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SOCIAL STUDIES DEPARTMENT World Geography (2210)

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Biology II – Human Anatomy and Physiology (4330)

SOCIAL STUDIES DEPARTMENT World Geography (2210)

Aunque no hacía parte del alcance definido de la investigación y aunque son metodologías y flujos de trabajo similares, en una siguiente etapa es necesario desarrollar las herramientas dirigidas al grupo “analistas distritales”, quienes tienen unas necesidades e intereses a mayor escala en tiempo (semestres, años, etc.), espacio (UPZ y localidades) y datos (datos agregados, indicadores, etc.).

Por otra parte, de acuerdo con las sugerencias surgidas en las entrevistas en profundidad con el DADEP, es necesario trabajar con las instituciones responsables de cada aspecto relacionado con la calidad del espacio público, con el fin de que el ambiente colaborativo se ajuste a las especificaciones, necesidades y formas de trabajar de cada una de ellas.

Así, teniendo estos dos aspectos definidos, es necesario implementar versiones para analistas locales y una versión integradora para los analistas distritales.

Integración de datos de otras fuentes

Este aspecto se aborda desde las dos tareas principales del ambiente colaborativo:

Captura de datos – creación de propuestas

Se ha probado que los participantes de las sesiones consideran la realidad aumentada como pertinente, innovadora y con alta intención de uso. Pero existen otras fuentes de datos que también son usadas por los ciudadanos, a saber: las redes sociales que podrían alimentar el sistema y, aunque no se trataría de una metodología participativa, se podría usar el procesamiento de imágenes de cámaras de seguridad de la ciudad con el fin de verificar y medir el deterioro de zonas determinadas.

Análisis de información y toma de decisiones

Se debe trabajar en la integración de otras fuentes de información tales como los datos abiertos de la ciudad de Bogotá y los de las instituciones responsables de cada categoría.

Análisis automatizados

Cuando en el ambiente colaborativo ya se haga uso de datos reales, es necesario implementar algoritmos que descubran relaciones entre las categorías (en tiempo, espacio y datos) y el impacto de las intervenciones en la vida real, para con dicha información generar conocimiento que permita determinar el nivel de impacto de las diferentes intervenciones que se llevan a cabo y poder realizar acciones de prevención o generar soluciones más eficientes.

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