Problema:
Determinar el número de víctimas mortales de una guerra es sumamente difícil; el caos, las malas comunicaciones y el propaganda pueden distorsionar las estadísticas de forma brutal.
Solución:
Rebecca Steorts, una profesora adjunta de la Universidad de Duke (EEUU), utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos para ayudar a organizaciones de ayuda humanitaria a conseguir las tasas definitivas de víctimas.
Desde que comenzó la guerra civil siria en 2011, seis organizaciones privadas han estado construyendo bases de datos del recuento de víctimas. También existe un recuento "oficial" del Gobie o. Pero juntar todo esto en un único documento maestro es toda una pesadilla debido a las entradas duplicadas, los errores tipográficos, fechas poco certeras e incluso una definición incorrecta del sexo de las víctimas. Un cálculo demostró que ejecutar un algoritmo comparativo básico sobre las listas combinadas llevaría 57 días. En 2013, Steorts se dio cuenta de que al combinar un enfoque estadístico bayesiano con una técnica de aprendizaje de máquinas llamada bloqueo, podía unir estas bases de datos – y en menos de un día.
El bloqueo funciona colocando juntos datos similares entre sí – por ejemplo nombres o fechas aproximadas de fallecimiento parecidos – en el mismo grupo para compararlos. (Una analogía sencilla: si intentaras compilar una baraja completa de cartas a partir de dos barajas incompletas, primero las separarías por palo para luego descartar las cartas duplicadas). El software de Steorts sólo realiza el trabajo intensivo de comparar las entradas independientes después de haber compuesto los distintos bloques de datos.
El Human Rights Data Analysis Group, una organización sin ánimo de lucro que publica un recuento anual de las víctimas mortales de Siria, está probando el método de Steorts para comprobar si puede incorporarse a la elaboración del recuento aproximado que publicarán en 2016.
—Patrick Doyle. Traducido por Teresa Woods
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