Socializando los mapas

Me está resultando muy interesante la competencia entre los diversos sistemas de desarrollo de mapas, un entorno en el que conviven metodologías múltiples y, cada vez más, con un marcado componente social.

A la izquierda, un paso en la confección de mapas de Waze: la nube de puntos formada por las señales enviadas por los usuarios desde sus smartphones, antes de ser procesada. En el continuo entre empresas tradicionales e innovadoras, podemos ver cómo en un extremo se sitúan los proveedores clásicos de mapas con metodologías convencionales como Tele Atlas (TomTom), Navteq (Nokia) o Zenrin, mientras que en el otro se situaría Waze. En el medio, Google, e interesantes iniciativas abiertas como OpenStreetMap.

La diferencia está en el nivel a partir del cual se introduce el componente social. Mientras los publishers clásicos parten de sus propias infraestructuras que incluyen furgonetas equipadas, sistemas de escaneado tridimensional mediante láser, etc.; Google trabaja mediante un sistema mixto en el que  combina múltiples fuentes de varios proveedores con su propia producción obtenida mediante automóviles, satélites y aviones; mientras que Waze adquiere información de proveedores, y utiliza fundamentalmente los datos obtenidos directamente de sus usuarios en tiempo real para enriquecerla. En algún momento, todos utilizan una parte social, bien para la corrección de errores, bien para la incorporación de elementos coyunturales al mapa tales como circunstancias de tráfico, controles de velocidad, y afines. Google propone la edición y la adición de elementos a sus mapas por parte de los usuarios, mientras que Navteq adquirió Trapster con el fin de incorporar los controles de velocidad, además de otras muchas iniciativas.

Frente a esto, la idea de Waze es bastante más agresiva: proponer una red social de conductores que se informan unos a otros de manera continua, agregar esa información con el fin de construir mapas que pueden ser editados por los usuarios, y obtener una información dinámica en tiempo real no solo de las rutas, sino de las características de la circulación en las mismas. Waze no almacena prácticamente información del usuario: no la quiere, porque podría resultar de tratamiento complejo: una cosa es que reportes estar circulando a 120 por una zona marcada a 80, y otra que desees estar incluido en una base de datos que une esa información con tu nombre y apellidos. El resultado es una actualización en tiempo real y un enfoque a la reducción de tiempo en los desplazamientos, dado que escoge la ruta a seguir en función de las características en tiempo real del tráfico. Waze añade un componente de “gamification” que proporciona un incentivo al uso, y que mejora sensiblemente el nivel de contribución de información por parte de sus usuarios.

En ciudades en las que ha alcanzado un uso elevado, Waze es verdaderamente impresionante. En Tel Aviv, donde vive su fundador, o en ciudades como Los Angeles o Nueva York, donde pude ver a una gran cantidad de taxistas utilizándola de manera sistemática, Waze supone una propuesta de valor para el conductor difícil de mejorar. En Madrid me estoy encontrando resultados cada vez más satisfactorios, sobre todo desde que Uri Levine, fundador de la compañía, me recomendo que pasase de la aplicación diseñada para BlackBerry, varios pasos por detrás en número de versión, a la de Android o la de iPhone: los tiempos estimados al inicio del desplazamiento se cumplen como si fueran las predicciones de un mago.

Sin duda, el reto está en incorporar la información social a todo: los mapas son únicamente una prueba más. Y Waze, quien de una manera más agresiva (partiendo de su concepción inicial) y mejor lo está interpretando hasta el momento.

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