En mi trabajo diario en Gobiernoabiertodealmonte y como vecino implicado, he comprobado que los datos abiertos pueden ser una herramienta poderosa para detectar problemas urbanos y convertirlos en propuestas concretas. Aquí comparto un método práctico y ejemplos reales para que cualquier persona —desde una vecina preocupada hasta una asociación local— pueda aprovechar los datos públicos de Almonte (https://www.gobiernoabiertodealmonte.es) y transformar información en acción.
¿Por qué usar datos abiertos para problemas urbanos?
Los datos abiertos nos permiten pasar de sensaciones o anécdotas a evidencias: cuándo y dónde hay más incidencias de alumbrado, qué calles tienen más baches, qué zonas acumulan residuos o dónde faltan pasos de peatones. Con pruebas claras es más fácil dialogar con el Ayuntamiento, organizar acciones comunitarias o priorizar intervenciones.
¿Qué tipos de datos puedo encontrar sobre Almonte?
En el portal municipal y en otras fuentes locales se suelen publicar datasets útiles. Te detallo algunos habituales y cómo los uso:
Incidencias y partes municipales: registros de reparaciones, avisos de baches, luminarias. Útil para mapear concentración de problemas.Servicios públicos: rutas de recogida de residuos, líneas de transporte, puntos limpios.Infraestructuras: red de alumbrado, arbolado, mobiliario urbano y pasos de peatones.Datos demográficos y de uso del suelo: para correlacionar problemas con densidad de población o zonas comerciales.Tráfico y siniestralidad: siniestros por tramos y horarios. | Dataset | Formato | Utilidad práctica |
| Incidencias municipales | CSV / GeoJSON | Detectar calles con más avisos y tiempos de resolución |
| Alumbrado público | Shapefile / GeoJSON | Localizar farolas apagadas o necesidad de renovación |
| Recogida de residuos | CSV | Optimizar rutas y puntos de contenedores |
Herramientas sencillas para empezar
No necesitas ser experto en tecnología. Yo uso una combinación de herramientas gratuitas y accesibles que cualquier vecino puede aprender:
Google Sheets o Excel: para limpiar y filtrar datos rápidamente.Datawrapper: crear mapas y gráficos interactivos sin programar.QGIS: cuando quiero trabajar con capas geográficas y análisis espacial (tiene curva de aprendizaje, pero hay muchos tutoriales).OpenRefine: para limpiar texto y unificar direcciones.Overpass Turbo / OpenStreetMap: cruzar información y comprobar la realidad del callejero.Proceso paso a paso: detectar un problema urbano
A continuación te explico el flujo que sigo cuando quiero convertir datos en propuestas:
1. Definir la pregunta: ¿Qué quiero detectar? Por ejemplo: “¿Qué calles acumulan más incidencias de baches en 12 meses?”2. Buscar y descargar datos: intento localizar el dataset municipal (CSV, GeoJSON) en el portal de datos abiertos del municipio o solicitándolo vía transparencia si no está publicado.3. Limpiar y preparar: uso Google Sheets o OpenRefine para normalizar calles, fechas y tipologías.4. Visualizar: mapeo las incidencias en Datawrapper o QGIS para ver concentraciones espaciales. Un mapa comunica mucho más que una tabla.5. Analizar patrones: cruzo con capas de tráfico, densidad poblacional o rutas de transporte para entender por qué se producen más incidencias en ciertas zonas.6. Validar en campo: salgo a verificar (o pido fotos a vecinos) para confirmar que los datos reflejan la realidad actual.7. Proponer soluciones: redacto propuestas concretas: reasfaltado prioritario, mantenimiento del alumbrado, cambios en la frecuencia de recogida de residuos.8. Comunicar y participar: comparto resultados en el blog (Gobiernoabiertodealmonte), redes sociales y en la plataforma participativa del Ayuntamiento, acompañando con mapas y un resumen claro.Ejemplo práctico: baches en el centro
Hace tiempo detecté un patrón que molestaba a comerciantes y peatones: muchas incidencias por baches en el casco urbano. Así lo abordé:
Descargué el CSV de incidencias del último año desde el portal municipal.Limpié y normalicé los nombres de calle con OpenRefine para evitar duplicados (C/ Almonte vs Calle Almonte).Importé el archivo a Datawrapper y generé un mapa de calor. Se veía claramente una concentración en dos calles comerciales.Crucé esos puntos con el horario de carga y descarga y la intensidad de tráfico. Concluí que la combinación de tráfico pesado y drenaje deficiente empeoraba el firme.Preparé un dossier con mapas, fotos y una propuesta: prioridad de reasfaltado en las dos calles + revisión del drenaje en la próxima intervención.Presenté la propuesta al concejal responsable y la publiqué en el blog para recabar apoyo vecinal. Tras la presión pública y técnica, el Ayuntamiento programó una intervención.Cómo convertir datos en una propuesta que funcione
Los datos por sí solos no garantizan cambios. Lo fundamental es empaquetarlos para la acción:
Sintetiza: presenta el problema en dos párrafos y añade un mapa y 3 recomendaciones concretas.Propón soluciones realistas: en vez de pedir “arreglar todo”, sugiere fases y prioridades.Incluye costes aproximados: un rango de costes (presupuestos sencillos) ayuda a que la administración valore la propuesta.Moviliza apoyo: recoge firmas o apoyo de comerciantes/vecinos y acompáñalo con evidencias.Ofrece colaboración: propón una mesa vecinal-técnicos para supervisar la intervención.Preguntas habituales que me hacen
Respondo brevemente a las dudas que más surgen cuando explico este enfoque:
¿Qué pasa si no encuentro los datos? Pide la información por transparencia o utiliza observación ciudadana y reportes (fotos, localizaciones) para crear tu propio dataset.¿Necesito saber programar? No. Herramientas como Datawrapper o Google Sheets permiten análisis básicos. Para análisis más complejos puedes pedir ayuda a estudiantes o colectivos técnicos.¿Cómo afecta la privacidad? Evita publicar datos personales. Trabaja con agregaciones (por calle, barrio) y respeta la normativa.¿Cuánto tiempo lleva? Un primer mapa y análisis sencillo puede hacerse en unas horas; un estudio completo, en semanas.Si te interesa, puedo preparar una guía práctica paso a paso para un barrio concreto de Almonte o ayudarte a interpretar un dataset que tengas. En Gobiernoabiertodealmonte publico ejemplos, plantillas y recursos para que te sea más fácil empezar. Anímate: con datos y comunidad, podemos convertir problemas en soluciones reales.
