El uso del GIS en la reforma de las Administraciones Públicas

Después de ver la presentación del informe para la reforma de las Administraciones Públicas, un libro que tiene 251 páginas, lo que más me ha llamado la atención es el capítulo que versa sobre el patrimonio inmobiliario de las Administraciones Públicas.

El documento integra un total de 15.135 inmuebles enajenables con la siguiente distribución por organismos:

• Instituto de la Vivienda, Infraestructuras y Equipamiento de la Defensa: 8.170.
• Dirección General del Patrimonio del Estado: 5.107.
• Administrador de Infraestructuras Ferroviarias: 1.514.
• Tesorería General de la Seguridad Social: 117.
• Grupo Correos: 112.
• Gerencia de Infraestructuras y Equipamiento de la Seguridad del Estado: 96.
• SEPIDES: 19.

La Comisión de Coordinación Financiera de Actuaciones Inmobiliarias y Patrimoniales (CCFAIP) marca cinco líneas prioritarias de actuación, de las cuales, me quedo con la primera:

Elaboración de un diagnóstico preciso de la situación actual del patrimonio inmobiliario, apoyado en la aplicación denominada Sistema de Información para la Gestión Inmobiliaria (SIGIE).

Es grato, ver como este gobierno apuesta por el uso de los Sistemas de Información Geográficos (SIG o GIS por sus siglas en inglés) para tener un control de su patrimonio, lo que me extraña, es que no se tuviese antes y estamos a 2013. Esto muestra el grado de descontrol que existe en las Administraciones Públicas y lo poco que se ha hecho por subsanarlo, hasta ahora.

La iniciativa me parece un acierto y una apuesta clara por el uso de las tecnologías de la información geográfica, que por otra parte son el método más eficaz de controlar una cantidad tan elevada de inmuebles dotando al sistema de una componente geográfica tan necesaria.

En medio de la red, intermediación

Como medida de centralidad, la intermediación nos muestra la cantidad de caminos más cortos que pasan por un nodo. Es decir, nos da una medida de la conectividad del grafo. Un alto valor de intermediación indicará los estilos musicales que hacen de puente entre variedades musicales. 

Como veíamos antes la música Industrial ya era un candidato a tener un alto valor de intermediación ya que claramente hacía de puente entre la música Heavy y la música Techno, aunque en la lista no aparecen demasiado arriba.

Detección de comunidades

La detección de comunidades es muy importante a la hora de catalogar los estilos musicales, mediante estos algoritmos podemos desvelar como congregan los estilos musicales afines. Utilizando la herramienta de modularidad de Gephi obtenemos un total de 24 comunidades diferenciadas sobre el total 646 estilos musicales, lo que proporciona un alto grado de afinidad en los estilos musicales.

Claramente los estilos musicales están muy influenciados por otros estilos y reúnen cualidades comunes en cuanto a velocidad de la música, estructura de las canciones o los instrumentos utilizados.

Origen de los estilos musicales, influencia.

En este artículo vamos a analizar los datos de nuestro grafo desde el grado. Mediante esta métrica vamos a medir la influencia en el origen de los estilos de los géneros musicales. Cada estilo musical va tener un número de relaciones de entrada, grado de entrada y de salida, grado de salida. La suma de ambos dará lugar al grado. Cuanto mayor sea el grado en un nodo o estilo musical más influyente será este con respecto al conjunto de estilos musicales. 

Para ello ejecutamos la función Grado medio de la pestaña de herramientas estadísticas de Gephi, y vemos los resultados que arroja nuestro grafo.

Distribución del grado de los nodos

Análisis de redes, componentes conexos

Después de preparar nuestro grafo con toda la información obtenida a través del plugin de Gephi, pasamos a hacer un análisis de la red. Lo primero que vamos a realizar es una búsqueda de lo componentes conexos de nuestro grafo. 

El gráfico directo de estilos musicales relacionados entre sí por el origen estilístico está compuesto por 646 nodos correspondientes a estilos musicales. Por otro lado la relación origen estilístico cuenta con 1980 aristas que los relacionan unos con otros.

Los componentes conexos nos da una idea de como están relacionados entre sí nuestros nodos y para ello utilizamos la herramienta de Gephi  componentes conexos, para calcularlos. Una vez calculados aplicamos estilos y hacemos visible su estructura.

Consultas sparQL para obtener datos de Wikipedia

En la entrada anterior se recopilaron todos los ingredientes, ahora empezamos a cocinar, para ello preparamos la consulta para obtener los datos necesarios de la web semántica e importar el grafo en Gephi. No voy a entrar en profundidad en cómo hacerlo porque si miráis en las referencias podéis encontrar toda la información de cómo instalar el plugin y configurarlo. 

Utilizando el gestor de consultas de Web Semantic Import se introduce la siguiente consulta: