5 ejemplos que aprovechan la inteligencia colectiva para la recogida de datos

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A menudo resulta conveniente socializar la recogida de datos delegando esa tarea al colectivo afectado en vez de retenerla en manos de una unidad técnica de expertos.

Soy de los que piensan que implicar a las multitudes en la recogida de datos no es la manifestación más estimulante de inteligencia colectiva si sólo se queda en eso y la participación no se extiende al análisis abierto de esos datos, que es el momento en que se genera más inteligencia. Pero aun reconociendo esa carencia, sé que puede aportar un valor social indudable. Veamos por qué.  

A menudo resulta conveniente socializar la recogida de datos delegando esa tarea al colectivo afectado en vez de retenerla en manos de una unidad técnica de expertos. Según mi experiencia, es muy provechoso adoptar estrategias de inteligencia colectiva para la recogida de datos cuando:

  1. Los datos hay que recogerlos en sitios muy dispersos, lo que conlleva elevados costes de desplazamiento que son inasumibles.
  2. El problema demanda una monitorización prolongada porque está sujeto a cambios de estados, lo que obliga a que el observador permanezca en el sitio períodos relativamente largos.
  3. El factor tiempo es relevante, y los tiempos de respuesta deben ser cortos, porque los hechos a monitorizar pueden necesitar una solución urgente al tener un gran impacto en el bienestar de las personas.
  4. La diversidad de variantes en que se puede dar el hecho motivo de seguimiento es difícil de prever o incluso de definir sin caer en algún sesgo, lo que aconseja dejar a iniciativa de las personas qué reportar y qué no, en lugar de empeñarse en fijar unas pautas rígidas.
  5. El proceso de recogida de datos puede significar en sí mismo una experiencia de aprendizaje para los participantes y una oportunidad de sensibilizarse con una problemática que les afecta. 

Estas circunstancias no son suficientes. Para poder abrir la captura de datos a grandes colectivos se tienen que cumplir, además, tres requisitos:

  1. Que los conocimientos técnicos que se necesitan para recoger los datos no sean excesivamente complejos, para poder delegar la tarea a voluntario/as que no son experto/as, aunque para ello se pueda prever alguna formación básica de entrada. 
  2. Que lo/as participantes tengan incentivos suficientes para tomarse el trabajo de recoger y documentar los datos con una calidad mínima razonable.
  3. Que lo/as participantes no tengan incentivos para adulterar o boicotear la tarea y, en caso de que los tengan, que sea posible un mecanismo de filtrado para descartar los datos erróneos generados por esos comportamientos.

Si se dan esas condiciones, la recogida colectiva de datos puede ser una magnífica idea, como demuestran los cinco ejemplos de proyectos innovadores que contaré seguidamente:

1. PulsePoint

Es una aplicación estadounidense para teléfonos inteligentes que avisa a los ciudadanos entrenados en técnicas de Reanimación Cardiopulmonar (RCP) cuando hay una víctima de paro cardíaco cerca. PulsePoint cambia radicalmente el enfoque de ver el paro cardíaco súbito como un problema que se resuelve a través del trabajo profesional de los servicios de emergencia para convertirlo en un reto comunitario. Las personas que están entrenadas en RCP se dan de alta en la aplicación para poder estar disponibles en caso de que se emita una alerta de proximidad, pero para que el sistema funcione se necesitan datos completos y actualizados de dónde están los equipos desfibriladores (DEA).

Es ahí donde se completa el puzle a partir de la recogida colectiva de datos, pidiendo a la ciudadanía que ayude a mapear estos aparatos porque esta información suele ser inexacta o simplemente no estar bien detallada para que sea fácil encontrar los DEA en un momento de emergencia. Por eso, los usuarios de la aplicación registran la localización exacta del aparato en un mapa y agregan amplia información descriptiva de dónde está así como fotos del dispositivo. Las agencias reciben esta información y la validan. Gracias a esos datos se ha ido construyendo un registro público de los aparatos disponibles en cada comunidad y la aplicación puede dar una respuesta rápida a una emergencia cardíaca informando a la persona capacitada dónde está el desfibrilador más cercano que le ayudará a salvar una vida. Según datos de 2019, PulsePoint tenía ya más de 95 mil DEAs registrados.

2. Mosquito Alert

Mosquito Alert es un proyecto que trabaja por frenar la expansión del mosquito tigre y el de la fiebre amarilla, dos especies invasoras que pueden transmitir enfermedades globales como el Zika, el Dengue y la Chikungunya. Usando una app, cualquier persona puede notificar, enviando una foto, el posible hallazgo en la vía pública de estos mosquitos y de sus lugares de cría. La foto recoge la posición GPS junto con otra información detallada. Después, un equipo de entomólogos expertos analiza las imágenes recibidas y devuelve el resultado de validación al participante, publicando la ubicación en un mapa de observaciones.

En este ejemplo se ponen de manifiesto los tres requisitos que comenté antes: 1) la capacidad técnica para registrar las observaciones son asequibles para cualquier participante que se informe medianamente sobre el aspecto de estos mosquitos en la propia aplicación, 2) las personas están interesadas en hacerlo bien porque saben que esos datos pueden contribuir a erradicar una plaga que les perjudica, 3) ese incentivo desestimula el boicoteo de la tarea pero incluso en el caso de que eso ocurra, es fácil detectar los errores y corregirlos.

