Existen relativamente abundantes artículos quejandose, burlandose, o intentando explicar (1, 2) la particularidad de las direcciones nicaragüenses, entre el ruido de quejas, se vislumbran algunas propuestas para crear una nomenclatura estándar, ninguna hasta hoy ha sido implementada. Sin embargo con el advenimiento de la tecnología, incluso en los países con nomenclaturas específicas y alta densidad de señalización, es mas común buscar una dirección en una de las varias aplicaciones existentes(Google Maps, Waze, OpenStreetMap, etc) y esta te guiará paso a paso("turn-by-turn") hacia tu destino.
Por eso pienso que en lugar de intentar forzar una nomenclatura que podría tardar años en aplicarse, se debería dar una respuesta tecnológica al problema y luego avanzar hacia la tan anhelada estandarización.
Aunque en estos tiempos la movilidad de las personas se ha reducido, al contrario la cantidad de empresas que proveen servicios de envío o transporte hacia domicilios ha crecido exponencialmente. Podemos mencionar unas cuantas: Hugo, Yolo, Piki, Aventon, Ray, Nicamandados, Jumpers y muchas otras que subcontratan a las anteriores o tienen sus propias soluciones "in-house"
¿Si este es un problema, que soluciones usan las empresas?
Públicamente no se sabe, se que algunas usan aplicaciones de última milla como Deliforce, aunque esta plataforma al estar basada en Google Maps, no proporciona ninguna ventaja. Otras necesitan que la dirección agregue el nombre del barrio o distrito para poder tener cierto "orden" para sus pedidos.
Pero mayormente estas empresas mayormente trasladan la responsabilidad de proveer la ubicación al usuario, ya sea mediante acceso a la ubicación del dispositivo (algunas no funcionarán sin este permiso. Ver Fig. 1) o pidiendo al usuario que ubique dicha ubicación en un mapa manualmente.
Fig. 1. Piki
Fig. 2. Aventón
Claramente en experiencia de usuario esto no es lo ideal, pero para estas empresas pareciera que sus operaciones no tienen pérdidas con estas opciones.
Aproximaciones y Estudios para resolver este problema.
Podríamos dividir este problema en 3 partes.
1. Interpretación
Las computadoras deberían entender si un texto se puede considerar una dirección y además entender los atributos de dicha dirección.
2. Geocodificación
Es la práctica de asignar un identificador geográfico a un registro informático. (G. Rushton, M. P Armstrong, J. Gittler, et al, “Geocoding in Cancer Research: A Review,” American Journal of Preventive Medicine, no. 30(2s), pp. 16-24, 2006
)
Se puede argumentar que el punto 1 es parte de la geocodificación, pero dado que el punto 1 tiene sus propios retos y posibles soluciones lo dejamos por separado.
3. Geocodificación inversa
A partir de un punto en un mapa conocer la dirección.
NicaPostal y YupiMap
Esta aproximación aborda la parte 3. Proponen una nomenclatura similar a las usadas en otros países, lo diferente de esta propuesta es que las direcciones se generan mediante una app a la cual debes proveer una posición GPS, y ellos generan la nueva dirección usando su nomenclatura. Luego esta "nueva dirección" puede ser ingresada en su misma app y obtendrías la posición GPS. Nos salta varias dudas sobre la implementación de esta aproximación, pero es interesante sin lugar a dudas.
Aplicación de Aprendizaje de Máquinas
El M.Sc. José Ayérdis ha estado experimentado con la aplicación de varios algoritmos de aprendizaje de máquinas a la parte 1 de este problema. Estos experimentos está públicamente accesibles en su cuenta de Github
Ojtli
Ha desarrollado algoritmos para tratar las partes 1 y 2.
La interpretación está basado en algoritmos de Clasificación y Reconocimiento de Entidades Nombradas que son parte del procesamiento de lenguaje natural. En un primer momento se utilizó Google AutoML pero en versiones recientes utiliza modelos propios basado en Tensorflow.
Para este fin se utilizó como marco teórico el artículo académico "Geocodificación para direcciones no estandarizadas. Caracterización y tipificación de direcciones. Caso de Estudio Nicaragua" presentado en la conferencia "Computación para el Desarrollo - COMPDES 2020" del cual se ha publicado el libro de actas con el ISBN 978-84-18254-70-3
La geocodificación es un algoritmo propio que utiliza datos de OpenStreetMap así como algunos APIs de Google Maps.
Mas información sobre este proyecto puede encontrarse en su sección de preguntas frecuentes.
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