Movilidad, Big Data y Desarrollo
Un proyecto de datos cuantifica y analiza la movilidad humana y el impacto en la poblaci¨®n que se queda en origen
La movilidad es uno de los factores m¨¢s importantes cuando consideramos la vulnerabilidad, nivel socioecon¨®mico y medios de producci¨®n en pa¨ªses en desarrollo. Estimaciones de Naciones Unidas contabilizaban un total de 65 millones de personas desplazadas en todo el mundo en 2015. Gran parte de los desplazamientos se deben a las migraciones producidas por condiciones clim¨¢ticas adversas y desastres naturales. La movilidad tambi¨¦n nos da pistas sobre las estrategias que tienen las poblaciones para enfrentar a estas condiciones adversas y de la estructura socioecon¨®mica del pa¨ªs. Por ello, desde Naciones Unidas se ha identificado que las migraciones es uno de los desaf¨ªos m¨¢s importantes que afrontar para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Persiguiendo cuantificar movilidad, se cre¨® un proyecto fruto de la colaboraci¨®n entre la Universidad Polit¨¦cnica de Madrid, United Nations Global Pulse NY, Pulse LAB Kampala y World Food Programme en Senegal, contemplado dentro de la iniciativa Data For Development (D4D). Este proyecto supuso un caso disruptivo en el uso de Big Data para entender movilidad con alta resoluci¨®n y de forma sistem¨¢tica, maximizando la representatividad de los diversos grupos sociales. Un gran logro es que ahora podemos obtener un censo nacional cada mes o incluso cada semana.
La poblaci¨®n de Senegal est¨¢ en movimiento todo el a?o, aunque hay variabilidad de movilidad dentro de las zonas geogr¨¢ficas clasificadas respecto al medio de vida (livehood), seg¨²n muestra el estudio. En algunas regiones la ratio de poblaci¨®n migratoria es pr¨¢cticamente similar a la de la poblaci¨®n que no migra. Tambi¨¦n existe un porcentaje menor de poblaci¨®n que podr¨ªa considerarse n¨®mada debido a su medio de vida. Al comienzo de la ¨¦poca de lluvias, la poblaci¨®n de las zonas rurales decrece produci¨¦ndose un flujo masivo hacia las zonas urbanas, para luego crearse otro flujo de retorno por la cosecha. Esto es fundamental para entender diversos fen¨®menos socioecon¨®micos y el suministro de alimentos en mercados a trav¨¦s de mecanismos de seguridad alimentaria gestionados en Senegal por CSA, SECNSA y WFP.
A?os de pocas lluvias pueden producir un desajuste en esta migraci¨®n estructural, acumul¨¢ndose gente en la ciudad en busca de trabajo y alimento afectando a la oferta-demanda en mercados. Estas migraciones tambi¨¦n tienen impacto en la malnutrici¨®n y vulnerabilidad de la gente que se queda en zonas rurales, normalmente, mujeres, ni?os y gente de avanzada edad, potencialmente desprotegida. Tambi¨¦n hay un impacto en la salud global ya que estas migraciones sincronizadas con la ¨¦poca de lluvias pueden dar lugar a la propagaci¨®n de enfermedades transmitidas por mosquitos como la malaria. Tambi¨¦n suponen un factor clave en la accesibilidad a servicios sanitarios m¨ªnimos por distancia, capacidad de los servicios o la falta de concienciaci¨®n de poblaciones n¨®madas. Es clave tener en cuenta que la gente que migra a las ciudades suele quedarse en zonas pobres de Dakar y otras pocas ciudades con malas infraestructuras y condiciones sanitarias.
?C¨®mo medimos esta movilidad? En un art¨ªculo publicado en la revista PLOS ONE, se desgrana la metodolog¨ªa basada en datos anonimizados y agregados de tel¨¦fonos m¨®viles. Al usarlos, se generan huellas digitales, evidencias de comportamiento denominadas Call Detail Records. Estos datos contienen la geolocalizaci¨®n, la marca de tiempo de la llamada o mensaje e identificadores an¨®nimos de los usuarios. Posteriormente, siempre, se agregan para evitar riesgos para la privacidad de las personas. Mediante t¨¦cnicas de inteligencia artificial transformamos estos datos en perfiles de movilidad. Los datos pasan a convertirse en patrones que capturan comportamiento humano real y se pueden visualizar interactivamente desde cualquier lugar.
Estos indicadores de movilidad son fundamentales para mejorar la planificaci¨®n, monitoreo y evaluaci¨®n de decisiones y programas para el desarrollo. Adem¨¢s, se reduce el riesgo y el potencial coste de tiempo y dinero de otras metodolog¨ªas m¨¢s tradicionales. Una vez se accede a los datos se generan indicadores en tiempo real. Un aspecto clave: adem¨¢s de la mejora de eficacia y eficiencia, se aumenta la representatividad de las poblaciones en el estudio. Nuestra metodolog¨ªa consigue maximizar la representatividad, paso previo necesario a medir y reducir desigualdades. Cada grupo poblacional de inter¨¦s se ve a trav¨¦s de su perfil de movilidad y no mezclado con otros grupos sociales, as¨ª es posible dise?ar acciones m¨¢s concretas y, en definitiva, m¨¢s humanas.
El proyecto es un ejemplo de c¨®mo la inteligencia artificial puede fomentar el desarrollo y decisiones m¨¢s humanas. Mirando al futuro cercano, es posible imaginar sistemas de monitoreo interactivos que den informaci¨®n en tiempo real sobre migraciones globales para distintos grupos poblacionales. Estos nuevos sistemas se antojan fundamentales para optimizar la toma de decisiones y el dise?o de pol¨ªticas para el desarrollo y para sectores como el de la agricultura, la salud, la energ¨ªa o las infraestructuras.
El proyecto form¨® parte de la iniciativa Data For Development (D4D) impulsada por Orange y fue galardonado por la Bill & Melinda Gates Foundation.
David Pastor Escuredo es experto en Big Data para el Desarrollo y la Acci¨®n Humanitaria en la UPM. Colabora con UNGP, WFP y UNHCR en innovaci¨®n y operaciones basadas en Big Data. Es fundador y director del LifeD Lab
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