En países en desarrollo o devastados por la guerra donde los censos gubernamentales son pocos y distantes entre sí, recopilar datos para los servicios públicos o la formulación de políticas puede ser difícil, peligroso o casi imposible. Los macrodatos son, después de todo, principalmente una oportunidad del Primer Mundo.
Pero las torres de telefonía celular son más fáciles de instalar que las líneas telefónicas terrestres, incluso en áreas tan desafiantes, y los teléfonos móviles o celulares se utilizan ampliamente tanto entre los pobres como entre los ricos.
Ahora, investigadores de la Facultad de Información de la Universidad de Washington y el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación han ideado una forma de estimar la distribución de la riqueza y la pobreza en un área mediante el estudio de metadatos de llamadas y textos realizados en teléfonos celulares. Dichos metadatos contienen información sobrela hora, la ubicación y la naturaleza de los "eventos de telefonía móvil", pero no su contenido. Su artículo se publicó el 27 de noviembre en la revista ciencia .
"Las mediciones cuantitativas y rigurosas son clave para tomar decisiones importantes sobre la asignación del bienestar social y la distribución de la ayuda humanitaria", dijo el autor principal Joshua Blumenstock, profesor asistente en la Escuela de Información de la Universidad de Washington, quien también es profesor adjunto en ciencias de la computación e ingeniería. "Pero en muchos países en desarrollo no existen datos de alta calidad.
"Lo que mostramos en este documento, y creo que con bastante claridad, es que los datos telefónicos se pueden usar para estimar la riqueza y la pobreza".
La investigación se realizó en Ruanda, una nación de 11 millones de personas en África Oriental. Allí, en 2009, mientras aún trabajaba en su disertación, Blumenstock supervisó a estudiantes del Instituto de Ciencia y Tecnología de Kigali mientras realizaban entrevistas telefónicas con 1.000propietarios de teléfonos móviles elegidos al azar.
Las preguntas se diseñaron para saber dónde se ubican esos individuos en la escala socioeconómica y cuál es la "firma" de la riqueza en los metadatos, es decir, qué hábitos de uso de teléfonos celulares son particulares para aquellos que son relativamente ricos.
"Para esas miles de personas, sabemos aproximadamente si son ricas o pobres. Esa es la verdad fundamental que ancla los datos a la realidad", dijo Blumenstock.
Luego, los investigadores vincularon esa información a los metadatos sobre el uso de teléfonos móviles proporcionados por una compañía telefónica de Ruanda para determinar las características del estatus socioeconómico en los datos.
Surgieron patrones simples, por ejemplo, que las personas más ricas tendían a hacer más llamadas que las personas más pobres. Pero eso es solo uno de los miles de bits de información que ayudan en este proceso.
Otros indicios de riqueza o pobreza en los metadatos son :
"En la práctica no es simple", dijo Blumenstock. Utilizamos algoritmos de aprendizaje automático supervisados para clasificar miles de patrones y descubrir qué está más correlacionado con la riqueza y la pobreza. Pero una vez que sabemos qué patrones de teléfonos móviles son indicativos de riqueza, podemos extrapolar al millón y medio de usuarios de teléfonos celulares del país. A partir de entonces, solo vemos para cada persona qué patrón sigue: el patrón de los ricos o el patrón de los pobres ".
El coautor de Blumenstock UW, Gabriel Cadamuro, un estudiante graduado en ciencias de la computación e ingeniería, dijo que el equipo trató de no generar expectativas sobre qué aspectos de los metadatos podrían resultar útiles para predecir la riqueza.
"El uso de la técnica de aprendizaje automático adecuada nos permitió determinar cuáles de estos valores eran los más útiles", dijo Cadamuro, "y notamos que, al hacerlo de esta manera, aprendimos muchas cosas que nos hubiéramos perdido si hubiéramos intentadoir puramente a través de nuestra intuición ".
Esa información luego se superpone en mapas de área para crear una representación visual de la distribución geográfica de la riqueza, desde el nivel del distrito hasta el de los hogares o microaldeas.
Blumenstock enfatizó que la investigación se realiza de una manera que respeta los estándares éticos y la privacidad de las personas que llaman, así como los intereses competitivos de la compañía telefónica que proporciona los datos.
No todos los gobiernos pueden realizar censos de población y encuestas de hogares, y algunos pasan décadas en el medio. En Ruanda, las encuestas de hogares se realizan cada tres a cinco años. Blumenstock dijo que, según la encuesta del gobierno de 2010, los metadatos de teléfonos móviles de 2009 demostraron ser máseficaz para indicar riqueza y pobreza que la encuesta anterior del gobierno de Ruanda en 2007.
Blumenstock y sus colegas sugieren que los gobiernos podrían usar este tipo de proceso de encuesta, que cuesta alrededor de $ 10,000, en lugar de gastar millones en un censo nacional formal.
"Estamos diciendo que si no tiene nada más y no puede realizar encuestas en las regiones exteriores del país, esto crea una opción para gastar $ 10,000 y obtener estimaciones provisionales de cómo se ven las cosas y construir una estimación de mayor resolución dela distribución geográfica de la riqueza ", dijo.
Este trabajo inicial es principalmente una "prueba de concepto" en esta etapa, dijo Blumenstock, pero los investigadores pueden imaginar muchos usos prácticos por venir.
Cadamuro dijo: "Tenemos la esperanza de que este amplio enfoque para detectar señales signifique que la metodología funcionaría incluso en diferentes redes de llamadas de diferentes países".
"¿Qué más podrías medir que sea útil?", Preguntó Blumenstock. "Podrías imaginar el uso de datos de Twitter, el uso de Internet, satélites y estaciones meteorológicas, todos estos datos, para medir la vulnerabilidad de la población o para hacer mejores políticas," él dijo.
"Tal vez incluso podría detectar con los datos del teléfono si las personas se han saltado comidas; no me parece tan descabellado".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Washington . Original escrito por Peter Kelley. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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