Valencià:
La complexitat de molts dels fenòmens humans i ambientals dificulta la seua adequada comprensió i la predicció sobre la seua evolució futura. El grup de recerca «Modelització matemàtic-estadística de dades espai temporals i Mineria de dades» de la Universitat Jaume I de Castelló, coordinat pel catedràtic Jorge Mateu Mahiques i en què participen investigadors de disciplines com Química, Geologia o Enginyeria Informàtica, ha desenvolupat tècniques d'estadística espai temporal capaces de modelitzar fenòmens complexos i predir el seu comportament per extreure conclusions útils o prendre decisions rellevants.
Aquestes tècniques es poden aplicar en qualsevol situació en la qual es treballi amb informació georeferenciada; és a dir, esdeveniments que es produeixen en un lloc i un temps conegut i de l'anàlisi estadística del qual es poden inferir dades rellevants per a la presa de decisions o planificació en àrees com la seguretat ciutadana, la contaminació ambiental, l'enginyeria o l'epidemiologia, entre altres. «La raó- explica el professor Mateu- és que desenvolupen models matemàtics de la predicció de qualsevol fenomen que fluctue, que es moga en l’espai i el temps».
En el camp de la gestió mediambiental, per exemple, el grup de recerca ha dissenyat un complet model de mapes de risc d'incendis forestals, que incorpora tan variables físiques com a socioeconòmiques amb l'objectiu de millorar els mapes existents de perillositat davant el foc basats en simulacions. Així, a la temperatura, la precipitació acumulada o la velocitat del vent, s'afegeixen altres variables com el tipus de vegetació, la proximitat de carreteres o conflictes urbanístics existents, la qual cosa permet afinar la prevenció dels incendis.
De la mateixa manera, en el cas de la criminologia, l'anàlisi integrada de grans quantitats de dades de tipologia diversa (topogràfics, meteorològics, socioeconòmics, de xarxes socials, etc) pot ajudar a les administracions a identificar zones especialment vulnerables pel que al crim es refereix i, amb això, permetre un millor aprofitament dels recursos destinats al manteniment de la seguretat ciutadana. «És tan interessant per la policia -explica Mateu- perquè, sense vore les matemàtiques que hi ha darrere, disposen de mapes que les mostren on és més probable que es produïsca un delicte i organitzar-se per intentar prevenir-los».
Les metodologies desenvolupades ofereixen diferents avantatges tècnics com l'aprofitament de grans quantitats de dades, que fins ara no era possible utilitzar a causa de la dificultat del seu processament amb tècniques convencionals; la predicció de successos mitjançant la seua modelització, i amb això, la presa de decisions; una amortització de la inversió en R+D+i ràpida donat el seu baix cost; o l'adaptació a qualsevol problema plantejat, sempre que intervingui informació georeferenciada. «Usem el fenomen aleatori, el que anomenem procés estocàstic, això ens permet modelar de forma més precisa aquests tipus de fenòmens», comenta Mateu.
El grup de recerca compta amb l'equipament i el know-how necessari per a l'abordatge integral de projectes que contemplin l'ús de l'estadística de dades espai temporals; tant des de la seua concepció mitjançant consultoria i assessorament tècnic i científic, com durant la seua realització. En aquests moments, la tecnologia està en fase d'implementació per a la Policia Nacional de Colòmbia i altres policies llatinoamericanes.
En concret, a les Administracions Públiques els ofereix serveis en diverses aplicacions tant en l'àmbit de l'explotació de dades massives com en la generació d'eines d'estadística espai temporal per a estudis epidemiològics, gestió d'incendis forestals, evolució de la contaminació atmosfèrica o prevenció del crim. I a les empreses serveis tecnològics pels qui necessitin explotar informació georeferenciada com, per exemple, estudis multifactorials de la incidència d'accidents de trànsit i altres sinistres per a les empreses asseguradores.
L’equip investigador forma part d’un grup d’investigació en l’àmbit europeu i amb diferents ciutats d’Estats Units i altres països llatinoamericans, on treballen la seguretat ciutadana amb diversos models de ciutat, adaptant-se a les peculiaritats de cadascuna d’elles. Així mateix, els investigadors formen part de la Càtedra Eurocoop de Prevenció del Delicte de l’UJI, una iniciativa pionera en l’àmbit nacional i internacional que permet conjuminar esforços per al foment de la investigació i la innovació en aquest camp, finançada per Eurocop Security Systems i la què participa des de la seua creació la Policia Local de Castelló de la Plana.
