La lucha contra la malaria con datos

Móviles que salvan vidas: cuando espiar tus datos puede cambiar el mundo (para bien)

Las señales de las antenas permiten recoger datos estadísticos que sirven para erradicar la malaria o comprobar qué zonas necesitan más ayuda humanitaria.

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Hay datos y mapas que son mucho más que cifras y lugares. Pueden salvar vidas. Nos muestran zonas, por ejemplo, donde la malaria campa a sus anchas o poblaciones que han sufrido una catástrofe natural hace poco y necesitan ayuda humanitaria urgente. Para llegar a estos lugares no nos servimos de la estadística clásica, sino de los datos que aportan las antenas de teléfonos móviles. Es una técnica muy efectica y de bajo coste que se está usando con éxito para mejorar la vida en muchos países en desarrollo.

Desde hace algunos años, numerosos investigadores emplean los datos que generamos con nuestro uso de los dispositivos y que recogen las antenas para mejorar las condiciones de vida donde más se necesita. Son datos del día a día que a veces pueden ofrecer más ayuda a las ONG que un censo desactualizado.

El mapa de la malaria

Gracias a ello es posible, por ejemplo, controlar la malaria en África. Mediante la observación de las llamadas de teléfono, un grupo de investigadores ha elaborado un mapa que permite visionar el riesgo de que la enfermedad se propague. Así, se podrían establecer las medidas oportunas para su control.

Andrew J. Tatem es uno de esos científicos. Desde 2007, cuando estudió la malaria en la isla de Zanzíbar para eliminar la enfermedad y saber cómo llegaba a la costa continental, este profesor de la Universidad de Southampton (Reino Unido) y otros compañeros hacen estos análisis en Kenia —donde analizaron datos de un año de teléfonos de 15 millones de personas para dar con las fuentes del mosquito portador—, Namibia, Haití o Senegal.

En Zanzíbar, dependiente de Tanzania, “necesitábamos entender los patrones de viaje de la gente, yendo y volviendo al continente, pero existían pocos datos de rutas de viaje, duración y destinos”, explica Tatem a Teknautas. Él pensó en investigar los datos de los registros de llamadas móviles, que terminaron siendo valiosos para aportar información y el germen de investigaciones posteriores en otros países.

El mosquito ‘Anopheles’ es el culpable de la transmisión de la malaria. (Imagen: Wikipedia)
El mosquito ‘Anopheles’ es el culpable de la transmisión de la malaria. (Imagen: Wikipedia)

Gracias a los mapas que elabora su equipo, es posible trazar cómo la enfermedad se desplaza sin necesidad de que el mosquito lo haga y actuar en consecuencia para evitar su propagación. Sorprende cuánto se mueve la gente “y cuán estacionales son estos movimientos. Esto puede tener grandes impactos en las dinámicas de movimientos del contagio así como cambios en las demandas de servicios de salud”. También, sirve para detectar las posibles fuentes del mosquito para actuar sobre ellas. En Namibia, por ejemplo, los análisis llevados a mapas “conducen a la priorización de áreas clave para la distribución de mosquiteros y la fumigación de interiores”. “La investigación está contribuyendo a una comprensión más amplia de la enfermedad y a cómo abordarla”, explica Tatem.

También señala que acceder a los registros de metadatos requiere “colaboraciones prudentes y acuerdos legales” con operadoras, la aprobación de las autoridades reguladoras y la colaboración de los organismos sanitarios de cada país. Él es codirector del proyecto Flowminder, con sede en Estocolmo, que publica gratis datos móviles para ayudar a mejorar los sistemas de salud pública en países en vías de desarrollo o para entender los cambios demográficos por culpa del cambio climático en Bangladés. También es director de Worldpop, cuyos mapas pretenden servir a investigadores y políticos para tratar el aumento futuro de la población o la sostenibilidad de los ecosistemas.

Desde Harvard para el mundo

La Data-Pop Alliance es una iniciativa que nació en 2014 de la mano de la Iniciativa Humanitaria de la Universidad de Harvard, el MIT Media Lab y el Overseas Development Institute de Reino Unido. Su objetivo es reunir a investigadores, expertos o activistas para “promover una revolución centrada en el uso del ‘big data’”, cuenta a Teknautas Nuria Oliver, directora de Ciencias de Datos en España del proyecto. Repartido por todo el mundo, cuenta con sedes en Nueva York, Bogotá o Cambridge y el apoyo financiero de organizaciones internacionales como el Banco Mundial, filántropos como la Fundación Rockefeller y empresas como Google.

