Noise Maps

El proyecto Noise Maps se centró en el despliegue de un proceso de ciencia ciudadana en los barrios de la Sagrada Família y el Raval para abordar el desafío de la contaminación acústica, un grave problema relacionado con problemas de salud (falta de sueño, enfermedades psicológicas , enfermedades cardiovasculares, riesgo de ictus más alto) ) y efectos sociales negativos (debilidad de la cohesión y convivencia social, reducción de la calidad de vida, pérdida de diversidad cultural). Se basó en una experiencia previa de colaboración entre BitLab SCCL y el Grupo de Tecnología Musical de la Universidad Pompeu Fabra (MTG-UPF) en un proyecto piloto anterior llevado a cabo en el distrito de Sant Andreu en el contexto del programa de ciencias ciudadano «Calidoscopio».

La contaminación acústica era un problema acuciante en las áreas piloto, con grupos activos de la comunidad que buscaban una solución para mejorar sus condiciones de vida. El proyecto Noise Maps nació cuando uno de estos grupos comunitarios (Red Vecinal del Raval) se acercó a la Oficina de Ciencia Ciudadana de Barcelona: este servicio del Ayuntamiento de Barcelona los puso en contacto con BitLab buscando ayuda para a su problema, y ​​juntos ambas las entidades desarrollaron la propuesta del piloto como proyecto de ciencia ciudadana dirigido por la comunidad.

El piloto de Noise Maps se desplegó durante 6 meses en los barrios de la Sagrada Família y el Raval y se desarrolló en tres fases. En la fase de planificación (febrero), representantes de las comunidades locales validaron el plan piloto. Durante la fase de implementación (marzo-septiembre), los miembros de la comunidad de voluntarios se convirtieron en ciudadanos científicos y aprendieron a desplegar, calibrar y operar sus sensores desde las ventanas y balcones del hogar de acuerdo con los estándares científicos, así como a realizar grabaciones a nivel de calle en puntos de interés locales con grabadoras de sonido portátiles de alta definición. Y en la fase de evaluación (julio-septiembre), los ciudadanos participaron activamente en talleres para analizar y dar sentido a los datos recogidos, generando resultados científicos válidos y recomendaciones de políticas públicas.

La participación pública en el piloto se estructuró en dos niveles de compromiso. En primer lugar, un consejo comunitario formado por científicos ciudadanos, formado por organizaciones vecinales y representantes de los grupos de interés locales, que tomaron la iniciativa en el proceso para obtener y asegurarse de que los planes de trabajo piloto reflejaran las necesidades, valores y la idiosincrasia de la comunidad. Este núcleo se implicó en la validación del plan piloto, el fomento de la participación de la comunidad local, el liderazgo en el análisis cualitativo de los datos y la propuesta de conclusiones y recomendaciones que surgen del proceso científico. Y, en segundo lugar, el grueso de ciudadanos científicos voluntarios, que construyeron el sensor en el Ateneo de Fabricación (laboratorios de fabricación digital digitales de Barcelona), generaron datos con un dispositivo sensor y tuvieron la responsabilidad de mantenerlos en condiciones operativas.

Se desplegaron dos estrategias complementarias para generar los datos de sonido crudos. En primer lugar, las grabaciones de audio fueron realizadas por ciudadanos que participaron en talleres de campo de ciencia ciudadana. Estos talleres de campo, en forma de «safarios de caza del sonido», incluyeron la recogida de sonidos a nivel de calle en un conjunto de calles, avenidas y plazas más representativas del barrio, ubicaciones que habían sido seleccionadas y acordadas por el consejo comunitario de científicos ciudadanos. Los talleres de recogida de datos de campo se llevaron a cabo de mayo a septiembre de 2020 tanto en los barrios del Raval como de la Sagrada Família, con un total de 5 ‘safaris de caza sonora’ realizados en el Raval y 2 en la Sagrada Família al final del período piloto. Cabe decir que el primer conjunto de talleres se llevaron a cabo en mayo de 2020, en condiciones sociales de estricto confinamiento, y por tanto pudieron documentar las firmas sonoras inusuales de ambas áreas en un momento histórico.

