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Big Data con teléfonos baratos

La recopilación y análisis de información procedente de teléfonos móviles simples puede proporcionar sorprendentes conocimientos sobre cómo se mueven y comportan las personas, e incluso ayudarnos a entender la propagación de enfermedades.

  • por David Talbot | traducido por Francisco Reyes (Opinno)
  • 09 Mayo, 2013

En un ordenador en su oficina de la Escuela de Salud Pública de Harvard en Boston, Estados Unidos, la epidemióloga Caroline Buckee señala un punto en un mapa de las tierras altas del oeste de Kenia, que representa una de las miles de torres de telefonía móvil del país. En la lucha contra la malaria, explica Buckee, los datos transmitidos desde esta torre, cerca de la ciudad de Kericho, han tenido una enorme importancia a nivel epidemiológico.

Cuando ella y sus colegas estudiaron los datos, encontraron que las personas que hacen llamadas o envían mensajes de texto originados en la de torre Kericho viajaban con una frecuencia 16 veces mayor fuera de la zona que la media regional. Es más, estas personas eran tres veces más propensas a visitar una región al noreste del lago Victoria que los registros del Ministerio de Salud identificaron como un punto álgido de la malaria. Por lo tanto la señal de radio de la torre cubría un punto de referencia importante para la transmisión de la enfermedad, que puede pasar de persona a persona a través de los mosquitos. Las imágenes por satélite revelaron la causa más probable: una concurrida plantación de té que seguramente estaba repleta de trabajadores inmigrantes. La implicación estaba clara, señala Buckee. "Habrá un montón de infectados en ese lugar".

Este trabajo está sirviendo de base para una nueva serie de modelos de predicción que Buckee está construyendo. Muestran, por ejemplo, que a pesar de que se observaron casos de malaria en la plantación de té, tomar medidas para controlar la malaria allí tendría menos efecto sobre la propagación de la enfermedad que concentrar los esfuerzos en la fuente: el Lago Victoria. Siempre se ha creído que esa región es un centro importante de malaria, pero lo que no ha estado disponible hasta ahora es información detallada sobre los patrones de viaje humano a ese lugar: cuántas personas van y vienen, cuándo llegan y salen, a qué lugares específicos van, y cuáles entre esos destinos atraen a la mayoría de las personas que viajan a lugares nuevos.

Caroline Buckee, epidemióloga de Harvard, está utilizando datos detallados de movimientos de población, obtenidos de teléfonos móviles, para construir nuevas y precisas herramientas para la lucha contra la propagación de la malaria.

Los esfuerzos existentes por recopilar este tipo de datos de viaje son, como poco, irregulares. A veces los trabajadores de salud pública cuentan literalmente a las personas en los centros de transporte, señala Buckee, o las enfermeras de clínicas remotas preguntan a las víctimas de malaria recién diagnosticadas dónde han estado recientemente. "En muchos cruces fronterizos de África, mantienen pequeños registros en de papel, pero los papeles se pierden y nadie les sigue la pista", señala. "Tenemos abstracciones y modelos generales sobre los patrones de viaje, pero jamás hemos sido capaces de hacer esto correctamente".

La minería de datos facilitará el diseño de nuevas medidas que probablemente incluirán campañas baratas y específicas de mensajes de texto, por ejemplo advirtiendo a los visitantes que entren en la zona de la torre de Kericho que utilicen mosquiteras. Y ayudará a los funcionarios a elegir dónde concentrar los esfuerzos de control de mosquitos en las zonas palúdicas. "No queremos tener que rociar cada charco de larvas de mosquitos todo el tiempo. Pero si sabes que existe una gran cantidad de importaciones procedentes de un determinado lugar, lo suyo es aumentar el programa de control en ese lugar", asegura Buckee. "Y ahora puedo precisar puntos de especial importancia dentro de la importación de una enfermedad".