Los patrones de uso de teléfonos móviles pueden servir para desarrollar programas de ayuda en Costa de Marfil. (Imagen: Wikipedia)
Los patrones de uso de teléfonos móviles pueden servir para desarrollar programas de ayuda en Costa de Marfil. (Imagen: Wikipedia)

Con datos móviles, el equipo de la Data-Pop Alliance cree que se pueden extraer los niveles de pobreza de países como Costa de Marfil o Senegal. “La principal idea es que a partir de datos agregados y anonimizados de la red de telefonía móvil se pueden inferir patrones de consumo, movilidad y red social que son reflejo del nivel de desarrollo socioeconómico de una región”, describe Oliver. Obtener estos datos de los móviles, e incluso sumarlos a los de otras fuentes como satélites o redes sociales, “es muy importante, porque el nivel socioeconómico es un representante del nivel de acceso a la educación, a la sanidad, al agua potable”.

Esta científica recuerda que, además, los métodos tradicionales de estadística tienen limitaciones al ser manuales y realizarse con una periodicidad larga: los censos, por ejemplo, se pueden hacer cada diez o doce años.

Buscando la pobreza en Ruanda

Joshua Blumenstock también es un experto en datos móviles para combatir la pobreza. Este profesor de la Universidad de California ha investigado el uso del ‘big data’ móvil para el desarrollo. Su interés por los metadatos proviene, según explica a Teknautas, de intentar mejorar la calidad de vida de la población. Para él, hay “muchas fuentes de datos” que pueden caracterizar a las poblaciones de países en desarrollo. En Ruanda comprobó con datos móviles de cuatro años cómo la población mandó dinero a sus familiares a través del teléfono móvil después del terremoto de 2008 del lago Kivu. Las llamadas se multiplicaron, así como los mensajes para enviar dinero. De esta forma, el equipo pudo concluir dónde estaba la población más rica y también la más pobre y, por tanto, más necesitada de ayuda.

“Ruanda tiene una infraestructura estadística nacional más fuerte que muchos otros países subsaharianos y que otros países en desarrollo”, pero muchas veces las ONG u otras instituciones tienen dificultades para acceder a esta información. Su equipo tomó los datos móviles para crear “mapas precisos de pobreza”. Para él, los datos móviles sirven para diseñar mapas de alta resolución “que con las encuestas tradicionales es más difícil”.

“Estamos buscando más que solo pobreza”, como la satisfacción con la situación financiera del país o si la calidad de vida está cambiando

Los datos se obtienen de los que las compañías recogen y ceden a los investigadores. Que lo hagan gratis o no “depende del operador”, cuenta. “Es más construir confianza, demostrar que tú eres en cierta manera un guardián fiable de los datos”. Blumenstock asegura que hay protocolos de uso seguro, sobre todo con datos muy sensibles.

“Estamos buscando más que solo pobreza”, como la satisfacción con la situación financiera del país o si la calidad de vida de la gente está cambiando con el paso del tiempo. Blumenstock está ahora inmerso en uno de esos proyectos, en Afganistán: “Hay regiones enteras a las que no puedes enviar recopiladores de datos de encuestas”. Gracias a los metadatos móviles, ha concluido que aquellas personas que viven en áreas más violentas usan menos los sistemas de pagos móviles que existen, y que eso impide el desarrollo de estos sistemas financieros en el país.

Los riesgos de usar estos datos

Como Blumenstock, Bruno Sánchez-Andrade Nuño también conoce este tipo de información al dedillo. Trabajó en la unidad de datos del Banco Mundial y ahora es vicepresidente de Impacto Social en Satellogic, una compañía de satélites y análisis de datos. Ahora mismo está trabajando en Bután para una empresa de avellanas cuyo objetivo es frenar la erosión del país, duplicar el salario de 10.000 granjeros pobres y obtener beneficios con todo ello. “Hay gente aquí que no sabe ni leer ni escribir, pero usan teléfonos móviles”, explica a Teknautas.

A la hora de tomar los datos no nos podemos conformar con solo una operadora o modelo de móvil. (Foto: Erik (Hash) Hersman, Flickr)
A la hora de tomar los datos no nos podemos conformar con solo una operadora o modelo de móvil. (Foto: Erik (Hash) Hersman, Flickr)

Sin embargo, en Bután o en cualquier otro lugar del mundo, puede haber gente que no use teléfono móvil, y estas personas se quedan sin la atención que necesitan si nuestras acciones solo se basan en este tipo de metadatos: “Aquellos que están justo por debajo de ese nivel, de ese umbral de posibilidad, se quedan atrás”. Por ello, él destaca “la importancia de no dejar a nadie por su umbral mínimo”.

A la vez, los datos tienen que ser muy representativos: “Si tú solamente usas telemetría de iPhones no vas a tener acceso a un segmento de la población bastante grande, porque la gente que tiene iPhones es gente que tiene más dinero”. Lo mismo pasaría si solo se usara una operadora o una determinada tarifa.

“Hay un montón de datos, un montón de posibilidades”, siempre y cuando se utilicen con cuidado y de manera representativa, concluye este asturiano. “Si los datos son el recurso más valioso hoy”, señala Oliver, “entonces es necesario compartirlos y controlarlos más ampliamente para servir a la democracia y no a una élite”. Numerosos equipos se dedican a estas tareas para hacer del planeta un mundo mejor, con la ayuda de datos que no somos conscientes de estar difundiendo.

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