Més informació: https://www.uji.es/serveis/ocit/base/grupsinvestigacio/detall?codi=145

Español:
La complejidad de muchos de los fenómenos humanos y ambientales dificulta su adecuada comprensión y la predicción sobre su evolución futura. El grupo de investigación «Modelización matemático-estadística de datos espacio temporales y Minería de datos» de la Universitat Jaume I de Castelló, coordinado por el catedrático Jorge Mateu Mahiques y en el que participan investigadores de disciplinas como Química, Geología o Ingeniería Informática, ha desarrollado técnicas de estadística espacio temporal capaces de modelizar fenómenos complejos y predecir su comportamiento para extraer conclusiones útiles o tomar decisiones relevantes.
Dichas técnicas se pueden aplicar en cualquier situación en la que se trabaje con información georreferenciada; es decir, eventos que se producen en un lugar y un tiempo conocido y de cuyo análisis estadístico se pueden inferir datos relevantes para la toma de decisiones o planificación en áreas como la seguridad ciudadana, la contaminación ambiental, la ingeniería o la epidemiología, entre otras. «La razón- explica el profesor Mateu- es que desarrollan modelos matemáticos de la predicción de cualquier fenómeno que fluctúe, que se mueva en el espacio y el tiempo».
En el campo de la gestión medioambiental, por ejemplo, el grupo de investigación ha diseñado un completo modelo de mapas de riesgo de incendios forestales, que incorpora tanto variables físicas como socioeconómicas con el objetivo de mejorar los mapas existentes de peligrosidad ante el fuego basados en simulaciones. Así, a la temperatura, la precipitación acumulada o la velocidad del viento, se añaden otras variables como el tipo de vegetación, la proximidad de carreteras o conflictos urbanísticos existentes, lo que permite afinar la prevención de los incendios.
Del mismo modo, en el caso de la criminología, el análisis integrado de grandes cantidades de datos de tipología diversa (topográficos, meteorológicos, socioeconómicos, de redes sociales, etc) puede ayudar a las administraciones a identificar zonas especialmente vulnerables por lo que al crimen se refiere y, con ello, permitir un mejor aprovechamiento de los recursos destinados al mantenimiento de la seguridad ciudadana. «Es tan interesante por la policía -explica Mateu- porque, sin ver las matemáticas que hay detrás, disponen de mapas que les muestran donde es más probable que se produzca un delito y organizarse para intentar prevenirlos».
Las metodologías desarrolladas ofrecen distintas ventajas técnicas como el aprovechamiento de grandes cantidades de datos, que hasta ahora no era posible utilizar debido a la dificultad de su procesamiento con técnicas convencionales; la predicción de sucesos mediante su modelización, y con ello, la toma de decisiones; una amortización de la inversión en I+D+i rápida dado su bajo coste; o la adaptación a cualquier problema planteado, siempre que intervenga información georreferenciada. «Usamos el fenómeno aleatorio, el que denominamos proceso estocástico, esto nos permite modelar de forma más precisa estos tipos de fenómenos», comenta Mateu.
El grupo de investigación cuenta con el equipamiento y el know-how necesario para el abordaje integral de proyectos que contemplen el uso de la estadística de datos espaciotemporales; tanto desde su concepción mediante consultoría y asesoramiento técnico y científico, como durante su realización. En estos momentos, su tecnología está en fase de implementación para la Policía Nacional de Colombia y otras policías latinoamericanas.
En concreto, a las Administraciones Públicas les ofrece servicios en diversas aplicaciones tanto en el ámbito de la explotación de datos masivos como en la generación de herramientas de estadística espacio temporal para estudios epidemiológicos, gestión de incendios forestales, evolución de la contaminación atmosférica o prevención del crimen. Y a las empresas servicios tecnológicos para quienes necesiten explotar información georreferenciada como, por ejemplo, estudios multifactoriales de la incidencia de accidentes de tráfico y otros siniestros para las empresas aseguradoras.
El equipo investigador forma parte de un grupo de investigación en el ámbito europeo y con diferentes ciudades de Estados Unidos y otros países latinoamericanos, donde trabajan la seguridad ciudadana con varios modelos de ciudad, adaptándose a las peculiaridades de cada una de ellas. Así mismo, los investigadores forman parte de la Cátedra Eurocop de Prevención del Delito de la UJI, una iniciativa pionera en el ámbito nacional e internacional que permite aunar esfuerzos para el fomento de la investigación y la innovación en este campo, financiada por Eurocop Security Systems y en la que participa desde su creación la Policía Local de Castelló de la Plana.
Más información: https://www.uji.es/serveis/ocit/base/grupsinvestigacio/detall?codi=145