Inteligencia artificial para prever los desplazamientos de refugiados

Lo que a un experto le costar¨ªa horas, Foresight lo consigue en segundos. El software de predicci¨®n del Consejo Dan¨¦s para los Refugiados (DRC, por sus siglas en ingl¨¦s) eval¨²a la informaci¨®n aportada por m¨¢s de 120 fuentes de datos, analiza la muestra y calcula, por ejemplo, qu¨¦ efectos puede tener la crisis del coronavirus sobre los desplazamientos de poblaci¨®n.

Seg¨²n el programa, en Burkina Faso, N¨ªger, Mal¨ª y Nigeria la pandemia posiblemente obligar¨¢ a alrededor de un mill¨®n de personas a abandonar su hogar, agravando la ya dif¨ªcil situaci¨®n en una zona asolada por los conflictos.

Los programas inform¨¢ticos como Foresight est¨¢n dise?ados para aumentar la eficacia de la ayuda humanitaria y de las intervenciones correspondientes. ¡°La herramienta nos ayuda a prever m¨¢s r¨¢pidamente lo que va a pasar, de manera que podamos planificar mejor y actuar antes en una crisis humanitaria¡±, explica Charlotte Slente, secretaria general de DRC. Adem¨¢s, las reacciones r¨¢pidas suelen acarrear tambi¨¦n menos costes.

Los expertos de la organizaci¨®n ya hab¨ªan intentado antes hacer pron¨®sticos sobre desplazamientos bas¨¢ndose en los datos y la experiencia. Ahora, el algoritmo ayudar¨¢ a predecir con mayor precisi¨®n cu¨¢ndo se dar¨¢ determinado escenario, y a analizar m¨¢s acertadamente los efectos de diversos factores como la situaci¨®n econ¨®mica, los conflictos, el clima o las actuaciones de los Gobiernos. Slente lo denomina ¡°el ADN del desplazamiento¡±.

De todas maneras, el algoritmo no hace milagros. ¡°El programa no sabe lo que va a pasar ma?ana o la semana que viene¡±, puntualiza Slente. ¡°Las previsiones se refieren a los pr¨®ximos entre uno y tres a?os, y el modelo no es capaz de pronosticar si las personas van a desplazarse en el interior del pa¨ªs o si decidir¨¢n cruzar la frontera¡±.

Primeros proyectos piloto

En el futuro, el DRC quiere poner su programa a disposici¨®n de otras organizaciones a trav¨¦s de una plataforma. El sector de la ayuda humanitaria tiene un gran inter¨¦s en estas herramientas, pero la aplicaci¨®n de programas de an¨¢lisis de datos y predicci¨®n se encuentra todav¨ªa en fase experimental.

El cient¨ªfico de datos Miguel Luengo Oroz atribuye el hecho de que la tendencia haya tardado tanto en implantarse en los campos de la gesti¨®n de crisis y la ayuda al desarrollo a la falta de conocimientos t¨¦cnicos, pero tambi¨¦n a las capacidades limitadas de las organizaciones humanitarias.

¡°Los expertos en desarrollo y los especialistas en datos no suelen hablar el mismo lenguaje, no tienen un vocabulario com¨²n, proceden de contextos diferentes y a menudo no logran armonizar sus objetivos¡±, es el diagn¨®stico que hace en un art¨ªculo el director cient¨ªfico de Global Pulse de Naciones Unidas.

Por esa raz¨®n, Global Pulse es una de las iniciativas de Naciones Unidas que realiza una labor pionera en la intersecci¨®n entre la ayuda al desarrollo y la tecnolog¨ªa. Entre otras tareas, investiga las posibilidades de los macrodatos y la inteligencia artificial, y apoya a otros organismos de la ONU en la ejecuci¨®n de proyectos. Debido a la pandemia, los Gobiernos de todo el mundo est¨¢n particularmente interesados en los modelos basados en datos capaces de calcular la propagaci¨®n de los contagios, la repercusi¨®n de las estrategias planificadas, y los posibles efectos colaterales.

El tiempo, los tuits y el precio de las cabras

El equipo de innovaci¨®n del Alto Comisionado de Naciones Unidas para los Refugiados (ACNUR) ya ha elaborado varios enfoques experimentales para recopilar informaci¨®n sobre futuros movimientos migratorios.

Por ejemplo, los analistas de datos han utilizado informaci¨®n de c¨®digo abierto para determinar las condiciones meteorol¨®gicas futuras de las traves¨ªas en barco a trav¨¦s del Mediterr¨¢neo, y han vigilado las publicaciones de los traficantes de personas en Facebook para obtener indicaciones acerca de la evoluci¨®n de los precios, las rutas frecuentes y la afluencia de emigrantes en los puntos nodales. Tambi¨¦n utilizaron algoritmos para explorar las redes sociales, Twitter entre ellas, en busca de palabras clave y de manifestaciones de sentimientos negativos a fin de captar el estado de ¨¢nimo y los relatos de los emigrantes.

A veces, los datos que indican que se aproxima un desplazamiento resultan m¨¢s ins¨®litos. Es el caso del aumento del precio de los bidones de agua o el descenso del de las cabras, como ocurri¨® en Somalia. ¡°Que la gente empezase a deshacerse de 50 o 60 cabras de golpe y los precios bajasen nos dio un indicio de que esas personas planeaban marcharse¡±, explica Andrew Harper, de ACNUR.

