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El uso de datos móviles en el control de pandemias


Nota de Telefónica, el 26 Septiembre 2013 | Leído 52 veces

Un equipo de expertos en “Big Data” de Telefónica utilizó datos de la red móvil para entender mejor los movimientos de la población durante una pandemia y validó una de las respuestas del gobierno a esta emergencia.



La pandemia de gripe de 2009, conocida popularmente como la “gripe porcina”, fue una pandemia de gripe global relacionada con el virus H1N1. Aunque se desconoce el origen exacto, se cree que éste se produjo en México. La pandemia se cobró unas 250.000 vidas en todo el mundo, si bien hay diversas fuentes que sitúan el número en una cifra mucho mayor.

En un intento por entender mejor como se propagan estas epidemias en la sociedad, un equipo de investigación de Telefónica Digital utilizó datos antiguos y anónimos de llamadas de móviles para cuantificar el número de personas que frecuentaron lugares concurridos como universidades o aeropuertos. El objetivo era utilizar estos cálculos agregados sobre datos anónimos para comprender mejor los movimientos de la población durante este tipo de emergencias.

Análisis del fenómeno

Telefónica se centró en México, donde se cree que se originó la epidemia. Cuando ésta se identificó por primera vez en abril de 2009, el gobierno mexicano adoptó varias medidas con el objetivo de limitar el movimiento de la población en todo el país. Entre estas medidas se encontraba el cierre forzoso de varias y concurridas infraestructuras públicas como aeropuertos, hospitales y campus universitarios.

El primer estudio se basó en datos (CDRs, call detail records) de un millón de usuarios residentes en una de las ciudades mexicanas más afectadas. Todos los datos fueron encriptados y anonimizados por Telefónica en México, y posteriormente agregados. El estudio cuantificó el número de personas en tres puntos clave sujetos al cierre recomendado por el gobierno (un hospital, una universidad y un aeropuerto), con un registro de llamada indicando la presencia del usuario en ese lugar.

El estudio concluyó que en el campus universitario la población pareció seguir la recomendación del gobierno como demuestra el hecho que el nivel de llamadas descendió considerablemente con respecto a la media habitual. Por lo que se refiere a los otros dos puntos, en el hospital no se produjeron cambios en el nivel de llamadas, lo que parece indicar que la población siguió también la recomendación del gobierno de no acudir a los hospitales de no tratarse de casos de emergencia. Curiosamente, los datos referentes al aeropuerto mostraron que el número de visitantes se duplicó al menos dos veces con respecto a los niveles habituales, lo que sugiere que la recomendación del gobierno se ignoró, debido posiblemente al gran número de personas que trataban de abandonar la región.

Creando el modelo

Con una base de resultados definida, el equipo se centró posteriormente en la creación de un modelo epidemiológico (propagación de la enfermedad) basado en la movilidad humana y datos sociales que les permitiera simular cómo la enfermedad se habría propagado con y sin las medidas adoptadas por el gobierno. Se trataba de cuantificar el impacto que las alertas del gobierno habían tenido en la propagación de la enfermedad.

En un segundo estudio, el equipo de investigadores utilizó registros de llamadas anónimas y encriptadas durante cinco meses (incluyendo el período de vigencia de las medidas implementadas por el gobierno).

El uso de datos móviles en el control de pandemias
El equipo creó un programa informático para simular la propagación de la enfermedad utilizando datos reales tanto de movilidad humana como sociales extraídos de los registros de llamadas anónimas. Cada individuo se modeló de forma independiente llevando el número de simulaciones de personas infectadas con el virus H1N1 hasta casi dos millones. Después la enfermedad se “desarrolló” y se midió su impacto en dos escenarios diferentes: un escenario de referencia que mostraba la propagación de la enfermedad cuando no se implementaban las recomendaciones del gobierno y un escenario de intervención que mostraba su propagación cuando las recomendaciones y restricciones de movimiento del gobierno estaban vigentes. Ambos escenarios se compararon para cuantificar el impacto que el programa de alertas del gobierno había tenido en la propagación de la enfermedad.

Los resultados

El estudio concluyó que la decisión del gobierno mexicano de cerrar infraestructuras clave fue un acierto. Las simulaciones muestran cómo las medidas del gobierno contribuyeron a reducir la movilidad de la población entre un 10%-30%, retrasó el pico del contagio en casi dos días y el número de infecciones descendió en un 10%.

Conclusion

Este estudio es una prueba de concepto que demuestra el valor de evaluar situaciones hipotéticas a través del uso de datos de la red móvil anónimos y agregados en combinación con modelos epidemiológicos. A pesar de que la amenaza del virus H1N1 ha quedado atrás hace tiempo, es cierto que el riesgo de pandemias globales aún permanece. De surgir una nueva variante del virus, este estudio podría utilizarse para crear una herramienta para los gobiernos que permita simular en tiempo real cómo el cierre de aeropuertos o el uso restringido del sistema de transporte público afectaría los flujos de movimiento y las tasas de infección de la enfermedad.

De hecho, el equipo de Telefónica responsable de este estudio está ya en contacto con diversas organizaciones como el Banco Mundial para analizar cómo aplicar la experiencia y los algoritmos que se desprenden de este estudio en México para analizar otros casos como por ejemplo plagas y enfermedades en las cosechas, migraciones masivas y otras amenazas pandémicas incipientes.

También existe la posibilidad de combinar los algoritmos desarrollados durante este estudio con Smart Steps, el nuevo producto de Telefónica que utiliza datos de la red móvil, totalmente anónimos y agregados, para facilitar a las organizaciones la medición y comparación de la movilidad ciudadana y contribuir a generar un mejor conocimiento entre el vínculo existente entre la movilidad de las personas y la propagación de enfermedades contagiosas.




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