3. Cadáveres inmobiliarios

Los llamados “mapeos colectivos” aportan una diversidad de miradas que reducen tanto los sesgos individuales como las zonas ciegas que muchos mapas formales ignoran. Esto se puso de manifiesto en el proyecto “Cadáveres Inmobiliarios”, impulsado por el estudio Montera34,  que integrando los intereses de los distintos colectivos participantes, se propuso inventariar los inmuebles e infraestructuras que la crisis económica dejó a medio hacer, vacíos o infrautilizados, documentando de una manera diversa el nefasto impacto urbanizador que supuso la debacle inmobiliaria.

Además de crear una base de datos colectiva que sirviera de memoria de lo ocurrido antes de que la maquinaria de la construcción volviera a ponerse en marcha, ayudó a identificar espacios y suelos que eran susceptibles de ser revertidos como suelo rústico o protegido, o que podían ser aprovechados para otros usos como equipamientos sociales, huertos urbanos o incluso viviendas sociales si había algo ya construido. Repartirse ese trabajo aprovechando las ventajas de proximidad de una red de personas geográficamente dispersas ayudó a recoger más y mejores datos.  

4. Patrimonio 2.0

Imaginemos un proyecto que consiste en delegar a voluntario/as la identificación de sitios o experiencias que pudieran merecer la condición de “Patrimonio Cultural” en un territorio. En vez de que esa tarea se asuma por un grupo cerrado de experto/as, sería la propia ciudadanía la que explorando su entorno de residencia haga una primera detección y criba de los candidatos a recibir esa distinción.

Lo/as voluntario/as que crean que un sitio o hecho determinado lo merece, recogen y documentan su propuesta con fotos, argumentos e información complementaria a través de una plataforma que exponga esos datos a toda la comunidad para facilitar el intercambio y la validación compartida. En este caso, la recogida colectiva de datos no sólo permite abarcar más territorio sino que la participación ciudadana puede abrir la visión del “patrimonio” a otras perspectivas que no contemplaban los expertos, redefiniendo qué tipos de sitios o hechos culturales deben ser inventariados como tales.

5. Desastres y situaciones de emergencia

La información que las personas difunden como una práctica habitual de interacción social con familiares, amigos y conocidos, se hace especialmente útil en momentos de emergencia o de crisis que requieren un diagnóstico y respuesta rápida. Me refiero a esa gran cantidad de datos que se publican en redes sociales como vídeos en YouTube, mensajes en Twitter, imágenes por WhatsApp y posts en Facebook o en blogs, entre otros.

Es en ese contexto que entran en juego las llamadas técnicas de Human Sensor Networks que convierten de facto a las multitudes en “sensores humanos”. Esos datos pueden alimentar y complementar otros que ya usan los modelos de predicción como pueden ser observaciones por satélite o mediciones de sensores científicos. Pondré algunos ejemplos.

En los desastres del derrame de petróleo, se han recopilado, geolocalizado y temporalizado imágenes de avistamientos de combustible compartidas por miles de usuarios en las redes sociales para obtener estimaciones mejoradas en los parámetros de los modelos. Personas que presencian de primera mano los daños causados, desde pájaros empapados en aceite a bolas de alquitrán en la orilla, comparten esas observaciones en las redes, que se pueden aprovechar para mejorar las pistas de investigación y ajustar parámetros de los modelos científicos. Esto se ha hecho también para monitorizar el impacto de los terremotos y estudiar la calidad del aire. Para aprovechar esa posibilidad, el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) puso en marcha un sistema de Detección de Terremotos por Twitter (TED) que recopilaba en tiempo real tweets relacionados con los temblores y los procesaba para proporcionar mapas que permitían geolocalizar esas notificaciones.

Esta estrategia aprovecha los datos que comparte la ciudadanía a través de las redes sociales, así que son, por decirlo de algún modo, “sistemas pasivos”. Las personas no hacen nada adicional a lo que ya harían de forma natural para generar esos datos. Pero hay iniciativas que adoptan un enfoque diferente pidiendo expresamente a la ciudadanía que colabore de forma proactiva en la recogida de información sobre ciertos eventos y la remita a través de unos canales determinados. En estos casos hablamos de “sistemas activos”, porque hay un esfuerzo intencional de las personas para obtener y enviar esos datos que se necesitan.   

NOTA: La imagen es de Tumisu en Pixabay.com. Si te ha gustado el post, puedes suscribirte para recibir en tu buzón las siguientes entradas de este blog. Para eso solo tienes que introducir tu dirección de correo electrónico en el recuadro de “suscribirse por mail” que aparece en la esquina superior derecha de esta página. También puedes seguirme por Twitter o visitar mi blog personal: Blog de Amalio Rey.

Experto en lnteligencia Colectiva y creación de redes y ecosistemas de innovación. Se dedica al diseño de arquitecturas participativas y al escalado eficaz de estos procesos. Autor del Canvas del Liderazgo Innovador, facilita proyectos e imparte formación sobre Design Thinking, Inteligencia Colectiva, Hibridación, Co-Skills, Co-Creación, y Ecosistemas 2.0 para innovar. Lidera proyectos de Arquitectura de la Información, redacción-web y diseño de contenidos digitales sobre innovación. Twitter: @arey Blogs: www.amaliorey.com y https://www.bloginteligenciacolectiva.com/

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