El estudio más reciente de Buckee, publicado el año pasado en Science y basado en registros de 15 millones de teléfonos de Kenia, es el resultado de una colaboración con su esposo, Nathan Eagle, que ha estado dedicado a dar sentido a los datos de teléfonos móviles durante más de una década. A mediados de la década de 2000, después de conseguir llamar la atención con su trabajo de minería de datos procedentes de teléfonos de voluntarios en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts, EE.UU.), Eagle comenzó a recibir llamadas de compañías de telefonía móvil pidiendo saber más acerca de, por ejemplo, por qué los clientes cancelaban sus planes de telefonía. Eagle comenzó a trabajar con las compañías. Y cuando la pareja pasó 18 meses en África a partir de 2006 (Buckee estaba haciendo un trabajo sobre la genética del parásito de la malaria) él estudió los datos de llamadas con diversos fines, tratando de entender fenómenos como las divisiones étnicas en barrios marginales de Nairobi y la propagación del cólera en Ruanda. Los resultados de Buckee muestran lo que se puede conseguir cuando la tecnología se usa para problemas de salud pública. "Esto demuestra que 'sí, que podemos realmente proporcionar no solo conocimiento, sino algo sobre lo que poder actuar'", afirma Eagle, actualmente director general de Jana, que lleva a cabo encuestas en teléfonos móviles en el mundo en desarrollo. "Esto realmente funciona".

"Este es el futuro de la epidemiología. Si queremos erradicar la malaria, así es como lo vamos a hacer".

Esa demostración sugiere cómo podrían aprovecharse estos datos para construir herramientas que los trabajadores de salud, los Gobiernos y otros agentes puedan usar para detectar y vigilar las epidemias, gestionar desastres y optimizar sistemas de transporte. Otros esfuerzos similares están siendo dirigidos hacia objetivos tan variados como la comprensión de los patrones de los desplazamientos por París, y la gestión de multitudes de festivales en Bélgica. Sin embargo, la minería de registros telefónicos podría ser particularmente útil en las regiones pobres, donde a menudo las infraestructuras de recogida de datos son mínimas o inexistentes. "Estamos justo empezando a utilizar estos datos para estos fines", señala Vincent Blondel, profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad de Lovaina en Bélgica y destacado investigador de datos recogidos de teléfonos móviles. "La adopción exponencial de la telefonía móvil en entornos de bajos ingresos, y la nueva disposición de algunas compañías telefónicas a ofrecer los datos, dará lugar a nuevas herramientas tecnológicas que podrían cambiarlo todo".

Borrón y cuenta nueva

Los seis mil millones de teléfonos móviles del mundo generan enormes cantidades de datos, entre ellos información de seguimiento de localización y de actividad comercial, historiales de búsqueda y enlaces en redes sociales. Se están llevando a cabo innumerables esfuerzos para extraer estos datos de diferentes maneras por parte de organizaciones de investigación y empresariales de todo el mundo. Y de esos seis mil millones de teléfonos, cinco mil millones se encuentran en países en desarrollo. Muchos de ellos son teléfonos baratos capaces de hacer poco más que llamadas y enviar mensajes de texto. Pero toda esta actividad puede ser rastreada en las torres de telefonía móvil, proporcionando una forma aproximada de hacer un seguimiento de los movimientos de una persona. A esto hay que añadir la difusión de la tecnología de pagos móviles dentro del comercio simple, y como resultado obtenemos una materia prima no solo para conseguir conocimientos en epidemiología, sino en tendencias de empleo, tensiones sociales, pobreza, transporte y actividad económica.

Este mapa, producto del análisis de datos de teléfonos móviles, muestra las fuentes más importantes de infecciones de malaria (tonos más oscuros), teniendo en cuenta el potencial de transmisión causado ​por los viajes humanos, así como los principales destinos de las personas expuestas a la enfermedad (tonos más claros). Se puede utilizar para determinar dónde enfocar mejor las advertencias y las técnicas de control de mosquitos.

