[en] Objective: This paper proposes a methodology for using mobile telephone network coverage data from the Mobile Coverage (GenCat) platform for detecting spatial and temporal patterns in multiple scales and at different geographical granularity levels (administrative and Urban Atlas classes). The paper outlines a Responsive Geographical Information Systems ("Responsive Mobile Coverage (RMC)") of a large number of point data of mobile networks integrating summarization techniques and dynamic visual models. Methodology: For that purpose, an integrated framework of Exploratory Data Analysis (EDA) and GIS Cloud Computing is described and implemented using open source tools such as Jupyter (Python), ArcGIS Online and the ESRI Web AppBuilder for ArcGIS. The methodology was tested with data of Barcelona in August 2015. Conclusions: The RMC framework presents capabilities to integrate additional information from the Catalonian Big Data landscape, and therefore, improve the access to Open data for public sector, private companies, citizens and scientists. The developed methods have potential for the definition and analysis of the distribution of aggregation indicators in cities, monitoring the precision of mobile networks in different administrative and urban contexts, and enabling citizens to make sense of such data for improving their scientific knowledge, daily life and fostering collective decision making. Originality: The paper demonstrates that RMC can be a very useful tool for responsive visualization and improving different decision-making processes in Barcelona. We suggest an approach to data science, where the complete workflow takes place inside a Big Data paradigm, to produce reproducible results, using the best practices in scientific research.

[es] Objetivo: Este documento propone una metodología para utilizar los datos de cobertura de la red de telefonía móvil de la plataforma de Cobertura Móvil (GenCat) para detectar patrones espaciales y temporales en múltiples escalas y en diferentes niveles de granularidad geográfica (clases administrativas y de Atlas Urbano). El documento describe un Sistema de información geográfica sensible ("Cobertura móvil sensible (RMC)") de una gran cantidad de datos de puntos de redes móviles que integran técnicas de resumen y modelos visuales dinámicos. Metodología: Para ese propósito, se describe e implementa un marco integrado de Análisis de Datos Exploratorios (EDA) y GIS Cloud Computing, utilizando herramientas de código abierto como Jupyter (Python), ArcGIS Online y el ESRI Web AppBuilder para ArcGIS. La metodología fue probada con datos de Barcelona en agosto de 2015. Conclusiones: El marco RMC presenta capacidades para integrar información adicional del panorama de Big Data de Cataluña y, por lo tanto, mejorar el acceso a datos abiertos para el sector público, empresas privadas, ciudadanos y científicos. Los métodos desarrollados tienen potencial para la definición y el análisis de la distribución de indicadores de agregación en ciudades, el monitoreo de la precisión de las redes móviles en diferentes contextos administrativos y urbanos, y permiten a los ciudadanos dar sentido a dichos datos para mejorar su conocimiento científico, la vida diaria y Fomento de la toma de decisiones colectivas. Originalidad: El documento demuestra que RMC puede ser una herramienta muy útil para la visualización receptiva y para mejorar los diferentes procesos de toma de decisiones en Barcelona. Sugerimos un enfoque de la ciencia de datos, donde el flujo de trabajo completo tiene lugar dentro de un paradigma de Big Data, para producir resultados reproducibles, utilizando las mejores prácticas en investigación científica.