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Archive for the ‘noticias’ Category

Running en Nantes

2016/09/13

Cada vez que corría por esta maravillosa ciudad, lo grababa con la aplicación Runkeeper, así que he superpuesto todas las ocasiones para ver dónde exactamente se concentran las rutas que más he usado y las zonas por las que he pasado más veces. Esto es lo mal de concentrar en la misma persona alguien al que le gusta correr, apuntar cosas, visualizarlas, analizarlas…

Creo que hacer tracking de rutas, tiempos, ritmos, etc, me ayuda a enfocar lo importante que es para mí la regularidad y la constancia. No es correr en sí lo que me gusta, que sí, sino demostrarme que soy capaz de hacer algo que me entretiene, me relaja, de forma periódica y con contadísimas excepciones (lo único que me deja en casa es una lesión o un cabreo).

running-nantes

Y se ve claramente en rojo cuáles son esas zonas!!! He exportado las líneas a puntos y he creado un mapa de densidad en Global Mapper 17, al que he superpuesto un layer de Open Street Maps.

running-nantes-02

Cómo echo de menos correr por el Loira, sus parques, sus puentes, sus riachuelos… ahora corro en Madrid y también me gusta mucho pero me trae muy buenos recuerdos puesto que fue allí donde empecé a hacerlo en serio.

running

Bueno en serio quiero decir, a hacerlo siempre.

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Réalisation du carte de densité pour vérifier Localisation des colonnes aériennes de Nantes Métropole

2016/09/12

Localisation et caractéristiques des colonnes d’apport volontaire aériennes de Nantes Métropole utilisées pour la collecte des déchets.

  1. Outil de visualisation Global Mapper 17
  2. Format SHP
  3. champ: VOLUME

http://data.paysdelaloire.fr/donnees/detail/localisation-des-colonnes-aeriennes-de-nantes-metropole/

colonnes-airiennes-01
Ces colonnes sont implantées sur l’ensemble du territoire et sont destinées à la collecte du verre et des emballages recyclables (papier, carton, plastique).

colonnes-airiennes-02

C’est genial jouer un peu avec des données Open Data, j’espère que vous avez aimé.

Alberto
MSc SIG et remote sensing

Creating value through Open Data

2016/02/19

The benefits of Open Data are diverse and range from improved efficiency of public administrations, economic growth in the private sector to wider social welfare

(Source: http://www.europeandataportal.eu/)

Performance can be enhanced by Open Data and contribute to improving the efficiency of public services. Greater efficiency in processes and delivery of public services can be achieved thanks to cross-sector sharing of data, which can for example provide an overview of unnecessary spending.

The economy can benefit from an easier access to information, content and knowledge in turn contributing to the development of innovative services and the creation of new business models.

Social welfare can be improved as society benefits from information that is more transparent and accessible. Open Data enhances collaboration, participation and social innovation.

clip_image004

The economy can benefit from easier access to information, content and knowledge in turn contributing to the development of innovative services and the creation of new business models.

For 2016, the direct market size of Open Data is expected to be 55.3 bn EUR for the EU 28+. Between 2016 and 2020, the market size increases by 36.9%, to a value of 75.7 bn EUR in 2020, including inflation corrections. For the period 2016-2020, the cumulative direct market size is estimated at 325 bn EUR.

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New jobs are created through the stimulation of the economy and a higher demand for personnel with the skills to work with data. In 2016, there will be 75,000 Open Data jobs within the EU 28+ private sector. By 2020, this number will increase to just under100,000 Open Data jobs. Creating almost 25,000 new direct Open Data jobs by 2020.

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Public sector performance can be enhanced by Open Data. Greater efficiency in processes and delivery of public services can be achieved thanks to cross-sector sharing of data, providing faster access to information. The accumulated cost savings for the EU28+ in 2020 are forecasted to equal 1.7 bn EUR.

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Open Data results in efficiency gains as real-time data is used that enables easy access to information that improves individual decision-making. Three case studies are assess in more detail: how Open Data can save lives, how it can be used to save time and how Open Data helps achieve environmental benefits. For example, Open Data has the potential of saving 7000 lives a year by providing resuscitation earlier. Furthermore, applying Open Data in traffic can save 629 million hours of unnecessary waiting time on the roads in the EU.

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Economic benefits are primarily derived from the re-use of Open Data. Value is there. The question is how big?