La perspectiva de la minería de datos de teléfonos es especialmente tentadora en los países pobres, donde la información detallada y actualizada sobre estos asuntos ha resultado escasa hasta ahora. "En el mundo en desarrollo, no hay un censo en funcionamiento, no se sabe dónde está el tráfico, no siempre cuentas con infraestructura de recopilación de datos del Gobierno", señala Alex 'Sandy' Pentland, director del Laboratorio de Dinámica Humana del MIT, que durante mucho tiempo ha estado interesado en el conocimiento que proporcionan los datos creados mediante el uso de teléfonos móviles. "Pero, de repente, lo único que tienes a tu disposición, es decir, teléfonos móviles por todas partes, especialmente durante los últimos años, puede darte el equivalente de toda esa infraestructura que ya está construida en el mundo desarrollado".

Cuando una llamada se conecta a una estación base determinada, esa estación registra el número de identificación del teléfono y la duración de la llamada. Con el tiempo, esta información se puede utilizar para tener una idea de los movimientos regionales de la gente y la forma de sus redes sociales. El historial de compras en los teléfonos también es muy valiosa: los registros de las compras agrícolas podrían ser utilizados para predecir los suministros o la escasez de alimentos. Y los datos financieros recogidos por los sistemas de pago móviles pueden construir un historial de crédito y ayudar a millones de personas sin acceso a la banca a poder obtener préstamos convencionales. "Los métodos de análisis de bases de datos y los ordenadores son muy estándar", afirma Pentland. "Se trata de crear ciencia y buscar los patrones correctos". Ciertos patrones de movilidad podrían estar relacionadas con la propagación de una enfermedad, los patrones de compra podrían significar que una persona ha tenido un cambio laboral, y los cambios de conducta o patrones de movimiento podrían relacionarse con la aparición de una enfermedad.

Una potente demostración de lo útiles que pueden ser los datos de teléfonos baratos se produjo después del terremoto de enero de 2010 en Haití, que mató a más de 200.000 personas. Investigadores del Instituto Karolinska de Suecia obtuvieron datos de Digicel, el mayor operador de telefonía móvil de Haití. Extrajeron los datos de movimiento diario de dos millones de teléfonos, empezando 42 días antes del terremoto y hasta 158 días después, y concluyeron que 630.000 personas que habían estado en Puerto Príncipe el día del terremoto habían salido de la ciudad en un plazo de tres semanas. También demostraron que podían hacer estos cálculos casi en tiempo real. Mostraron, 12 horas después de recibir los datos, cuántas personas habían huido de un área afectada por un brote de cólera, y dónde fueron.

Lo más importante es que su trabajo dio lugar a un modelo que podría servir de guía para las respuestas a futuros desastres. Después de analizar los datos sobre los hábitos de viaje antes del terremoto, el grupo sueco encontró que los haitianos en general salieron de la ciudad para ir a los mismos lugares donde habían pasado la Navidad y el Día de Año Nuevo. Estos resultados permiten predecir donde irá la gente cuando ocurra un desastre.

Ampliación de la escala

Hasta hace poco, estos estudios eran realizados por investigadores después de conseguir un acuerdo especial con las compañías para obtener los datos (Eagle los obtuvo a través de sus conexiones académicas). Sin embargo Orange, el gigante mundial de telecomunicaciones con sede en Francia, concedió el año pasado a la comunidad de investigación mundial datos basados ​​en 2.500 millones de registros anónimos (sujetos a ciertas condiciones y restricciones) de cinco meses de llamadas realizadas por cinco millones de personas en Costa de Marfil. La primera fase de este gran experimento consiste en simplemente ver qué es posible hacer con los datos.

Las compañías de telefonía móvil del mundo tienen una mina de oro de datos, señala Nathan Eagle, director general de Jana, que lleva a cabo encuestas en teléfonos móviles. Sin embargo, señala que el uso generalizado de los datos requerirá nuevos modelos de negocio y protecciones de privacidad.

