Datos masivos de telefonía para analizar migraciones humanas
Un equipo internacional de investigadores, liderado por el profesor Pedro Zufiria de la Universidad Politécnica de Madrid (España), ha integrado y analizado datos de telefonía (CDR, por sus siglas en inglés) para caracterizar patrones socioeconómicos.
Los datos masivos y anónimos de los usuarios de móvil se pueden emplear para conocer los movimientos humanos.
/ Foto: UPM
El objetivo del estudio, publicado en la revista PLOS ONE, ha sido monitorizar las migraciones estacionales en Senegal para tratar de mitigar la pobreza y el hambre causadas por condiciones externas que, además, se vienen agudizando por el cambio climático. Las mejoras en la seguridad alimentaria es, por tanto, una de las aplicaciones.
El trabajo emplea datos anónimos de localización de usuarios de telefonía móvil. A partir de esos datos, se extraen los perfiles de movilidad de los usuarios y se tipifican estos perfiles desde el punto de vista de las migraciones entre zonas con diferentes modos de vida.
A continuación, mediante técnicas de clustering (agrupamiento), se juntan estos perfiles en categorías y se comparan con los calendarios –ciclos– de agricultura y medios de sustento obtenidos por el Programa Mundial de Alimentos. El objetivo es analizar y cuantificar el rol de la movilidad en los estilos de vida de las comunidades y su acceso a los recursos básicos, teniendo en cuenta la información más precisa y actualizada que proporcionan los CDR.
Este nuevo enfoque para el análisis de patrones de movilidad podría ser muy útil para monitorear comunidades y comprender el impacto de los patrones de movilidad en los medios de producción de Senegal. La monitorización en tiempo real de estos cambios puede ser un mecanismo muy poderoso de alarma temprana para tomas de decisiones documentadas y rápidas.
Una versión preliminar de este trabajo, presentado en 2015 en el Challenge de Data For Development (D4D) del país africano, fue galardonado con uno de los premios otorgados por la Fundación Bill & Melinda Gates.
Además del Grupo de Sistemas Dinámicos, Aprendizaje y Control (SisDAC) de la UPM, en este proyecto colaboran investigadores del laboratorio de innovación de UN Global Pulse en Kampala, el Programa Mundial de Alimentos y la Universidad de Lovaina (Bélgica). (Fuente: UPM)
