Cómo el ‘big data’ puede salvar vidas en el terremoto de México

Un fuerte terremoto de magnitud 7,1 ha sacudido este martes la capital de México provocando más de 200 víctimas mortales. La cifra se prevé que aumente ya que las autoridades consideran que las probabilidades de encontrar más víctimas entre los escombros de los 45 edificios destruidos son muy altas.

En la compleja situación que se origina en las horas posteriores a una catástrofe de estas características, el big data podría ser la clave para salvar vidas.

La cantidad de datos que se producen durante los minutos posteriores a un terremoto es infinita; desde llamadas de emergencia a las autoridades locales, llamadas personales a familiares, y ahora, la información de las redes sociales, concretamente Twitter, que actúa como una de las fuentes de información y de actualidad más veloces.

• Las primeras alertas en forma de hashtags

La explotación de los datos que se producen en Twitter durante las horas posteriores a la catástrofe marcan un hito en la forma en cómo se afronta un hecho de esta magnitud. Y es que a nivel tecnológico ya somos capaces de gestionar todos estos datos en tiempo real y poder tomar decisiones en base al conocimiento de esta información, de forma rápida y efectiva.

Un ejemplo. En Synergic Partners estamos desarrollando una solución en base a los datos generados en el terremoto ocurrido en Ecuador el pasado 16 de abril de 2016. En las horas siguientes a dicha catástrofe se declaró un estado de excepción que provocó un inusual movimiento de información en las redes sociales, en particular Facebook y Twitter. Espontáneamente, surgieron hashtags que expresaban variados sentimientos de la comunidad desde la necesidad de información (#SismoEcuador), la solicitud de auxilio o necesidades específicas (#SeNecesitaEC), la desaparición de personas (#DesaparecidosEC) o el ofrecimiento de ayuda en las más diversas situaciones (#SeOfreceEC). Entre el 17 y el 24 de abril se generaron alrededor de medio millón de tuits con las citadas etiquetas, convirtiéndose en la tendencia más seguida de dicha semana.

• Soluciones que ayudan a gestionar desastres naturales

Dado este contexto, ya se está desarrollando una solución de gestión de incidencias ante desastres naturales que puede ser utilizada por el gobierno de México o por las ONG como complemento a los centros de mando ad-hoc que se implantan en este tipo de situaciones. La idea fundamental es explotar toda la información que se expresa en Twitter mediante técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) que permitan extraer características claves de cada tuit en un entorno con mucho “ruido”, como fue el escenario de Twitter post-terremoto de los primeros días en Ecuador.

El objetivo de desarrollar modelos analíticos a partir de algoritmos es categorizar los mensajes de Twitter en, por ejemplo, peticiones de ayuda, reporte de incidencias o casos donde se expresa una necesidad explícita.

El formato de explotación de toda esta información consiste en una visión geoespacial con la categorización de los tuits incorporando variables de prioridad (para resolver los problemas más acuciantes), que permita al usuario clave de un centro de mando, ver cuándo y dónde están enviando el tuit solicitando u ofreciendo ayuda y de esta forma gestionar de forma eficiente los recursos del que dispone el Estado o la Administración Local en cuestión

En el caso concreto de México, hemos detectado que entre los principales hashtags se encuentra #AyudaCDMX, donde muchas personas están difundiendo información pero que no llega a tener la visibilidad y el impacto que requiere, en una situación donde cada minuto es crítico.

Esta propuesta toma en cuenta las últimas novedades en el campo de la inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural, con un claro enfoque humanitario donde lo que importa es hacer de la gestión de la información, un canal de ayuda para todos los afectados.