Casi un centenar de grupos de investigación de todo el mundo aprovecharon la oportunidad de analizar los registros. Estaba programado que los estudios fueran presentados en mayo en una conferencia en el MIT bajo el nombre de Datos para el Desarrollo, que forma parte de una conferencia más grande sobre proyectos de minería de datos tanto en el mundo pobre como rico. "Es la primera vez que un conjunto de datos de teléfonos móviles a gran escala ha sido cedido a este nivel", afirma Blondel, que preside la conferencia. Los estudios no habían sido publicados formalmente en el momento de escribir este artículo. Pero uno de ellos muestra un gráfico de las interacciones sociales y de viaje a través de una división étnica tradicional Norte-Sur, y proporciona información sobre cómo podría evitarse el conflicto. Otro propone herramientas para el mapeo de la propagación de la malaria y la detección de brotes de enfermedades. Un laboratorio de empresa ha construido un modelo de transporte a partir de datos de teléfonos móviles para realizar un seguimiento de pasajeros en 539 autobuses, 5.000 minibuses y 11.000 taxis compartidos.

Incluso si el experimento de Costa de Marfil tiene éxito, replicarlo en otros países podría no resultar tan sencillo. El año pasado, el Foro Económico Mundial, el grupo de figuras líder industriales, académicas y políticas que convergen cada año en Davos, Suiza, hizo un llamamiento a los Gobiernos, organizaciones de desarrollo y empresas para el desarrollo de herramientas de análisis de datos que mejoren la vida de las personas en el mundo pobre. "No debería tener que ir a los operadores y decirles 'os voy a hacer una consultoría gratuita, y a cambio quiero usar vuestros datos para mejorar vidas'", asegura Eagle. "Los operadores deberían querer estar involucrados en esto. En este momento muchos de ellos no ven el lado bueno, pero si podemos hacer que los líderes del mundo les animen a hacerlo, tal vez podamos conseguir muchas más cosas".

"Podemos realmente proporcionar no solo conocimiento, sino algo sobre lo que poder actuar. Esto realmente funciona".

Esto requerirá un trabajo cuidadoso para proteger la privacidad y evitar que los datos se utilicen con fines opresivos. Orange señala que se esforzó en hacer que los datos fueran anónimos, pero el campo necesita formas claras y ampliamente aceptadas de llevar la información al mercado. "Hay riesgos y beneficios en el hecho de vivir en una sociedad basada en los datos", señala Pentland. "Está la cuestión de quién posee los datos y quién los controla. Te puedes imaginar lo que Muamar Gadafi habría hecho con este tipo de datos. Orange está tratando de encontrar la forma de crear un patrimonio común de datos que logre una mayor transparencia, responsabilidad y eficiencia, para detectar dónde se producen eventos inusuales, eventos extremos, que nos indiquen dónde se está desmoronando la infraestructura. Podemos hacer muchas cosas con ello, pero tiene que estar disponible".

A medida que estas cuestiones se desarrollan, Buckee y Eagle están trabajando en perfeccionar y aumentar las herramientas de minería de datos en Kenia. Eagle tiene como objetivo utilizar encuestas para refinar y confirmar la imagen creada por los datos de minería de telefonía móvil a gran escala. El registro de llamadas no es suficiente, afirma. Encuestar incluso simplemente a algunas personas podría permitir a los investigadores descartar suposiciones erróneas acerca de lo que muestran los registros. Una vez, mientras analizaba datos de teléfonos en Ruanda, Eagle observó que la gente no se había movido mucho después de una inundación. Al principio, su teoría era que una gran cantidad de gente estaba en cama con cólera. Pero resultó que el diluvio había borrado las carreteras.

Buckee espera extraer datos para atacar a las cepas del parásito de la malaria resistentes ante los medicamentos. Estas cepas, que emergen en Camboya y en otros lugares, podrían invertir el progreso contra la enfermedad si se les permite proliferar, advierte. Así que quiere empezar combinando los datos sobre la propagación de los parásitos en modelos de movilidad para ayudar a producir estrategias para combatir enfermedades específicas. "Este es el futuro de la epidemiología", afirma. "Si queremos erradicar la malaria, así es como lo vamos a hacer".

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