Imagen: Este modelo de los patrones de desplazamiento regionales en África occidental se ha construido usando, entre otras fuentes, datos de teléfonos móviles para Senegal proporcionados por la operadora móvil Orange.

Un operador móvil africano ha permitido a investigadores acceder a datos obtenidos de los teléfonos móviles en Senegal, proporcionando así una visión de los movimientos regionales de población que podría servir para ayudar a predecir la difusión de virus del Ébola. La epidemia actual ha matado a al menos 1.350 personas, principalmente en Liberia, Guinea y Sierra Leona.

El modelo que se ha creado usando estos datos no tiene como objetivo restringir los movimientos de las poblaciones, sino ofrecer pistas sobre dónde centrar las medidas preventivas y la atención sanitaria. Las iniciativas de restricción de movimientos, como la decisión de Senegal de cerrar su frontera con Guinea esta semana siguen siendo muy polémicas.

Orange Telecom hizo "una autorización excepcional para contribuir a los esfuerzos de control del ébola", según la organización sin ánimo de lucro sueca que ha analizado los datos, Flowminder. "Si hay brotes en otros países, esto podría servir para saber qué sitios conectados con el lugar donde se dé el brote tienen un mayor riesgo de albergar un nuevo brote", explica el médico y cofundador de Flowminder, Linus Bengtsson, cuya organización construye modelos de movimientos de población usando datos de teléfonos móviles y otras fuentes.

Los datos relativos a Senegal se reunieron en 2013 de 150.000 teléfonos y después se hicieron anónimos y se agregaron. Esta información ya se había facilitado a varios investigadores como parte de un desafío de análisis de datos planteado para 2015. La operadora decidió dar permiso a Flowminder para usarlos también para ayudar a enfrentarse a la crisis del virus del Ébola.

El nuevo modelo ayudó a Flowminder a construir un panorama general de los patrones de desplazamientos de la gente en África occidental. Además de datos de Senegal, los investigadores usaron una serie de datos anteriores relativa a Costa de Marfil que Orange ya había facilitado hace dos años a investigadores como parte de una conferencia similar (ver "Rutas de bus africanas rediseñadas a partir de datos de teléfonos móviles"). El modelo también incluye datos de fuentes más convencionales sobre los movimientos de población, por ejemplo encuestas.

Por su parte HealthMap, un equipo del Hospital Infantil de Boston (EEUU), ha producido una animación en la que se ve la difusión de la epidemia desde el mes de marzo pasado, basándose en los registros de muertes por la enfermedad.

Bengtsson avisa de que este modelo sólo es un primer borrador y se basa en movimientos históricos, así que no tiene en cuenta los posibles cambios en el comportamiento de la gente en respuesta a la crisis reciente. Y añade que un modelo así idealmente incluiría datos en tiempo real. Pero "en países que ya tienen epidemias", explica, "este es el mejor cálculo que podemos hacer del aspecto que tendrá la movilidad. Da una idea del radio en torno al cual la gente suele viajar".

El ébola se transmite por los fluidos corporales y tiene un periodo de incubación que puede durar de 2 a 21 días, durante los cuales las víctimas pueden no ser conscientes de que están infectadas. Eso hace que sea especialmente importante saber dónde va la gente y dónde ha estado.

Los teléfonos móviles, cuyo uso se ha generalizado hasta en los países más pobres, pueden tener un papel clave. Todos los móviles se conectan con las torres cercanas con un número de identificación único para anunciar su presencia. Así, los operadores móviles poseen inmensas bases de datos que contienen información detallada sobre los movimientos de población y los patrones sociales.

Las posibles aplicaciones en salud pública resultan muy atractiva. La epidemióloga de la Universidad de Harvard (EEUU) que ha trabajado con Flowminder para desarrollar este modelo, Caroline Buckee, ya ha demostrado cómo estos datos pueden decirnos dónde va la gente después de haber estado en un punto caliente, sugiriendo dónde podría aparecer una zona de enfermedad en el futuro (ver "Big Data con teléfonos baratos").

El año pasado Buckee demostró cómo los datos de los teléfonos móviles podían ayudar en la lucha contra la malaria, indicando dónde centrar los esfuerzos por erradicar los mosquitos. Antes, los investigadores que intentaban hacer modelos de movilidad dependían de técnicas como las de contar personas en las estaciones de autobús y preguntar a los enfermos dónde habían viajado.

Por ahora no existen indicios de que las autoridades sanitarias estén usando el modelo de Flowminder, que se presentó el miércoles pasado. Aunque a las agencias de salud pública les interesa el tema, Bengtsson afirma que agencias como la Organización Mundial de la Salud no han pedido a los investigadores que desarrollaran el modelo, ni ha colaborado con ellos para hacerlo.

El cofundador y director de Data-Pop Alliance, Emmanuel Letouzé, cuya organización está trabajando en proyectos parecidos, afirma que el método parece prometedor. "Si los operadores móviles proporcionan datos a un nivel muy detallado, el valor que se puede extraer es inmenso", afirma Letzoué, quien ahora mismo es profesor visitante del Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (EEUU). Sin embargo, avisa, "los problemas relativos a la privacidad son aún más delicados de lo habitual". Y lo son porque estos datos revelan conexiones sociales y de negocios muy detalladas e información local que muchas veces se puede rastrear hasta los individuos.