The European Union has adopted legislation to foster the re-use of Open (Government) Data. The expected impact of this legislation combined with the development of data portals, is to drive economic benefits and further transparency. Economic benefits are primarily derived from the re-use of Open Data. Value is there. The question is how big?

Thus, the European Commission, within the context of the launch of the European Data Portal, wished to obtain further evidence of the quantitative impact of re-use of Public Data Resources. A study was carried out with the aim to collect, assess and aggregate all economic evidence to forecast the benefits of the re-use of Open Data for all 28 European Member States and the ETFA countries, further referred to as EU 28+, for the period 2016-2020.

Direct benefits are monetised benefits that are realised in market transactions in the form of revenues and Gross Value Added (GVA), the number of jobs involved in producing a service or product, and cost savings. Indirect economic benefits are i.e. new goods and services, time savings for users of applications using Open Data, knowledge economy growth, increased efficiency in public services and growth of related markets.

The market volume exhibits the totality of the realised sales volume of a specific market; the value added. A distinction can be made between the direct market size and the indirect market size. Together they form the total market size for Open Data. For 2016, the direct market size of Open Data is expected to be 55.3 bn EUR for the EU 28+. Between 2016 and 2020, the market size is expected to increase by 36.9%, to a value of 75.7 bn EUR in 2020, including inflation corrections. For the period 2016-2020, the cumulative direct market size is estimated at 325 bn EUR.

In 2016, there will be 75,000 Open Data jobs within the EU 28+ private sector. By 2020, this number is forecasted to increase to just under 100,000 Open Data jobs. This represents a 32% growth over a 5-year period. Thus, in the period 2016-2020, almost 25,000 new direct Open Data jobs will be created.

Based on the forecasted EU28+ GDP for 2020, whilst taking into account the countries’ respective government expenditure averages, the cost savings per country can be calculated. The accumulated cost savings for the EU28+ in 2020 are forecasted to equal 1.7 bn EUR.

The aim of efficiency is to improve resource allocation so that waste is minimized and the outcome value is maximised, given the same amount of resources. Open Data can help in achieving such efficiency, The study offers a combination of the insights around the efficiency gains of Open Data and real-life examples. Three exemplar indicators are assessed in more detail: how Open Data can save lives, how it can be used to save time and how Open Data helps achieve environmental benefits. For example, Open Data has the potential of saving 1,425 lives a year (i.e. 5,5% of the European road fatalities). Furthermore, applying Open Data in traffic can save 629 million hours of unnecessary waiting time on the road in the EU.

The majority of studies performed previously are ex-ante estimations. These are mostly established on the basis of surveys or indirect research and provide for a wide range of different calculations. No comprehensive and detailed ex-post evaluations of the materialised costs and benefits of Open Data are available. Now that governments have defined Open Data policies, the success of these initiatives should be measured. The study offers several recommendations for doing so.

The report goes into further detail on how Open Data has gained importance in the last several years. Furthermore, the report provides insight into how Open Data can be used, and how this re-use differs around Europe. These insights are used to develop a methodology for measuring the value created by Open Data. The resulting values are presented in a graphical way, providing insight in the potential of Open Data for the EU28+ up to 2020.

 

(Source: http://www.europeandataportal.eu/)

 

Comparación de DTM usando Global Mapper 17.0.1

2016/02/12

Hagamos hoy algo sencillo, comparar, primero cualitativamente (visualmente) y después cuantitativamente dos DTM. Por un lado elegimos una fuente muy usual, SRTM de 3 arc sec (aproximadamente 90m) con un DTM derivado de Fotogrametría Stereo.

  • Comparación CUALITATIVA (i.e visual)
  • Comparación CUANTITATIVA (i.e RMSE)

Abrimos por un lado un DTM cuya fuente sea SRTM, en este caso me he conectado via WMS (Web Mapping Service) a través del data online disponible dentro de la misma aplicación Global Mapper (File/Download Online Imagery/data). La resolución es de aproximadamente 90m (3 arc sec).

DTM-COMPARISON-20160212

Por otro lado he encontrado este DTM cuya fuente conozco (Stereo Photogrammetry). La resolución es de 5m.

DTM-COMPARISON-20160212-02

A través de la herramienta ‘digitizer tool’ (Tools/Digitizer) seleccionamos una línea dibujada al azar sobre los dos. Botón derecho del ratón-> analysis/measurement/path profile. Exporto ambas imágenes (es importante en path setup definir un mismo mínimo y máximo para poder compararlas adecuadamente).

