[ca] Objectiu: Aquest article proposa una metodologia per utilitzar dades de cobertura de la xarxa de telefonia mòbil des de la plataforma Mobile Coverage (GenCat), per detectar patrons temporals i espacials en múltiples escales i en diferents nivells de granularitat geogràfica (classes administratives i Atlas urbà). El document descriu un sistema d'informació geogràfica sensible ("Responsive Mobile Coverage (RMC)") d'una gran quantitat de dades puntuals de xarxes mòbils que integren tècniques de resum i models visuals dinàmics. Metodologia: Amb aquesta finalitat, es descriu i implementa un marc integrat d'Anàlisi exploratòria de dades (EDA) i de GIS Cloud Computing utilitzant eines de codi obert com Jupyter (Python), ArcGIS Online i l'ESB Web AppBuilder per ArcGIS. La metodologia es va provar amb dades de Barcelona a l'agost de 2015. Conclusions: El marc de RMC presenta capacitats per integrar informació addicional del paisatge de les grans dades de Catalunya i, per tant, millorar l'accés a dades obertes per al sector públic, empreses privades, ciutadans i científics. Els mètodes desenvolupats tenen potencial per definir i analitzar la distribució dels indicadors d'agregació a les ciutats, controlar la precisió de les xarxes mòbils en diferents contextos administratius i urbans, i permetre als ciutadans entendre aquestes dades per millorar el seu coneixement científic, la seva vida diària i fomentar la presa de decisions col·lectives. Originalitat: L'article demostra que RMC pot ser una eina molt útil per a la visualització sensible i la millora dels diferents processos de presa de decisions a Barcelona. Suggerim una aproximació a la ciència de les dades, on el flux de treball complet es realitza dins d'un paradigma de Big Data, per produir resultats que es puguin replicar, utilitzant les millors pràctiques en investigació científica.

[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.