supieran. Cuando los vehículos pasan a estar conectados, utilizar los datos de evaluación de la calidad del aire que pueden generar, unidos a los captados por dispositivos personales como los citados anteriormente y a los datos de geolocalización precisa es algo que podría aportar bastante a la hora de obtener mapas permanentemente actualizados sobre esos parámetros, una monitorización necesaria para poder evaluar adecuadamente las iniciativas de reducción de emisiones que se vayan progresivamente emprendiendo a medida que se incremente el nivel de concienciación en este tema.
This post is also available in English in my Medium page, “How about we all start monitoring air pollution levels?»
La idea planteada en el artículo es francamente interesante. ¿Imagináis el potencial, por ejemplo, de utilizar los captores de lluvia de los coches para hacer un mapa preciso de precipitaciones? ¿Y de condiciones de visibilidad con los captores de luminosidad que se utilizan para el encendido automático de las luces? Por otro lado, el utilizar múltiples puntos de lectura de datos hace difícil el control y manipulación de los mismos (Ana Botella no lo tendría fácil…) .
Ese es el punto. Yo llevo ya mucho tiempo prefiriendo redes de muchos sensores, aunque sean de precisión baja o no homologados, a una red «oficial» con pocos sensores muy buenos, me da igual que hablemos de meteorología, de salud o de smart homes. Una red de muchos sensores puede ajustarse, introducirse métricas de sesgo muestral, controlar errores estándar por tipo de dispositivo… estadísticamente me parece mucho más interesante, y potencialmente más robusto.
Hay un pequeño problema cuando pones un monitor no homologado como prueba ….
El mismo que tienes al poner tu monitor en el tubo de escape de tu coche….
Preferir lo puedes preferir, pero luego no nos digas que tus argumentos son de broma
Espeto que salga.
Es evidente que la estadística no es lo tuyo.
¿Tienes algo en que basar tu opinión?
¿Puedes sustentar como académico un resultado correcto basado en medidores erroneos?
Sugerencia si me lo demuestras p.ej usando el Teorema del Limite Central que puedes apoyar tu tesis te doy un like, pero ten cuidado con no caer en la falacia del jugador..
Y ya se sabe jugador de chica, perdedor de mus.
Iñaki, tío… no aguanto esta mierda. Si quieres competir por algo, compite en otro sitio, de verdad. No soporto a alguien que viene a mi puñetera casa a desafiarme, a dudar todo lo que digo, a pincharme en cada ocasión, a intentar pillarme cada vez que digo algo… me resulta insoportable. No es sano. El escepticismo está muy bien, pero cuando tiene sentido. Si sistemáticamente desafías todo lo que digo, eso no es escepticismo, es algún tipo de manía. No sé qué te he hecho para que tengas esa actitud, tu sabrás, pero de verdad, déjalo. No me interesa tu Like, lo siento, tengo muchas otras motivaciones en mi vida.
Y sí, por supuesto que se puede sustentar un resultado correcto con medidores erróneos. Perfectamente. Todo consiste en tener muchos medidores y poder descartar los que se salen de un rango de error determinado. Si un gilipollas pone su medidor de polución en el tubo de escape de su coche, sus medidas se saldrán completamente de la media, se convertirá en un outlier, y simplemente lo descartaré. Si tengo cientos o miles de medidas de un mismo tipo de dispositivo de una zona determinada, o varias de una zona y un mismo momento, descartar los outliers es inmediato, y es algo que se hace habitualmente en todo proceso de investigación. La clave está simplemente, como decía antes, en tener suficientes dispositivos y monitorizar el error estándar.
Y por favor, cambia de actitud.
Hombre Enrique creo que me he perdido algo,…
Dime si me equivoco en algo de lo que te pongo a continuación
* el filtro de moderado lo tengo activo, lo que quiere decir que si sale el post es porque lo consideras oportuno. Por cierto prefiero que esté así, porque si me paso en algo tu cortas y no me siento mal.
* segundo, cuando pongo un post, no critico a la persona, sino a lo que dice, normalmente, intento mostrar el motivo y argumentar porque no me parece correcta la idea.
* me pongo una autocensura de no comentar juicios de valor. A veces puedo haber errado, pero no verás que tilde las ocurrencias de mentiras, imbecilidades o epitetos por el estilo
Sucede como en este caso que el error que detecto, es muy basto, y siempre que argumento, me pongo en los calcetines del contrario para no ofender.
Cuando contradigo a un comentarista me corto porque no sé si es un pobre indocumentado que bastanteda con leer o necesita apoyar la idea por algún motivo, o por el contrario cuando la persona es conocido su curriculum, entonces no tengo reparos en profundizar en el asunto, porque se que puede llegar a entenderlo.
Por ejemplo, tu caso, no eres un pobrecito indocumentado, tienes una licenciatura en Biología, y debes conocer estadistica aplicada. Entonces que una persona de tu supuesto nivel diga una aberración, puedes hacer dos cosas, te callas y dices que siga estrellándose, o por el contrario te preguntas, de verdad está diciendo lo que creo que está diciendo.
Si esa persona demuestra humildad pues vas bastante tiento. Si demuestra que se cree elegido por los dioses del Olimpo, lo mejor es utilizar un poco de humor para señalar que tomar una medida de un cacharro en un coche es una cachondada del que la dice, con perdon porque no es mi intención insultarte ni que te lo tomes a mal.
Es lo mismo que si para utilizar las medidas del AEMET leyeran el termómetro de mi casa. Puedo no tener NPI de estadística. ¿Pero tiene eso algo que ver con el asunto? No, verdad. Pues eso. Una cachondada tuya lo de medir con los aparatos del coche, y que te fies más que los homologados.