Con Photoshop superpongo (Layer display/ multiply) ambas imágenes y veo cuán diferente son.

DTM-COMPARISON-20160212-03

Esto nos da una primera idea de la comparación, pero vayamos un poco más allá: ¿Cuál es el RMSE (Error medio cuadrático, Root Mean Square Error) entre ambas bases de datos?.

DTM-COMPARISON-20160212-04

Esta es una medida de desviación que nos va a definir mucho más exactamente que una simple visualización. Podéis ver algo más desarrollado este punto en este link de esta misma página:

https://geovisualization.net/2010/06/30/using-excel-to-calculate-the-rmse-for-lidar-vertical-ground-control-points/

DTM-COMPARISON-20160212-05

Ahora tan solo hemos de verificar que esta cifra sea la correcta teniendo en cuenta los valores de precisión prometidos en la entrega.

Espero que os haya resultado interesante, si así es, no olvidéis comentar, compartir o simplemente decir Hola. Cualquiera de estas opciones es apreciada.

Un saludo cordial,
Alberto CONCEJAL
MSc GIS and Remote Sensing

Descargas del CNIG. Open Source bien hecho!

2016/02/08

Hola amigos del GIS,
Por motivos de trabajo que no vienen al caso, he tenido que bucear de manera sistemática la web de descargas del CNIG. http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/inicio.do
Una maravilla.

cnig-20160208-01

Por motivos que tampoco viene al caso, he de hacer esto mismo de vez en cuando en todos los Institutos cartográficos del mundo y el del CNIG es sin duda en el que me resulta más fácil, en el que el modelo de datos en más lógico y en el que los links son más fiables de todo el mundo. La única obligación es la atribución obligatoria de los datos. ¿No es mucho pedir, no? Desde el día 27 de diciembre, los datos del IGN son libres CC By 4.0.
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Por tanto es obligatorio que mencione la procedencia a pie de imagen, créditos, etc.., sobre todo en publicaciones, usos comerciales, artículos, etc… (Por ejemplo puede poner “<tal dato> CC by instituto Geográfico Nacional” o más bien “derivado de <tal dato” CC by ign.es” o similares…).

cnig-20160208-02

Ya sea porque necesitemos las imágenes del PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea), un modelo digital del terreno de alta resolución o imágenes históricas de nuestro pueblo… tan solo hay que bucear un poco en el catálogo de geodatos del Instituto Geográfico Nacional (Centro Nacional de Información Geográfica) y los conseguiremos.

Por ejemplo, la semana pasada tuve que encontrar datos sobre algunas ciudades españolas para hacer varios escenarios 3D para un cliente y aquí encontré por un lado un DSM 5m elaborado con fuentes LIDAR, por otro lado me bajé de Cartociudad los datos relativos a vectores lineales, manzanas y luego desde la web de CATASTRO (https://www.sedecatastro.gob.es/OVCFrames.aspx?TIPO=TIT&a=masiv) me bajé las geometrías de todos los edificios de la ciudad (que planeo geoprocesar para eliminar las formas no deseadas y para adjudicar alturas precisas gracias al LIDAR bajado con anterioridad).

Por qué no añadir geometrías de Open Street Maps (https://www.openstreetmap.org/export) o de la propia Base Topográfica Nacional BTN25 para completar dicho escenario?

barcelona-bldg-osm-capture-20160112
MADRID-GISDATA

La verdad amigos es que desde que empezó a funcionar el Open Data, los Geógrafos y derivados tenemos mucho con lo que ‘jugar’ para hacer nuestros análisis.
http://idee.es/

Espero que os resulte interesante.

Un saludo cordial,

Alberto
Geógrafo/ Máster SIG UAH/ Diseñador Multimedia

Jugando con CartoDB

2016/01/15

Hace ya mucho tiempo que he oído hablar de CartoDB y que vengo practicando en su página web a visualizar bases de datos sencillas.

