En tiempos de crisis, la asistencia humanitaria eficaz depende en gran medida del despliegue rápido y eficiente de recursos y personal. Para ello, en estas circunstancias es fundamental disponer de datos precisos sobre la ubicación y los movimientos de las personas afectadas. Investigadores de la Universidad de Tokio, en colaboración con el Banco Mundial, han desarrollado un marco para analizar y visualizar datos de movimientos de población, que puede ayudar en tales casos.
Guerras, hambrunas, epidemias, desastres naturales… Lamentablemente, hay muchas razones por las que una población puede o puede sentirse obligada a abandonar sus hogares para buscar refugio en otro lugar, y estos casos van a seguir aumentando. Las Naciones Unidas estimaron en 2023 que habrá más de 100 millones de personas desplazadas por la fuerza en el mundo. Más de 62 millones de estas personas son consideradas desplazados internos (PDI), que se encuentran en una situación particularmente vulnerable al estar atrapadas dentro de las fronteras de sus países, de los que intentan huir.
Las condiciones que desplazan a las poblaciones son inevitablemente caóticas y, ciertamente, pero no exclusivamente, en caso de conflicto, la infraestructura de la información puede verse alterada. Por lo tanto, las autoridades y agencias que intentan responder a las crisis a menudo trabajan con datos limitados sobre las personas a las que intentan ayudar. Pero la falta de datos no es el único problema. Ser capaz de interpretar fácilmente los datos, de modo que los no expertos puedan tomar decisiones efectivas basadas en ellos, también es un problema, especialmente en situaciones que evolucionan rápidamente donde hay mucho en juego y tensiones.
“Es prácticamente imposible proporcionar a las agencias de ayuda y a otros datos precisos en tiempo real sobre las poblaciones afectadas. Los datos disponibles a menudo son demasiado escasos para ser útiles directamente”, dijo el profesor asociado Yuya Shibuya de la Iniciativa Interfacultativa de Estudios de la Información. “. “Ha habido muchos intentos de utilizar datos GPS para tales cosas y, en circunstancias normales, ha demostrado ser útil para modelar el comportamiento de la población. Pero en tiempos de crisis, los modelos predictivos fallan y los datos. Como científicos de datos, exploramos formas de mitigar Estos problemas y realizar un seguimiento de los movimientos de población mediante el estudio de los desplazados internos desplazados por la invasión rusa de Ucrania en 2022. Se ha desarrollado un marco”.
Aunque Ucrania tiene suficiente cobertura de red para recibir datos GPS, los datos generados no son representativos de toda la población. También existen preocupaciones sobre la privacidad y potencialmente otras lagunas de datos importantes debido a la naturaleza del conflicto. Por tanto, modelar el comportamiento de las poblaciones no es una tarea trivial. Shibuya y su equipo tuvieron acceso a un conjunto de datos limitado que cubría el período comprendido entre unas semanas antes y unas semanas después del ataque inicial el 24 de febrero de 2022. Los datos incluían más de 9 millones de registros de ubicación de más de 100.000 desplazados internos anónimos que optaron por participar. Comparte sus datos de ubicación.
“A partir de estos registros, podemos estimar la ubicación de las personas a nivel regional basándose en patrones regulares antes de un ataque. Para garantizar que estos datos limitados se utilicen para representar a toda la población, comparamos nuestras estimaciones con datos de encuestas de la Organización Internacional para las Migraciones”. “, Dijo Shibuya. “A partir de ahí, observamos cuándo y dónde se trasladaron las personas poco antes y poco después de que comenzara el ataque. La mayoría de las personas desplazadas eran de la ciudad capital de Kiev, y algunas personas en las cinco semanas anteriores al 24 de febrero, tal vez allí. Como era de esperar, aunque después de ese día se habían ido cuatro veces más, incluso una semana después, había evidencia de que algunos habían comenzado a regresar”.
El regreso de algunas personas a las zonas afectadas es sólo un factor que confunde los modelos de movimiento de población; de hecho, las personas pueden moverse entre lugares, a veces varias veces. Intentar representar la población con un mapa simple con flechas para mostrarla puede resultar rápidamente confuso. El equipo de Shibuya utilizó gráficos codificados por colores para visualizar sus datos, lo que permite ver los movimientos de población dentro y fuera de las regiones en diferentes momentos, o datos dinámicos, en una sola imagen.
“Quiero utilizar conceptos como este para ayudar a las agencias humanitarias a descubrir cómo asignar recursos humanos y recursos físicos como alimentos y medicinas. Mientras lo hacen, se pueden ver cambios dinámicos en las poblaciones, no solo sobre el movimiento de A a B”. “Creo que puede significar dónde se necesita ayuda y cuándo se necesita de manera más efectiva, desperdicio y reducción de gastos generales”, dijo Shibuya. “Otra cosa que podríamos encontrar útil es que las personas tienen diferentes patrones migratorios, y el estatus socioeconómico parece ser un factor. Tienden a alejarse de sus hogares. Hay diversidad demográfica y las buenas réplicas deben reflejar esa diversidad y no hacer demasiadas suposiciones. “.
El equipo trabajó con el Banco Mundial en la investigación, ya que la organización internacional podría proporcionar los datos necesarios para los análisis. También esperan considerar otro tipo de situaciones como desastres naturales, conflictos políticos, cuestiones ambientales y más. En última instancia, al realizar investigaciones como esta, Shibuya espera desarrollar mejores generalizaciones del comportamiento humano en situaciones de crisis para mitigar los efectos de estas situaciones.
