{"id":2563,"date":"2017-10-26T07:01:29","date_gmt":"2017-10-26T05:01:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/?p=2563"},"modified":"2017-10-26T07:02:29","modified_gmt":"2017-10-26T05:02:29","slug":"como-ayuda-el-big-data-en-desastres-naturales-upm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/como-ayuda-el-big-data-en-desastres-naturales-upm\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo ayuda el \u201cBig Data\u201d en desastres naturales? UPM"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

El procesamiento de datos masivos juega ya un papel fundamental en la mejora de nuestra sociedad. El \u201cBig Data\u201d tambi\u00e9n cambiar\u00e1 el modo en el que reaccionamos ante los desastres naturales, permitiendo que la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n se canalice hacia una mejor preparaci\u00f3n y respuesta a una cat\u00e1strofe.<\/strong><\/p>\n

Los recientes huracanes en el Atl\u00e1ntico Norte<\/strong> y el terremoto<\/strong> en M\u00e9xico espolean el deseo de dise\u00f1ar sistemas para una alerta temprana o cuando menos para una cuantificaci\u00f3n r\u00e1pida y precisa de los da\u00f1os sufridos para poder ayudar en las tareas de reconstrucci\u00f3n. Aunque muchos de estos desastres naturales son dif\u00edcilmente predecibles, la forma en que la sociedad se prepara y responde ante ellos determina en gran medida su impacto social y econ\u00f3mico. En este contexto, la disponibilidad y el procesamiento adecuado de datos se presenta como un nuevo aliado.<\/p>\n

La incorporaci\u00f3n de las nuevas tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n en diferentes sectores de nuestra sociedad est\u00e1 dando lugar a la generaci\u00f3n y almacenamiento de cantidades enormes de datos que reflejan el comportamiento de las personas en numerosas facetas de su actividad diaria. El procesamiento de estos datos masivos<\/a> (Big Data<\/em>) juega ya un papel fundamental en la mejora de nuestra sociedad<\/strong>: entre otros campos, tiene aplicaci\u00f3n en medicina, la gesti\u00f3n inteligente de ciudades y el an\u00e1lisis social para ayuda al desarrollo y la acci\u00f3n humanitaria.<\/p>\n

Un primer caso<\/a> de aplicaci\u00f3n en la gesti\u00f3n de desastres naturales fue el terremoto de Hait\u00ed en el que, el procesamiento de los datos registrados sobre el empleo de los tel\u00e9fonos m\u00f3viles, permiti\u00f3 estimar la movilidad de la poblaci\u00f3n, y consecuentemente mejorar el despliegue humanitario. El tratamiento de registros telef\u00f3nicos agregados y anonimizados permite tambi\u00e9n extraer patrones de comportamiento y redes sociales existentes en la poblaci\u00f3n. Desde entonces, se han desarrollado metodolog\u00edas para aprovechar dichos datos en la gesti\u00f3n integral c\u00edclica de los desastres<\/a>: preparaci\u00f3n (mediante mecanismos de alerta temprana), respuesta (optimizando la distribuci\u00f3n de recursos o la difusi\u00f3n de informaci\u00f3n vital), recuperaci\u00f3n y mitigaci\u00f3n (sobre la base de indicadores sociales).<\/p>\n

Datos masivos para el bien social<\/strong><\/h2>\n

A lo largo de los \u00faltimos a\u00f1os, varios grupos de investigaci\u00f3n de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid han trabajado en el procesamiento de datos masivos para el bien social<\/strong>. El profesor Pedro J. Zufiria, responsable del Grupo de Sistemas Din\u00e1micos, Aprendizaje y Control (SisDAC<\/a>), ha organizado durante estos \u00faltimos a\u00f1os, junto con el investigador Luis \u00dabeda-Medina y a trav\u00e9s de la C\u00e1tedra Orange en la ETSIT-UPM, varios cursos bajo el lema \u201cData Science for Social Good<\/em>\u201d. Asimismo, Zufiria y \u00dabeda-Medina han trabajado junto con David Pastor-Escuredo, experto del itdUPM<\/a>, y otros investigadores de la UPM en el procesamiento de datos masivos para la ayuda al desarrollo y la acci\u00f3n humanitaria.<\/p>\n