  1. Crea una cuenta
  2. Incorpora tus datos o tómalos de la galería
  3. Selecciona en modo datos la columna que quieres simbolizar/visualizar
  4. Conviértela en NUMBER si estuviera en STRING
  5. Selecciona en modo mapa en WIZARD
  6. COROPLETAS, columna _población
  7. Visualiza el resultado

cartodb03cartodb01cartodb02

Tipologías usuarios Madrid Río. Estadísticas y tendencias interesantes

2015/08/21

Después de 6 semanas en Madrid, no ha habido un solo día en que no tuviera que meterme en Madrid Rio o bien para ir a trabajar, para llevar a la niña a la guardería, volver a casa o simplemente para pasear… Madrid Río se ha convertido en la espina dorsal de mis comunicaciones por la ciudad. Una obra con la que originalmente estaba en profundo desacuerdo (por su planificación y ejecución) se ha convertido en, de alguna manera en el eje que articula mis movimientos.

2015-08-21 08.38.20

Para la multitud de personas a las que como a mí, les ha sorprendido esta infrastructura en frente de sus casas hay posibilidad de encontrarse en el mismo metro cuadrado a alguien corriendo, alguien andando, una pareja con un carrito de niños, unos amigos en patines, alguna persona en bici… unos más rápido y unos más lento, todos hemos de convivir en un trazado de unos 7,5km de largo y no más unos metros de ancho, con lo que unas mínimas normas de circulación se imponen.

Partiendo de la máxima de que el peatón tiene prioridad, no se debería pensar que este pueda hacer de su capa un sayo y moverse a su antojo por el recorrido. Otra máxima debe ser que las bicicletas respeten un límite máximo de velocidad (así como la gente en patines, patinetes, segways, etc).

Mi punto de partida ha sido medir desde un mismo punto la pasada de los usuarios y tipificarlos de acuerdo a su sexo, edad aproximada, tipo de deporte que practican y si estaban ubicados de manera correcta en el recorrido de manera que pudieran interactuar de manera normal con los otros usuarios, minimizando al posibilidad de encontronazos, golpes, caídas, etc. Entendiendo como ‘correcto’ si los usuarios circulan por su derecha.

51243949b

He tipificado a 100 usuarios en dos momentos diferentes del día y en el mismo lugar, para poder estableceer comparaciones. Ahí van los datos y posteriormente los resultados del análisis y algunas preguntas abiertas para cuando haya más tiempo o más interés.

  • #1 Avenida de Manzanares 204/ Madrid RIO 20 de Agosto 2015 entre las 16:28 y las 17:45. 35º centígrados

estadisticas-01
estadisticas-01B

sexo: 0= varón, 1=mujer
tipo: 0=andando, 1=corriendo, 2=bicicleta, 3=otro (segway, patín, patinete, etc.)
resultado: 0=correcto, 1=incorrecto

edad mediana= 28 años
moda sexo=hombre
moda tipo deporte=bicicleta
densidad usuarios=78 usuarios/hora

porcentaje posición correcta: 72%
CORRECTO

correlación sexo-corrección?= 0.28, débil
correlación edad-corrección?= -0.29, hay correlación negativa (débil)
correlación tipo deporte-corrección?= -0.33, hay correlación negativa (débil)
(ver post sobre correlación de variables)

(…)
r=1, correlation is PERFECT
0.75<r<1, correlation is STRONG
0.5<r<0.75, correlation is MODERATE
0.25<r<0.5, correlation is WEAK
<0.25, almost NO correlation, both variables are hardy related
(…)

Resumiendo, a esta hora de la tarde, las 4 y pico del mes de agosto con unos 35 grados celsius, la densidad es de 78 personas a la hora, de las cuales el 72% circula de manera correcta.

El perfil tipo de usuario a esta hora es el de VARON, CICLISTA, 28 AÑOS, POSICIÓN EN LA VÍA CORRECTA

Hay una correlación débil entre sexo y posición correcta, lo que quiere decir que las mujeres y hombres se ubican de manera incorrecta sin seguir ningún patrón definido o lo que es lo mismo, entre los mal colocados, casi el mismo número eran mujeres que hombres.

tampoco hay una relación clara de correlación de acuerdo a la edad o el tipo con respecto a la corrección o no de la ubicación.

