Tuits contra las epidemias

Con cada “Me gusta” en Facebook, con cada inicio de sesión de e-mail y con cada búsqueda en Google generamos información sobre nuestras relaciones, nuestros intereses y nuestra ubicación. Pero hacer clic en el famoso icono tiene un impacto que puede tener mucha más relevancia en millones de vidas: combatir la pobreza.

Millones y millones de bytes. Cada dos días se genera la misma cantidad de datos que desde que se empezó a registrar información por escrito hasta el año 2003. El conjunto de estos datos es lo que los expertos llaman Big Data, y provienen de redes sociales, transacciones bancarias o imágenes satelitales, entre otras fuentes.

Es una gran oportunidad para la realización de estudios económicos y sociales, especialmente en temas de desarrollo y combate a la pobreza. Con ciertas precauciones, claro está.

“No es difícil imaginar que en un futuro cercano este tipo de tecnologías sean indispensables para el diseño, seguimiento y evaluación de programas para el desarrollo, por ejemplo en cuestiones de inclusión financiera o salud pública”, explica Carlos Rodríguez-Castelán, economista senior del Banco Mundial.

“Pero sigue siendo un desafío distinguir la dirección y magnitud de los efectos que pueda haber detrás de las asociaciones que se encuentran con estos datos”, agrega el experto. Por ejemplo, la gente que usa los servicios digitales no es representativa de toda la población, ya que no todos tienen acceso a Internet, teléfonos inteligentes o cuentas bancarias.

Y muchos de estos datos pueden tener información confidencial, lo cual no solamente hace que algunos estén restringidos, pero también se requiere de “criterios y protocolos adecuados para anonimizar e intercambiar datos”, explica Rodríguez-Castelán.

Pero estos obstáculos no deberían desalentar a los investigadores, según Rodríguez-Castelán. “Twitter, por ejemplo, ofrece acceso temporal a sus datos y permite extraer información de los tuits publicados en los últimos siete días. Google ha desarrollado canales para acceder a las estadísticas de sus búsquedas a través de la herramienta conocida como API.”

Tampoco significa que hay que poner en riesgo nuestra privacidad. El investigador dice que hay que tener conciencia de las vulnerabilidades y reforzar la seguridad cibernética. “Es urgente que las instituciones nacionales e internacionales mejoren su entendimiento de los riesgos que existen alrededor de Big Data para poder así proteger el acceso y la gestión de estos datos”, explica.

Los usos, implicaciones y riesgos de Big Data se discutieron recientemente en un foro organizado por el Banco Mundial y el Colegio de México, para debatir sobre su rol como nueva herramienta para entender fenómenos económicos y sociales.

De hecho, ya hay ejemplos concretos de cómo el Big Data ha sido usado para el diseño y la evaluación de políticas económicas en América Latina y otras partes del mundo, cuenta Rodríguez-Castelán. He aquí cinco ejemplos:

Medir la actividad económica con búsquedas de Google

En Colombia se hizo un análisis de patrones en los diferentes tipos de palabras que aparecían con más frecuencia en las búsquedas de Google. Con esto se ha podido estimar un modelo en tiempo real para anticipar el crecimiento en diferentes ramas de la actividad económica.

En México se miró la evolución en el número y tipo de transacciones bancarias que ocurren en diversas regiones del país. La idea era de cuantificar la forma en la que ha ido aumentando la inclusión financiera de las personas beneficiarias de programas sociales. También se pudo medir de esta forma la confianza de estas personas con los bancos y las instituciones financieras.

En Estados Unidos, la Oficina de Análisis Económico (BEA por sus siglas en inglés) también ha ofrecido mediciones alternativas de actividad económica con el análisis de imágenes satelitales. Por ejemplo, hay modelos que estiman los cambios en la densidad de la infraestructura por medio de la cantidad de luz capturada en imágenes satelitales nocturnas. Esto sirve para estimar cambios en la actividad económica en cada región.

Big Data también ha permitido observar características que superan las barreras de los países. Un análisis de datos anónimos de alrededor de 50 millones de usuarios del servicio de correo electrónico de Yahoo! logró trazar patrones migratorios, al monitorear como fue cambiando la geolocalización de los inicios de sesión de cada cuenta de correo electrónico. Este análisis permitió estimar cómo las poblaciones de diferentes edades y géneros experimentan diferentes patrones de migración.

“Finalmente, es importante enfatizar el hecho que la extracción y análisis de la información proveniente de redes sociales ha sido de gran utilidad para comprender numerosas crisis,” dice Carlos Rodríguez-Castelán. En México, por ejemplo, se mapearon datos de Twitter para entender cómo se fue propagando la pandemia de H1N1.