Cómo repartir de forma "inteligente" el alimento en África gracias al móvil

Las señales de teléfonos móviles permiten trazar las migraciones de la población a las ciudades en África tras episodios de sequía, y eso puede ayudar a ajustar el envío de alimentos solidarios en tiempo real a zonas con hambruna, como plantea un proyecto de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

De ésta y otras aplicaciones se ha debatido en las jornadas "Big Data, Good Data", en el marco de la sexta edición del curso Ciencia de Redes de la Cátedra Orange UPM, en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid.

En la misma se han dado detalles de proyectos como el presentado por un grupo de expertos en "Big Data" de la UPM, y que ha sido presentado a la competición mundial D4D (Data for Development), convocada por Orange, en donde participan grupos de expertos de todo el mundo en análisis masivo de datos para impulsar soluciones que mejoren la vida en los países en desarrollo.

El catedrático de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) Pedro Zufiria, ingeniero de Telecomunicación y licenciado en Matemáticas, y coordinador de las jornadas, ha explicado a Efefuturo que el análisis "inteligente" de las ingentes cantidades de datos puestos en circulación por las nuevas tecnologías (móviles, GPS, comunicaciones máquina a máquina, etc) puede ayudar en gran medida al desarrollo en países del tercer mundo.

Otros ponentes han insistido en lo mismo, como Vanessa Frías, profesora de la Universidad de Maryland (EEUU), que ha hecho hincapié en las aplicaciones del "Big Data" para alertas epidémicas y terremotos, o Julio Mayol, codirector de Madrid-MIT MVisium Consortium, que ha destacado las funcionalidades del uso masivo de datos para temas sanitarios.

En el marco de esta competición mundial D4D, Orange pone a disposición de todos los participantes datos anónimos de llamadas de teléfonos, en este caso de usuarios de Senegal; en la anterior edición la iniciativa se centró en Costa de Marfil.

El equipo de la UPM que busca repartir de forma "inteligente" el alimento en Senegal cuenta con la colaboración en su proyecto de entidades como el Programa Mundial de Alimentos, y el Global Pulse, una iniciativa de Naciones Unidas (ONU) para experimentar con "Big Data" con fines de ayuda al desarrollo.

Según Zufiria, las operadoras tienen en sus manos enormes cantidades de datos de desplazamientos dado que las distintas torres de telecomunicación captan las señales del dispositivo según se va desplazando el usuario por distintas regiones a lo largo de un trayecto.

Se trata de una información "muy valiosa", porque aunque es anónima, permite conocer la actividad de los flujos de población, y sus hábitos de comunicación, su ubicación aproximada dependiendo del lugar desde donde se hace una llamada, adónde se traslada la gente, la velocidad con la que viaja, la frecuencia con la que lo hace, etc.

En África la telefonía móvil está "muy consolidada" teniendo en cuenta que apenas existen infraestructuras de telefonía fija, lo que está ayudando a que la penetración de las comunicaciones móviles alcancen porcentajes de uso altísimos, con cifras en el entorno de un contrato de telefonía móvil por persona, ha recordado el experto.

El reto del grupo de "Big Data" de la UPM en esta competición es ayudar a ajustar de forma "inteligente" el reparto de alimentos a las necesidades reales de la población en una región u otra en Senegal, y además en tiempo real, ha insistido Zufiria.

Ha explicado que, actualmente la distribución de alimentos de ayuda humanitaria en África se hace a partir de modelos preestablecidos que toman en cuenta indicadores fijos como volumen de población, niveles económicos, etc, pero sin tener en cuenta otras variables tan importantes pero tan imprevisibles como una sequía o una epidemia.

Precisamente los datos de la telefonía permiten conocer en tiempo real esas variables que también inciden en las necesidades de alimento de la población y dan a conocer los flujos de movimientos a otras regiones en un momento dado, normalmente motivados por escasez de comida en los hábitat habituales.

Dado que la información de las operadoras delata el volumen de desplazamientos, se puede saber quién abandona una zona de sequía en busca de alimento en la ciudad, y quién se queda realmente en una región con hambruna.

Please publish modules in offcanvas position.