Desescalada en Big Data

Justo antes del inicio del confinamiento tuve la oportunidad de escribir un artículo sobre las posibilidades del Big Data y la Inteligencia Artificial frente a la infección por Covid-19. Continuando en esa línea, este nuevo artículo surge, en cierta forma, como una prolongación natural del anterior, analizando las oportunidades que brindan las tecnologías de datos en la gestión de la desescalada, pero también como una reflexión sobre la experiencia de las últimas semanas.

Ahora, aunque la situación esté lejos de acabar, podemos respirar algo más tranquilos: el confinamiento ha funcionado, dando pie a la segunda fase. Con la salida de los niños del pasado domingo vimos las nuevas dificultades a las que se enfrentaban las áreas más pobladas, y que se agravarán según avance la desescalada. Sin embargo, si una situación nos viene grande, solo nos queda crecer. En ese aspecto, las tecnologías de datos tienen mucho que ofrecer.

El uso de tecnologías como Big Data para la geolocalización de millones de teléfonos móviles podría ser clave para evitar aglomeraciones y nuevos contagios a corto y largo plazo. La imagen que tenemos de la geolocalización suele ser la de un mapa con un conjunto de puntos desplazándose; pero existen soluciones más tranquilizadoras. Las funcionalidades necesarias para la salida gradual podrían cubrirse únicamente con datos agregados, es decir, no es necesario dar a conocer en tiempo real dónde está cada persona sino, por ejemplo, indicar en qué lugar público existe un grupo numeroso y, por lo tanto, recomendar no acudir o utilizar rutas alternativas.

La información sobre la movilidad podría emplearse no sólo para tener una foto del ahora, sino para hacer predicciones informativas a futuro empleando técnicas basadas en algoritmos de Machine Learning, con el objetivo de encontrar patrones de movilidad con los que inferir comportamientos futuros. De la misma forma, estos análisis podrían llevarse a cabo en los medios de transporte público, dando estimaciones de cuando se superará un cierto aforo y a su vez perfilando con mayor precisión las necesidades de una población que, poco a poco, retorna a la inercia del día a día.

La gestión de la interacción ciudadana mediante el despliegue de plataformas digitales también sería una opción. Responder a preguntas como ¿Qué metro planeas coger mañana? ¿En qué franja horaria planeas salir a hacer deporte? etcétera permitiría apoyar un servicio de información por zonas. Más adelante, este sistema podría emplearse también para evitar las aglomeraciones en los establecimientos que retomen su actividad. A qué hora se recomendará ir a las tiendas o qué restaurantes y bares tienen más disponibilidad en el momento de la consulta es una información valiosa para una adecuada distribución de la población, permitiendo además ofrecer una oportunidad de mayor protección frente al contagio a las personas de riesgo en sus salidas.

Esta tragedia ha traído grandes ejemplos de solidaridad y sacrificio tanto por parte del personal sanitario: médicos, enfermeros, técnicos de rayos, auxiliares y muchos otros, estando siempre al pie del cañón; como de los ciudadanos, que han cumplido con su papel. Recordemos que todavía se espera de nosotros un gran esfuerzo. Durante la desescalada, nuestros datos podrían emplearse como un apoyo más a la hora de cumplir con nuestra responsabilidad social.

*Sofía Ramos es Científica de Datos en la unidad de Servicio de Análisis de Datos Avanzado de ITI.