Los motivos para abandonar el hogar y emigrar son m¨²ltiples, lo cual tambi¨¦n dificulta el desarrollo de programas de predicci¨®n. ¡°Intervienen muchos factores distintos que interact¨²an de manera compleja. No se puede explicar los fen¨®menos centr¨¢ndose en un ¨²nico aspecto¡±, afirma Alexander Kj?rum, experto en tecnolog¨ªas del Consejo Dan¨¦s para los Refugiados y uno de los creadores de Foresight. Algo que le sorprendi¨® fue hasta qu¨¦ punto la actuaci¨®n de los Gobiernos y la violaci¨®n de los derechos humanos, aparte de los conflictos, influyen en los desplazamientos.

Cuando, hace dos a?os y medio, se puso en marcha el proyecto piloto, no estaba claro si el software ser¨ªa capaz de lograr resultados significativos, ya que su desarrollo hab¨ªa sido un constante proceso de prueba y error. Actualmente, Kj?rum se muestra confiado: ¡°Todav¨ªa estamos en la fase de elaboraci¨®n, y seguimos trabajando para pulir y perfeccionar la herramienta, pero los resultados obtenidos hasta ahora son alentadores y muestran un alto grado de precisi¨®n¡±, afirma.

Un bajo porcentaje de error

Para probar Foresight, el equipo introdujo en el programa datos de Myanmar y Afganist¨¢n e hizo que simulase escenarios para lapsos de tiempo pasados. Acto seguido, las predicciones se compararon con la realidad. Seg¨²n Kj?rum, el algoritmo hizo pron¨®sticos muy precisos, con una tasa de error de entre el 8% y el 10%.

El algoritmo tiene la capacidad de aprender y para sus predicciones analiza datos hist¨®ricos de los ¨²ltimos 20 a 25 a?os con el fin de identificar patrones y extraer conclusiones para el futuro. Cuanto m¨¢s completas sean las estad¨ªsticas del pasado, m¨¢s precisos ser¨¢n los pron¨®sticos. El programa utiliza sobre todo datos nacionales de los Gobiernos y de organizaciones como la ONU y el Banco Mundial sobre conflictos y violaciones de los derechos humanos, desarrollo econ¨®mico o factores socioecon¨®micos. El inconveniente de esta perspectiva es que, como el software se concentra en los datos nacionales y no en los locales, es m¨¢s dif¨ªcil valorar algunos desencadenantes, como los conflictos que afectan solo a una zona concreta, porque la densidad de datos es menor.

Hay 15 indicadores clave especialmente relevantes para que el algoritmo calcule el riesgo de desplazamiento forzoso, entre ellos el paro, la corrupci¨®n, los servicios p¨²blicos, la seguridad alimentaria, los asesinatos pol¨ªticos, las v¨ªctimas civiles de los conflictos, las violaciones de los derechos humanos, las cat¨¢strofes naturales y la desigualdad social. El programa no solo calcula el n¨²mero de personas desplazadas, sino que tambi¨¦n permite a los usuarios explorar la relaci¨®n entre los distintos indicadores en un modelo de causalidad.

El algoritmo tambi¨¦n puede simular diversos escenarios. Por ejemplo, si los expertos quieren calcular los efectos de la crisis del coronavirus, pueden modelizar qu¨¦ pasar¨ªa si la econom¨ªa del pa¨ªs cayese un par de puntos porcentuales, la gobernabilidad disminuyera, o la intensidad del conflicto se incrementase. El software elabora para cada supuesto una previsi¨®n de riesgo de desplazamiento forzoso.

¡°Sin embargo, al programa le cuesta predecir sucesos repentinos o sin precedentes, como el conflicto de los rohiny¨¢s de 2017 y el desplazamiento masivo¡±, precisa Kj?rum. Entonces, el Ej¨¦rcito de Birmania asesin¨® a miles de personas, destruy¨® pueblos y viol¨® a mujeres y ni?os de la minor¨ªa musulmana en una brutal ofensiva. M¨¢s de 700.000 personas se vieron obligadas a huir.

En los pr¨®ximos meses se dispondr¨¢ de nuevas simulaciones para otros pa¨ªses, y en el futuro, el c¨®digo tambi¨¦n ser¨¢ accesible para otros usuarios a trav¨¦s de Internet, de manera que las organizaciones puedan adaptarlo a sus necesidades y completarlo con nuevos datos.

No obstante, Charlotte Slente tambi¨¦n es consciente de las limitaciones de la aplicaci¨®n. ¡°Las predicciones no son una ciencia exacta, y las decisiones no deber¨ªan basarse exclusivamente en ellas¡±, advierte. En consecuencia, en el futuro un algoritmo tampoco podr¨¢ sustituir a la experiencia y la opini¨®n de los asistentes en situaciones de crisis y de los expertos en desarrollo.

Este reportaje fue publicado originalmente en alem¨¢n en la secci¨®n Globale Gesellschaft de Der Spiegel.

Puedes seguir a PLANETA FUTURO en Twitter, Facebook e Instagram, y suscribirte aqu¨ª a nuestra ¡®newsletter¡¯.