No he sido yo quien ha faltado, y si has resbalado bastante. Pero algo que como te dije un día,es habitual en tus artículos, el que no esté de acuerdo, el que resbales a la vista está que no lo crees. Te voy a contar un secreto, hay mucha gente que le encanta leer tu blog, y no por el motivo que crees.
Te pido perdon y ruego disculpes cualquier palabra que te haya sentado mal.
Este ya me veo yo que no sale….
Repito: leer el termómetro de tu casa es una gilipollez. Pero si tienes diez mil termómetros en diez mil casas, no lo es. Y lo sé precisamente porque he estudiado estadística y econometría, y conozco el concepto de estimación del sesgo muestral o el de outlier. Que no, Iñaki, que no. Que te has equivocado tú todas y cada una de las veces que pones que «uy, no va a salir mi comentario» (y siempre sale, qué curioso, ¿verdad? ¿Será que no elimino comentarios más que cuando son verdaderamente insultantes? ¡Sorpresa!), y te has vuelto a equivocar cuando afirmas que me creo en posesión de la verdad, porque no es ni ha sido nunca así. Dar clase precisamente te enseña a ser muy, muy humilde y a saber reconocer cuando te equivocas. Pero en ese tema no me he equivocado yo, te has equivocado tú. Como te equivocas también en tus juicios de valor sobre mí, y más aún convirtiéndolos en una especie de causa contra la que supuestamente debes luchar…
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Cuando los standards de la industria exigen medidores calibrados y homologados es porque son unos indocumentados. Y yo me equivoco.
Que la ley de los grandes números te acompañe.
A pasarlo bien
Es porque utilizan redes con muy pocos sensores, simplemente. Si tienes muchos, puedes construir una red aunque no estén homologados, ni calibrados o sean heterogéneos, porque puedes evaluar la distribución del error. Ya ves, estadística básica.
Echale un vistazo a The Weather Underground, propiedad de IBM. Una comunidad de estaciones meteorológicas privadas cuyos propietarios registran en la web y suben los datos cada cierto intervalo de tiempo. Son estaciones de personas particulares, no homologadas en la gran mayoría de los casos y que en muchas ocasiones pueden estar instaladas en sitios no convenientes. Lee la FAQ para entender como tratan los datos y verás que es exactamente como Enrique está diciendo, discriminan los no coherentes en sus cálculos.
Creo que The Weather Underground tiene «cierta» experiencia en predicción meteorólogica e IBM en el tratamiento de datos como para considerar que sus resultados son imprecisos porque parten de lecturas erróneas.
Y un consejo. Discutir opiniones es sano, disentir es sano. El problema es cuando debates a diario con una persona y nunca, jamás, en ningún tema, coincides con esa persona.
Eso, al menos para mi, es indicativo de una predisposición en contra de esa persona. ese es el problema de actitud que al menos yo veo consistentemente en tus comentarios. Depende de ti que hagas o no algo al respecto.
Me parece que lo que Enrique quiere decir y en lo que coincido plenamente es que se puede perder algo de exactitud de la medida si lo que se gana, por el contrario, es cobertura en la información. ¿Qué es más interesante, tener la medida de las partículas en suspensión con un error de un 10 % o no tenerla en absoluto? Si en una ciudad tienes una fuente de contaminación claramente localizada, por ejemplo, a causa de unas obras de desescombro, que penalizan fuertemente el PM10 o el PM2.5, siempre será más interesante tener una media de muchas medidas menos precisas pero cercanas a ese punto que una única medida tremendamente precisa pero en un único punto lejano. Eso es lo que ocurre ahora con los sensores oficiales. Es decir, una única medida exacta (aunque la realidad es que no tanto como debiésemos esperar…) pero muy dispersa y con poca cobertura.
A ver el problema que tienes es que por arte de magia piensas que el estimador que uses le asumes que es consistente. Sin contar que tu muestra debe medir contaminantes y posicionar en los lugares que necesitas la medida, con un número suficiente disponibles en todo momento. Te interesa medir en la calle x medidas p.ej cada 15 min del contaminante, algo que no puedes asegurar.
Asumiendo que conoces la medida, sabes donde está y está disponible en el tiempo te falta por validar su convergencIa a un valor verdadero cuando el número de datos de la muestra tienda a un n suficientemente grande, que no garantizas en ningun momento. Y si aplicando estadistica básica, dicho sesgo decrece conforme crece el tamaño muestral, pero es por todo lo anterior, que tu ocurrencia no se utiliza en el mundo real. Y si no, contraprueba, te agradeceria que nos documentes y nos digas donde se usa tal ocurrencia.
Ademas ni que decir tiene que el juguete medidor que le ponen a un coche no tiene nada que ver con las necesidades de los medidores que necesita para elaborar sus informes de polución. Y no es la primera vez que oigo simplezas, como decir que un smartphone es un ECG, o similares que he leido.
Y de verdad que no es ninguna fobia personal es simplemente no comulgar con seudociencias con el barniz de tecnologia.
Lo primero Enrique, gracias por dejar comentar y no vas a tener más esta mierda. Te tendras que conformar con posts de totalmente de acuerdo contigo.
Lo segundo a jrivas, no es un problama de numero de muestras, es un problema de muestras sesgadas ademas de todos los argumentos ya hablados.
https://es.m.wikipedia.org/wiki/Generalización_apresurada
No voy a continuar comentando en el hilo ni en el blog
Perdon a los que haya podido herir.
Un saludo a Gorki que es de lo mas sensato de por aqui, y no por estar de acuerdo o desacuerdo, sino por tener un criterio propio.
Poder medir la polución del ambiente de forma individual y asequible al pequeño consumidor es un paso más para la concienciación y evitar así problemas de salud derivados de un aire toxico.
Un artículo muy interesante.
Buen aporte y enhorabuena por el blog.