En segundo lugar, se entregó una red de sensores acústicos (Audiomoths) a voluntarios de ciencia ciudadana, que aprendieron a manejarlos e instalaron el sensor que se había dado a su cuidado en los balcones de sus casas particulares adecuadas para tomar muestras sonoras del espacio público. En junio se llevó a cabo un primer despliegue de pruebas para afinar las estrategias de compromiso, calibrar los sensores y validar los protocolos científicos, con un mayor piloto completo desplegado en ocho ubicaciones (sólo planta baja y primer piso) en septiembre.

Las grabaciones de sonido ambiente que se realizaron duraron entre 1 y 2 minutos. En el caso de los sensores instalados en los balcones de los voluntarios, las grabaciones se limitaban a franjas horarias específicas (bandas de 2 horas por la mañana, por la tarde, por la noche y por la noche) y se separaron con intervalos de pausa de trece minutos entre las grabaciones. Estos parámetros se determinaron para minimizar el riesgo de grabar involuntariamente conversaciones personales sensibles y/o actividades privadas y se consensuaron con los voluntarios. Los participantes del taller y los custodios del sensor debían firmar una hoja de consentimiento y se les informó de las características del proyecto y del uso que debía hacerse de los datos recogidos. Además, se prepararon y desplegaron pósters informativos que alertaban a los espectadores sobre el trabajo de campo en curso, con el objetivo de respetar los derechos de los participantes pasivos a no participar en el experimento.

Las grabaciones de audio generadas en talleres de campo y casas particulares fueron recogidas continuamente por el equipo piloto, y los archivos se compartieron con investigadores de MTG-UPF mediante un sistema de intercambio de archivos online o un lápiz de memoria . Una vez colgados, se eliminaron posteriormente de los sensores originales. Los investigadores de MTG-UPF analizaron los datos de sonido en bruto para poder entrenar modelos de IA que puedan detectar automáticamente ciertas fuentes de sonido (por ejemplo, motor del coche, maquinaria de construcción, pasos humanos, canto de pájaros, etc. .). Estos modelos se utilizaron después para procesar los datos brutos con el software Essentia para extraer parámetros útiles para caracterizar los paisajes sonoros de los barrios: presión/sonoridad sonora en dBs, complejidad espectral, complejidad dinámica, componente de alta frecuencia, disonancia y probabilidad. de presencia de ocho descriptores de fuentes de sonido de alto nivel: aire acondicionado / actividad de oficina, tráfico de coches / tráfico de vehículos, niños jugando, corteza de perros, trabajos de perforación / construcción, ralentí del motor / tráfico de motores , martillo / obras de construcción, sirena de ambulancia y calle música.

Por último, se ideó una canalización de procesamiento de datos para que los datos de sonido crudo se pudieran cargar fácilmente en la base de datos de sonido abierto Freesound para el procesamiento de parámetros, ingeridas por la plataforma Grafana para crear gráficos y estadísticas dinámicas y visualizadas en un mapa de líneas geolocalizado y temporal en Instamaps – generando así «mapas de ruido» dinámicos que localizan y resaltan la presencia de estas fuentes en el paisaje sonoro de los barrios del Raval y la Sagrada Família.

Justo después de terminar la ronda final de muestreo de datos de sonido del piloto a mediados de septiembre, se llevó a cabo un taller para analizar los datos del piloto y co-crear los resultados del piloto con los voluntarios del Raval, incluyendo los siguientes pasos para generar un mayor impacto y resultados de primer nivel. Además, los resultados del piloto se compartieron con los funcionarios públicos y los servicios del ayuntamiento, con una sesión de trabajo prevista para las próximas semanas para comunicar en detalle los resultados del piloto y alimentar las recomendaciones generadas por los ciudadanos a las normativas públicas y urbanísticas.

En los siguientes enlaces puede acceder a los tres mapas sonoros generados en el marco del proyecto, así como descargar el toolkit «Cómo hacer un MAPA URBANO DEL RUIDO. Detección y análisis colaborativo de sonidos urbanos», con más información sobre cómo llevar a cabo su propio proyecto de documentación sonora y ciencia ciudadana:

Mapa Sonoro Raval

Mapa del (Des)confinamiento – Raval

Mapa del (Des)confinamiento – Sagrada Família

«Como hacer un MAPA URBANO DEL RUIDO. Detecció y análisis colaborativa de ruidos urbanos»

Mapas Sonores es un proyecto impulsado por Bit Lab Cultural SCCL, con la financiación de la Comisión Europea dentro de la iniciativa ACTION.