Bee path

About Bee path Android App

Bee-Path és una eina que permet estudiar la mobilitat humana, registrant-la a través d’una aplicació per a dispositius mòbils. S’activa en contextos específics. Ofereix una anàlisi automàtica del tipus de mobilitat realitzada per l’usuari i proposa models matemàtics per explicar els fenòmens observats perquè en el futur pugui predir la mobilitat en contextos determinats. Bee-Path és fruit d’un equip multidisciplinari que implica físics, biòlegs i artistes dins l’Oficina de Ciència Ciutadana del BarcelonaLab.

Bee-Path es porta a terme amb la participació directa, voluntària i conscient dels ciutadans. Manté una comunicació directa amb els usuaris i fa accessible els resultats de la investigació. A més ofereix en obert els codis i les dades dels experiments per a qui vulgui fer ús dels recursos generats. El primer experiment Bee-Path es va dur a terme durant el cap de setmana del 16 i 17 de juny de 2012, en el marc de la Festa de la Ciència i la Tecnologia al Parc de la Ciutadella de Barcelona, organitzada per l’Institut de Cultura de Barcelona i que té una afluència d’unes 12.000 persones. A l’edició de 2013 de la Festa de la Ciència, es va repetir l’experiment afegint-hi un grau de complexitat més ja que els participants havien de buscar objectes i la aplicació registrava les estratègies utilitzades.

Durant l’any 2014, hem col·laborat amb el col·lectiu Domestic Data Streamers i l’empresa Couterest per estudiar el moviment dels visitants en una sala de l’exposició Big Bang Data al Centre de Cultura Contemporània de Barcelona (CCCB). Amb les dades recollides per les càmeres de Counterest, Domestic Data Streamers es pregunta: Com podem extreure una dada quantitativa de l’impacte d’una obra d’art? Aquesta és la qüestió posada en joc per la instal·lació Data Falls que mostra les dades de la presència de visitants en cinc grups d’obres d’art en una sala de l’exposició. Bee-Path vol anar un pas més enllà processant les dades: (1) trobar patrons que caracteritzin el comportament dels visitants i (2) proposar models capaços d’imaginar-se la mobilitat dels visitants en altres distribucions espacials de l’exposició. Bee-Path is a tool that allows the study of human mobility, registering it through an application for mobile devices. Fires in specific contexts. It offers an automated analysis of the types made by the user mobility and mathematical models proposed to explain the observed phenomena that can predict future mobility in certain contexts. Bee-Path is the result of a multidisciplinary team involving physicists, biologists and artists within the Office of Citizen Science BarcelonaLab.

Bee-Path is carried out with the direct participation voluntary and conscious citizens. Maintains direct communication with users and make accessible the results of the investigation. It also offers open codes and data from experiments for those who want to make use of the resources generated. Bee Path-The first experiment was conducted during the weekend of 16 and 17 June 2012, as part of the Festival of Science and Technology at the Parc de la Ciutadella in Barcelona, ​​organized by the Institute Culture of Barcelona and has an influx of 12,000 people. The 2013 edition of the Science Festival, he repeated the experiment adding a degree of complexity since most participants had registered for application objects and the strategies used.

During 2014, we worked with the group and the company Domestic Data Streamers Couterest to study the movement of visitors in the exhibition hall of the Big Bang Data Centre for Contemporary Culture in Barcelona (CCCB). With the data collected by the cameras Counterest, Domestic Data Streamers asks: How can we extract a quantitative data on the impact of a work of art? This is the question posed by the installation date at stake Falls data showing the presence of visitors in five groups of works of art in a room of the exhibition. Bee-Path wants to go a step further processing the data: (1) find patterns that characterize the behavior of visitors and (2) proposed models able to imagine the mobility of visitors in other spatial distributions of the exhibition.