Como proyecto experimental de colaboraci\u00f3n internacional, en 2014 un equipo integrado por Pastor-Escuredo, Alfredo Morales y Yolanda Torres de la UPM, junto con otros investigadores de Telef\u00f3nica y UN Global Pulse – iniciativa de Naciones Unidas de\u00a0innovaci\u00f3n con big data <\/em>e inteligencia artificial -, asesorado por el Gobierno de M\u00e9xico y el Programa Mundial de Alimentos, combin\u00f3 datos de m\u00f3viles y de sat\u00e9lites con el objetivo de estudiar la gesti\u00f3n de inundaciones en Tabasco<\/a>, M\u00e9xico. En 2016, el itdUPM colabor\u00f3 en un Hackat\u00f3n<\/a> organizado por el Banco Interamericano de Desarrollo en Ecuador para potenciar la innovaci\u00f3n frente a terremotos, como el ocurrido en la regi\u00f3n de la Malab\u00ed. De estos casos se desprende que los datos pueden ayudar a una mejor comprensi\u00f3n del impacto socio-econ\u00f3mico del desastre, primer paso hacia su gesti\u00f3n m\u00e1s eficiente para incrementar la resiliencia y capacidades de recuperaci\u00f3n.<\/p>\n

Mapa de impacto y red de movilidad durante la inundaci\u00f3n de Tabasco, M\u00e9xico en 2009 (D. Pastor, A. Morales, Y. Torres et al, 2014 IEEE GHTC\/Netmob’15). Alfredo Morales era investigador de sistemas complejos en UPM-ETSIA. Yolanda Torres es investigadora especializada en terremotos en UPM-ETSI Topograf\u00eda y experta del itdUPM.<\/em><\/p>\n

Representaci\u00f3n de la movilidad entre regiones con diferentes medios de subsistencia en Senegal, 2013 (P. Zufiria, D. Pastor, L. \u00dabeda-Medina et al, D4D, Netmob 2015).<\/em><\/p>\n

El procesamiento masivo de datos puede ser tambi\u00e9n un gran aliado en mejorar programas de desarrollo para la consecuci\u00f3n de los Objetivos de Desarrollo Sostenible<\/a> (ODS)<\/strong>, que hace unos d\u00edas han cumplido su segundo aniversario. La Revoluci\u00f3n de los Datos impulsada desde la Secretar\u00eda General de Naciones Unidas reconociendo los datos como elemento clave para catalizar una transformaci\u00f3n sostenible y cumplir con la agenda 2030, tambi\u00e9n est\u00e1 siendo promovida por el itdUPM<\/a>, junto con varios grupos de investigaci\u00f3n de la UPM. Un grupo liderado por Rosa M. Benito de la UPM explor\u00f3 las posibilidades del uso de datos para el desarrollo, en el Challenge de Data For Development<\/em> (D4D) en 2013 (Costa de Marfil). En la siguiente edici\u00f3n del D4D<\/a> (Senegal, 2015), otro grupo liderado por Pedro J. Zufiria, junto con el laboratorio de innovaci\u00f3n de UN Global Pulse en Kampala y el Programa Mundial de Alimentos fue galardonado con uno de los premios otorgados por la Fundaci\u00f3n Bill & Melinda Gates<\/a>. La integraci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos sirvi\u00f3 para caracterizar patrones socio-econ\u00f3micos, con el fin de monitorizar migraciones y seguridad alimentaria para mitigar la pobreza y el hambre causadas por condiciones externas que se vienen agudizando debido al cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n

El despliegue de todo este potencial de manera adecuada y responsable debe tener en cuenta aspectos fundamentales relacionados con la disponibilidad, uso y privacidad de datos. Adem\u00e1s de garantizar la privacidad de los datos a nivel individual y la seguridad tecnol\u00f3gica, es necesario que los algoritmos y m\u00e9todos empleados tengan en cuenta que detr\u00e1s de los datos se esconden circunstancias humanas que, en algunos casos, reflejan situaciones de riesgo y desigualdad. En la actualidad, se tiende a un consenso internacional sobre el papel fundamental de la alfabetizaci\u00f3n y la \u00e9tica en el uso de los datos para ir adoptando positivamente el empleo del Big Data<\/em> para el bien social<\/a>.<\/p>\n

La compartici\u00f3n de los datos entre el sector p\u00fablico y privado tambi\u00e9n es clave para poder llevar a cabo un uso social de los mismos. La colaboraci\u00f3n del sector p\u00fablico, el sector privado y las universidades ha mostrado ser una alianza \u00fatil y responsable para trabajar con datos de alto valor social. En la medida en que se establezcan mecanismos de colaboraci\u00f3n adecuados, ser\u00e1 posible usar los datos en tiempo real para mitigar el impacto de desastres como los acontecidos recientemente.<\/p>\n

Fuente:\u00a0http:\/\/www.upm.es\/<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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