Presentació

Bee-Path és una eina que permet estudiar la mobilitat humana, registrant-la a través d’una aplicació per a dispositius mòbils. S’activa en contextos específics. Ofereix una anàlisi automàtica del tipus de mobilitat realitzada per l’usuari i proposa models matemàtics per explicar els fenòmens observats perquè en el futur pugui predir la mobilitat en contextos determinats. Bee-Path és fruit d’un equip multidisciplinari que implica físics, biòlegs i artistes dins l’Oficina de Ciència Ciutadana del BarcelonaLab.

Bee-Path es porta a terme amb la participació directa, voluntària i conscient dels ciutadans. Manté una comunicació directa amb els usuaris i fa accessible els resultats de la investigació. A més ofereix en obert els codis i les dades dels experiments per a qui vulgui fer ús dels recursos generats. El primer experiment Bee-Path es va dur a terme durant el cap de setmana del 16 i 17 de juny de 2012, en el marc de la Festa de la Ciència i la Tecnologia al Parc de la Ciutadella de Barcelona, organitzada per l’Institut de Cultura de Barcelona i que té una afluència d’unes 12.000 persones. A l’edició de 2013 de la Festa de la Ciència, es va repetir l’experiment afegint-hi un grau de complexitat més ja que els participants havien de buscar objectes i la aplicació registrava les estratègies utilitzades.

Durant l’any 2014, hem col·laborat amb el col·lectiu Domestic Data Streamers i l’empresa Couterest per estudiar el moviment dels visitants en una sala de l’exposició Big Bang Data al Centre de Cultura Contemporània de Barcelona (CCCB). Amb les dades recollides per les càmeres de Counterest, Domestic Data Streamers es pregunta: Com podem extreure una dada quantitativa de l’impacte d’una obra d’art? Aquesta és la qüestió posada en joc per la instal·lació Data Falls que mostra les dades de la presència de visitants en cinc grups d’obres d’art en una sala de l’exposició. Bee-Path vol anar un pas més enllà processant les dades: (1) trobar patrons que caracteritzin el comportament dels visitants i (2) proposar models capaços d’imaginar-se la mobilitat dels visitants en altres distribucions espacials de l’exposició.