  • #2 Avenida de Manzanares 204/ Madrid RIO 21 de Agosto 2015 entre las 09:20 y las 9:42. 28º centígrados

estadisticas-02
estadisticas-02b

sexo: 0= varón, 1=mujer
tipo: 0=andando, 1=corriendo, 2=bicicleta, 3=otro (segway, patín, patinete, etc.)
resultado: 0=correcto, 1=incorrecto

edad mediana= 35 años
moda sexo=hombre
moda tipo deporte=bicicleta
densidad usuarios=273 usuarios/hora

porcentaje posición correcta: 90% 

CORRECTO

correlación sexo-corrección?= 0.08, débil
correlación edad-corrección?= -0.07, hay correlación negativa (débil)
correlación tipo deporte-corrección?= -0.22, hay correlación negativa (débil)
(ver post sobre correlación de variables)

(…)
r=1, correlation is PERFECT
0.75<r<1, correlation is STRONG
0.5<r<0.75, correlation is MODERATE
0.25<r<0.5, correlation is WEAK
<0.25, almost NO correlation, both variables are hardy related
(…)

Resumiendo, a esta hora de la mañana, las 9 y pico del mes de agosto con unos 28 grados celsius, la densidad es de 273 personas a la hora, de las cuales el 90% circula de manera correcta.

El perfil tipo de usuario a esta hora es el de VARON, CICLISTA, 35 AÑOS, POSICIÓN EN LA VÍA CORRECTA

Hay una correlación casi inexistente entre sexo y posición correcta, entre los mal colocados, hay casi el mismo número eran mujeres que hombres, tampoco hay una correlación de acuerdo a la edad o el tipo con respecto a la corrección o no de la ubicación.

Ahora dejo algunas pregutas en el aire, es siempre el perfil tipo el de varón en bici de mediana edad o por el contrario hay picos horarios o ubicaciones donde este perfil es diferente. Podríamos encontrar alguna correlación mayor entre la posición correcta en el recorrido y alguno de los tipos estudiados?. Hay algún otro tipo (por ejemplo nivel de estudios o algún rango específico de edad) en el que veamos una relación clara con la correcta/incorrecta ubicación?.

El estudio específico de estas correlaciones podría permitir informar adecuadamente a los usuarios a através de paneles informativos y de esta manera reducir los potenciales golpes entre las personas que disfrutan de Madrid Río pero también ayudaría a integrar correctamente a los diferentes grupos de usuarios para que todos disfrutemos más adecuadamente de estas instalaciones.

Espero que te haya parecido interesante, si necesitas o quieres más información o aclaración, no dudes en ponerte en contacto conmigo por email.
Un saludo cordial!.

Alberto Concejal
albertoconcejal [at] gmail.com
MSc GIS

Comparing France Meteo and Spain Meteo from the visualization point of view

2014/11/24

After living in France for four years i have to tell i am always aware of Meteo information on TV (well, i live in Brittany, i guess this makes sense!). It was the same in Spain or anywhere else in the world where i had lived and the reason why is i have always loved Meteo and statistiques, mostly after working as an aerial surveying photographer in the late nineties… but that’s another history.

Weather forecast its quantitative data that distributes spatially, meaning every single spot will have a different figure, even if it’s separated no more than 1 mm, at least in theory. So the question is: as its impossible showing predictions for every single square mm of the area of interest, we need to estimate them using different models. Still if we point anywhere at the map we should know if the icon or figure applies or not to the spot i want to know about.

Let’s make it easier to understand, lets use images!!!

First of all, i know its difficult but it’s important, please don’t have into account Meteo news are presented (in this particular case) by Anaïs BAYDEMIR, which is a beautiful TV journalist at France 2… Let’s not focus on this (but if you happen to want to know more about her i hereby copy a couple of links to both wikipedia and youtube:

http://fr.wikipedia.org/wiki/Ana%C3%AFs_Baydemir

spain-meteo

Having said that, le’s take a look the way this is shown in Spain (TVE 2014). Well, again let’s not focus on the guy’s grey suit but…

 

 

 

 

 

spain-meteo-02

Information it’s kind of OK but what happens if we want to know about a spot in the middle of two icons?. Is the partly cloud icon which applies to my place or it’s the ‘sun and flies’ one?. How can i be sure of the forecast if i live in this this big region in the SW of Spain?…

 

 

 

 

france-meteo

On the other hand let’s focus on Anaïs_Baydemir, ops, meaning let’s focus on the way France 2 shows this information:

france-meteo-02

Every single square mm is perfectly defined, if we want to know the forecast in a particular place we know the icon that corresponds to the spot and we don’t have to guess…

france-meteo-03

I know it’s kind of nothing too important, mostly if introduced this saucy way but think about it, wouldn’t you prefer to read Meteo this way? (again i’m not asking if you prefer the way the french beauty is showing the info compared to the way the spanish guy does, that’s completely irrelevant… right?)

