Mapeo de cámaras de hipervigilancia

La policía nos vigila, los teléfonos nos vigilan, nuestras ciudades nos vigilan.

Cada vez hay más cámaras, y cada vez hay más tecnologías para identificar a las personas que están siendo grabadas. Así, pronto, vamos a perder nuestro anonimato y nuestra libertad de movimiento, de reunión, y de armar relajo.

A partir de la discusión sobre Reconocimiento facial en espacio público en Costa Rica pensamos en varias acciones para hacer más visible lo que está pasando, y que los gobiernos empiecen la sana costumbre de consultar con sus ciudadan+s cada vez que les quitan libertades.

En este proyecto queremos mapear la ubicación de las cámaras, obtener información sobre las tecnologías usadas, quiénes son los proveedores, cuánto dinero se invierte en equipo, mantenimiento y control, cuáles son las políticas de protección de los datos y quiénes tiene acceso a la información.

Sugiero que empecemos por el primer punto de arriba: mapear la ubicación de las cámaras.
Esta consulta de overpass nos muestra el pobre estado del mapa libre, con sólo 5 puntos de vigilancia registrados:

Voy a ir poniendo aquí instrucciones de las distintas formas sencillas con las que podemos completar la información del mapa.


Pero antes, una gran advertencia. Al mapear, sacrificamos nuestro anonimato a cambio de que otras personas puedan disfrutarlo. Si quieren participar en este proyecto, deben estar conscientes de que esto les podría convertir en un objetivo muy muy fácil para quienes nos hipervigilan. Esto no es un sacrificio que tomar a la ligera, porque tod+s tenemos y tendremos cosas que queremos ocultar y proteger. Si tienen preguntas y no se sienten cómod+s haciendolas aquí en público, envíenme un mensaje directo sin muchos detalles. Luego coordinamos para encontrarnos en persona, o hablar por signal.


La forma más sencilla de mapear es sólo prestar atención a lo que nos rodea mientras vamos caminando. Instalen la aplicación de Mapillary desde la tienda de aplicaciones de su teléfono, registren su cuenta, y, cuando vean una cámara de vigilancia, tómenle una foto.

La foto va a quedar georreferenciada, lo que nos facilita un montón agregarla al mapa. En unos días les cuento cómo hacer esa parte.

Si quieren participar, respondan aquí o déjenle un <3 al post.

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Buena iniciativa leo

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Voy a contarles cómo agregar las fotos de mapillary al mapa libre de OpenStreetMap. Vamos.

Usemos esta primera foto como ejemplo. Está frente a la estación de trenes en La California:

Al abrir ese enlace, la página de Mapillary tiene un botón con tres puntitos, abajo a la derecha.

cam1

Esto abre un cuadro de menú. Dentro de la sección «Editing» hay un enlace que dice «Edit via iD». iD es el nombre del editor web de OpenStreetMap.

cam2

Ese enlace nos lleva a la página de OpenStreetMap. Aquí, registren una cuenta si no lo han hecho antes. Si ya tienen cuenta, inicien sesión.

cam3

El editor iD ofrece una demostración o «walkthrough», que les será muy útil si es la primera vez que vienen por aquí. Cuando estén listes, clic en «Edit now».

Todas las fotos capturadas con Mapillary aparecen sobre el mapa como puntos verdes, con un triángulo que indica hacia dónde estaba apuntando la cámara cuando tomaron la foto. Hay que tomar en cuenta que el GPS y los sensores de dirección y posición de los teléfonos no son demasiado precisos. Es útil hacer esto poco tiempo después de haber tomado la foto, para recordar dónde estábamos y que podamos agregar el punto al mapa lo más preciso posible. También podemos usar las otras fotos cercanas, para darnos más perspectivas y una mejor idea de dónde está lo que queremos ubicar. Pero, no tiene que ser perfecto. Una buena aproximación es suficiente y, como el mapa es colaborativo, luego más personas van a ir mejorando la información que agregamos.

La foto que estamos usando como fuente de información para agregar el punto al mapa se muestra en amarillo, más grande que las otras. Haciendo «scroll» con el mouse podemos hacer más grande el mapa, y enfocarnos en la acera en la que tomamos la foto.

cam5

Aquí pueden ver los errores de precisión entre el mapa y el teléfono. En la foto se nota que la cámara está en la acera cruzando la calle de la estación de trenes, pero el punto amarillo aparece del otro lado. También, el triángulo muestra que está apuntando para el lado contrario. ¯_(ツ)_/¯ Maldita tecnología que nos vigila, y además tiene errores.

Si no hay suficiente información con la foto y la memoria para hacer una buena aproximación, vamos a tener que regresar al lugar a recopilar más datos y mediciones. En este caso tenemos suficiente info, entonces agreguemos la cámara al mapa. Al final, todo mapa es imperfecto :slight_smile:

Le damos clic al menú de arriba, donde dice «Point».

Esto convierte el cursor en un +. Luego le damos clic a la posición aproximada en la que está la cámara, y queda una gotita blanca para marcarlo:

cam7

En la barra de la izquierda buscamos «Surveillance Camera»:

cam9

Le damos clic, y agregamos toda la información posible:

Con la foto sabemos que «Surveillance Kind» es «public», «Camera Type» es «Fixed» y «Surveillance Zone» es «town».

Listo. Arriba a la derecha hay un botón de «Save».

cam11

De vuelta en la barra de la izquierda dejamos un comentario de nuestro cambio. Si están insegur+s de que el cambio sea correcto, pueden marcar «I would like someone to review my edits», y nos avisan por aquí para revisarlo. En general, sientanse bienvenid+s y apreciad+s para hacer cambios sin miedo. Si alguien nota un error, lo corregirá sin drama ni problemas, y con más práctica vamos a ir tomando más confianza para hacer cambios más grandes.

cam12

Para terminar clic en «Upload». Ahora nosotr+s vigilaremos a los vigilantes.

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Creo que debemos unificar la forma en la que estamos mapeando éstas cámaras. Yo la etiqueta que he estado usado para ese propósito es man_made=surveillance. En esta consulta de overpass aparecen 29 ocurrencias de ese elemento en CR. En la wiki hay más info sobre la etiqueta: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/ES:Key:surveillance

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Ese punto que agregué quedó con estos atributos:

|camera:type |fixed|
|man_made |surveillance|
|surveillance |public|
|surveillance:type |camera|
|surveillance:zone |town|

Entonces lo que está mal fue mi consulta de overpass, que busca surveillance de key, y debería ser man_made.

¿@elotrojames ese punto te parece bien?

Súper. Entonces fue el zafis de la consulta del primer mensaje lo que me confundíó.

De acuerdo en que usemos man_made= surveillance

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(de aquí).

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