Casos d'èxit

Com una entitat dedicada a la inclusió i la innovació social, apliquem diverses metodologies de ciència de dades als projectes de l'ESS. Aquí podeu trobar alguns exemples dels nostres casos d'èxit de les solucions que havíem implementat fins ara.

Els bancs de temps són entitats d'economia alternativa en què els actors poden proporcionar o rebre serveis mitjançant la transferència del seu temps/seves hores. TimeOverflow és la plataforma que facilita la comptabilització dels intercanvis d'hores dins dels bancs.


La ADBdT és una organització que té la finalitat de promoure els bancs de temps i facilitar el seu bon funcionament. Per complir la seva missió l'organització està molt interessada en entendre i poder comunicar al públic com estan funcionant els BdTs, en ser capaç de preveure problemes amb antelació i així ajudar els bancs amb la seva gestió, i en detectar variables rellevants que ajuden a millorar el funcionament d'aquestes entitats. Les dades necessàries per contestar aquestes preguntes i donar suport a la AdBdT en la presa de decisions són a l'abast gràcies a la plataforma TimeOverflow. No obstant això, la ADBdT no posseeix les eines i el coneixement necessari per processar els bancs, analitzar-los i visualizar-los a la fi d'extreure la informació requerida.

Problema

Solució

Des de Col·lectivaT vam analitzar les dades globals de Timeoverflow per definir indicadors clau capaços de caracteritzar els bancs des de diferents punts de vista (tipus de comunitat, volum i evolució de l'activitat, estructura de la xarxa de connexions). A més, aplicant un algoritme de clustering, vam identificar grups de bancs que presenten estructures o dinàmiques similars entre ells, ajudant així la ADBdT a detectar problemes i males/bones pràctiques comuns en diversos bancs i poder així desenvolupar i proposar solucions, recomanacions o intervencions especifiques per cada grup.






Teixidora és un projecte que facilita la presa d'apunts col·laboratius en obert, genera cartografies d'actors a partir dels esdeveniments, relacionant semànticament els continguts generats, sobretot en l'àmbit de l'ESS.


El contingut de Texidora, generat a partir dels apunts, no està estandarditzat, és a dir el nom d'una organització, actor o concepte pot aparèixer en diverses formes diferents. Això impedeix la vinculació del contingut, que és imprescindible per al funcionament d'una wiki semàntica com Teixidora.

Problema

Solució

Fem servir els mètodes de processament de llenguatge natural i text clustering per detectar els conceptes similars, el que facilita l'automatització de neteja del contingut i vinculació dels conceptes. Al final vam crear un sistema automatitzat per generar i descarregar les dades de vinculació entre conceptes, organitzacions i actors. Amb el nostre treball millorem la qualitat de les dades de la plataforma donant una visió més completa i precisa de l'àmbit d'ESS.






Cada dia introduïm una gran quantitat de residus plàstics mitjançant el nostre consum de menjar, sobretot amb les nostres compres "per emportar." Reusabol vol disminuir aquest consum d'un sol ús amb els seus tuppers reutilitzables que circulen a la seva xarxa de restaurants.


En el seu projecte pilot, Reusabol volia extreure mètriques importants capaços de descriure l'ús dels tuppers i els seus usuaris enfocant en una quantitat de restaurants limitada. No obstant això, les dades que tenien a disposició venien dels restaurants i no d'una aplicació centralitzada. És a dir, a través d'un exercici d'intel·ligència empresarial, es requeria poder extreure informació útil per prendre decisions de cara al futur, a partir de dades d'ús dels tuppers anònims i agregats setmanalment.

Problema

Solució

Des de Col·lectivaT vam treballar amb l'equip de Reusabol per identificar possibles mètriques calculables a partir de les dades disponibles. Després, vam aplicar models matemàtics senzills per modelar el comportament dels usuaris de cara a la retenció dels tuppers. Amb unes hipòtesis de la lògica vam calcular les mètriques de taxa de lliurament i el temps mitjà de retenció dels tuppers. Finalment vam treballar amb Reusabol per definir nous objectius de cara al futur, assegurant que les accions del projecte compleixin la visió d'economia circular de Reusabol.