Regards,
Alberto CONCEJAL
MSc GIS and Meteo fan

HTML High resolution DTM visualization using Quantum GIS (Qgis)

2014/11/03

This QGIS Plugin, Qgis2threejs, exports terrain data, map canvas image and vector data to your web browser!!

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103

All you have to do is opening the DTM in Qgis (2.4.0 Chugiak), go to plugins library and install Qgis2threejs.

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103-03

Once its installed you will see this icon on screen iconand you will need to clic on it.

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103-04

Then choosing the parameters of the visualization and voilá!!

I have used a 5m DTM which source was LIDAR so the quality is very good

3dvisualizatio-DTM-QGIS-20141103-05

Hope you guys like it. Feedback would be greatly appreciated.

Alberto Concejal
MSc GIS and Quality Control
albertoconcejal [at] gmail.com

La geografía española (con minúsculas)

2014/08/26

Aquí la ‘convesación’ via twitter con el presentador de TVE Jacob Petrus. Me quejé de que se mencionara dentro de una frase, como tantas veces hemos oído, en radio y televisión, la expresión ‘La geografía española…’ refiriéndose a España en general. Lo que me indignó fue que Jacob Petrus es Geógrafo además de presentador generalista (y meteorólogo según pone en su CV) y como tal, según mi punto de vista, ha de ser precavido con la semántica y el significado de las cosas.

Allá por el año 1993, en la primera clase del primer día de carrera mis profesores Fernando Molinero y Maite Ortega (cada uno de ellos, en clases diferentes) mencionaron el hecho de que a menudo se usa la frase hecha ‘la geografía española…’ para hablar de La península o España, es decir, un lugar, sin embargo a ellos no les parecía correcto el uso dado que la Geografía (con mayúsculas) es una ciencia y como tal debe entenderse.

De acuerdo con sus palabras la RAE (Real Academia de la Lengua Española) dice:

twitter-alberto-20140826-02

(Territorio, paisaje. Usado también en sentido figurado). Pero si lo que se pretente es hacer una analogía, en este caso no sería a mi juicio correcto dado que la misma palabra tiene un significado quantitativa (ordinal) y qualitativamente (ciencia vs lugar) superior. En todo caso, queda a la interpretación particular.

Otros Geógrafos, también presentadores de televisión y meteorólogos como Florenci Rey jamás osaron utilizar tal expresión.

Claramente es una frase usada con ninguna maldad, con ganas de describir algo se dice ‘en toda la geografía española ocurre tal o tal fenómeno’ pero el efecto secundario de esas palabras es que se puede pensar que el todo LA GEOGRAFÍA es la parte EL LUGAR y de tal manera algo grande se convierte en algo pequeño.

La Geografía ya es de por sí una ciencia algo denostada por otras como la Arquitectura, la Biología, la meterología, la Topografía, el Urbanismo, la Física, y tantas otras. A lo largo de los años me he dado cuenta que no se comprendía claramente qué es ser un Geógrafo y qué es la Geografía, que éramos los que hacíamos de todo sin estar especializados en nada, de hecho cuando empecé a estudiar no había otro destino que la enseñanza o las oposiciones pero afortunadamente ahora, con la aparición del GIS y todo lo asciado a la geolocalización, eso ha cambiado notablemente.

La Geografía según yo la entendí era la ciencia de la interrelación de el hombre con el medio y hace falta la figura de un profesional que comprenda de manera global todas esas interacciones, es ahí donde llegamos los Geógrafos.

Más de 20 años han pasado desde ese día y he visto casi a diario cómo se ha usado la expresión por gente que no sabía y no tenía por qué saber la importancia de una simple frase, pero llegada la oportunidad de manifestarse usando Twitter y hablando directamente con la persona referida (Jacob Petrus) he creído conveniente hacerlo.

No obstante he de agradecer que al menos me haya contestado, cosa que habla bién de él.

 twitter-alberto-20140826

Actualización: No sólo me ha contestado sino me ha asegurado que tendrá en cuenta mi anotación.

twitter-alberto-20140826-04

Me pone contento este grado de interactividad y rapidez de feedback. De nuevo Gracias Jacob!

twitter-alberto-20140826-03