Predecir movimientos para salvar vidas
En los últimos 50 años, los fenómenos meteorológicos extremos han causado millones de víctimas, pérdidas económicas y desplazamientos humanos masivos. Las sequías, las tormentas, las inundaciones y las altas temperaturas son los más peligrosos según el Atlas de la ONU sobre mortalidad y pérdidas económicas debidas a fenómenos meteorológicos, climáticos e hidrológicos extremos entre 1970-2019. Y las previsiones a corto plazo no pueden ser más pesimistas.
Por eso, además de luchar contra los efectos del cambio climático a medio y largo plazo, los esfuerzos se están centrando en los últimos años en cómo minimizar las consecuencias directas de las catástrofes, y ahí, la tecnología tiene mucho que decir.
El análisis de grandes cantidades de datos permite prever, por ejemplo, tendencias migratorias provocadas por catástrofes y enviar la ayuda humanitaria necesaria en el momento oportuno. Otro ejemplo, los datos con los que trabaja el Proyecto Regional Infosegura, la iniciativa del del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) en América Latina y el Caribe en colaboración con la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID), que sirven para analizar los movimientos migratorios en Centroamérica.
Y los datos son también la base de FlowKit, una herramienta de código abierto que permite a los trabajadores humanitarios analizar información en tiempo real para la toma de decisiones en casos de crisis utilizando datos de telefonía móvil.
En caso de desastre, es difícil recopilar y analizar datos exhaustivos y oportunos sobre el número de desplazados y sus destinos. Teniendo en cuenta que estas poblaciones suelen necesitar ayuda urgente -por ejemplo, cuando se ha producido un terremoto-, es fundamental saber con suficiente inmediatez cuántas personas se han desplazado, a dónde han ido y quiénes son.
Basándose en estudios de casos realizados durante los desastres de 2010 y 2016 en Haití y de 2015 en Nepal, la empresa Flowminder desarrolló FlowKit como un conjunto de herramientas informáticas diseñadas para permitir acceder a datos de telefonía móvil y analizarlos con fines humanitarios.
La aplicación permite hacer evaluaciones rápidas y casi en tiempo real de los desplazamientos de población después de desastres naturales en diversos contextos. En comparación con los análisis convencionales basados en datos procedentes de fuentes administrativas, encuestas y censos, el uso de datos de telefonía móvil permite a los usuarios generar una imagen de los flujos de población con mayor rapidez y precisión.
El terremoto de Nepal en 2015 dejó al país sin comunicaciones. Días después, el análisis de los datos relacionados con teléfonos móviles detectaron grandes movimientos humanos desde las zonas más afectadas a otras más seguras. Foto: ONU.
En el caso del terremoto de Nepal de 2015, por ejemplo, los primeros resultados estuvieron disponibles solo nueve días después del desastre, y proporcionaron información detallada sobre los movimientos de los desplazados forzosos desde el valle de Katmandú hacia las zonas circundantes. Esos resultados fueron utilizados por organizaciones humanitarias como el Programa Mundial de Alimentos (PMA) para evaluar dónde debían concentrar la ayuda tras el terremoto.
Flowminder, la empresa creadora de la herramienta, “el enfoque puede reproducirse en otros acontecimientos similares siempre que la región afectada esté cubierta por los servicios de operadores de redes móviles”.
Datos multifuentes
En una línea similar trabaja el proyecto Jetson, un experimento emprendido por el Servicio de Innovación del ACNUR en 2017 cuyo fin es mejorar el uso de los datos para predecir los desplazamientos de personas en el África Subsahariana, en particular en el Cuerno de África. El proyecto combina la ciencia de datos, procesos estadísticos, design thinking y métodos de investigación cualitativa.
Jetson hace un uso innovador del aprendizaje automático en el contexto de los movimientos migratorios forzosos: realiza predicciones a corto plazo con mayor eficacia, mayor frecuencia y menor costo que los cálculos tradicionales.
El cambio climático ha provocado incremento en los fenómenos meteorológicos extremos como las graves inundaciones de Somalia en mayo de 2023. Foto: ONU.
En un principio, Jetson se centró en entender las causas que impulsan a las personas a huir de sus hogares en Somalia. Tras una exhaustiva investigación sobre el terreno, se definieron diez variables clave de los desplazamientos forzosos, como los precios de los productos básicos, las lluvias o los conflictos armados, entre otros. Mediante el aprendizaje automático, estas variables se utilizan como base para un índice que permite hacer predicciones a corto plazo de los flujos migratorios procedentes de Somalia. Para ello, Jetson colabora con la Organización Meteorológica Mundial (OMM), el Servicio Meteorológico del Reino Unido, o Pulso Mundial, el Sistema Mundial de Alerta sobre Impactos y Vulnerabilidades de Naciones Unidas.
Ambos proyectos podrían replicarse en otras regiones con salidas forzosas de migrantes. Nuestra región, con un incesante flujo migratorio sur-norte y con crisis climáticas cada vez más frecuentes, sería un lugar perfecto para poner en práctica ambas herramientas y detectar con antelación los movimientos migratorios.
Foto de apertura: OIM.