Big Data contra la pesca ilegal

Los desmanes pesqueros imponen una presi¨®n intolerable sobre un bien com¨²n cada vez m¨¢s escaso. De acuerdo con las estimaciones m¨¢s recientes de la FAO, un tercio de los caladeros mundiales est¨¢n sobreexplotados y otro 60 % se encuentra al l¨ªmite de sus capacidades. La magnitud de los recursos desviados por la llamada pesca ilegal, no declarada y no reglamentada (INDNR) se acerca a los 40.000 millones de d¨®lares anuales, seg¨²n WWF, buena parte de los cuales son un robo directo a los pa¨ªses pobres. Para las naciones costeras con instituciones y mecanismos de control m¨¢s d¨¦biles, la pesca ilegal erosiona los medios de vida de los ciudadanos y los ingresos de los Estados, adem¨¢s de amenazar gravemente los recursos naturales de los que dependen.

M¨¢s informaci¨®n

La Uni¨®n Europea, c¨®mplice del saqueo de los mares africanos

Solo para ?frica occidental, se ha estimado que la factura que pagan seis de los pa¨ªses con ingresos per c¨¢pita m¨¢s bajos del planeta ronda cada a?o los 2.300 millones de d¨®lares, el 15 % de su PIB agregado.

Ante este panorama, la sofisticaci¨®n y expansi¨®n de los mecanismos de control se ha convertido en una prioridad para las organizaciones p¨²blicas y privadas que batallan en este campo. El uso de las herramientas de big data ha permitido un avance sin precedentes a la hora de contestar dos preguntas fundamentales para cualquier actuaci¨®n: ?qui¨¦nes son los barcos? y ?qu¨¦ est¨¢n haciendo en cada momento?

Un reciente informe del Overseas Development Institute (ODI) ofrece una interesante perspectiva de estas herramientas. De acuerdo con sus autores (Miren Guti¨¦rrez, Alfonso Daniels y Guy Jobbins), las organizaciones privadas est¨¢n siendo m¨¢s r¨¢pidas y eficaces que los gobiernos a la hora de aprovechar las oportunidades que ofrecen los datos. Cinco actores ¨C dos empresas y tres entidades sin ¨¢nimo de lucro¨C est¨¢n revolucionando este campo con su capacidad para monitorear y analizar la informaci¨®n procedente de los movimientos de los barcos.

Los valores a?adidos de estas organizaciones son en cierto modo complementarios: ¡°La capacidad de FishSpektrum para analizar e identificar embarcaciones individuales; el enfoque anal¨ªtico en tiempo real de OceanMind; las capacidades computacionales de Global Fishing Watch; el mapeo que Navama realiza de las cadenas de aprovisionamiento; o la atenci¨®n de TM Tracking a los aspectos organizativos de la actividad criminal en la pesca internacional: todos ellos tocan asuntos diferentes y fundamentales de este reto¡±.

En el papel del ODI encontrar¨¢n un an¨¢lisis sucinto pero pedag¨®gico de las dificultades que tenemos por delante. Algunas ¨Ccomo el hecho de que menos del 2 % de los nav¨ªos est¨¢n obligados a incorporar sistemas de identificaci¨®n autom¨¢tica¨C impiden saber d¨®nde est¨¢ un barco e inferir qu¨¦ est¨¢ haciendo. Otras ¨Ccomo la dispersi¨®n de bases de datos de nav¨ªos en categor¨ªas geogr¨¢ficas, t¨¦cnicas o sectoriales¨C dificultan la disponibilidad y calidad de los datos, y por lo tanto las posibilidades de actuar legalmente sobre la base de ellos.

Pero resulta indudable que el camino hacia adelante pasa en parte por aqu¨ª. Los autores mencionan precedentes ilusionantes en otros asuntos igualmente enrevesados, como el de la miner¨ªa o los grandes episodios de contaminaci¨®n. Se puede esperar de estas organizaciones que, a pesar de competir entre ellas, colaboren en tareas comunes de inter¨¦s p¨²blico. Pero lo primero que hay que hacer es exigir a las autoridades internacionales y a quienes las influyen que establezcan las normas e incentivos necesarios para liberar el potencial de estos datos: desde la consolidaci¨®n de listas de nav¨ªos involucrados en operaciones ilegales hasta la creaci¨®n de una base de datos ¨²nica y homog¨¦nea que cubra todas las embarcaciones pesqueras que operan en el planeta. Si esperamos, pronto puede ser demasiado tarde.