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El Blog de Inteligencia Colectiva

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Humanitarios digitales

 

Este sábado me estrené en la 2018 Collective Intelligence Conference, que se celebra todo el fin de semana en Zurich.  Tengo mucho que contar, pero la primera entrega del blog es una reseña de la Keynote que hizo Patrick Meier esta mañana, que es el cofundador de Digital Humanitarian Network (DHN) y autor del libro “Digital Humanitarians“. Tiene un blog, bastante leído, iRevolutions.org, donde escribe sobre  hackear tecnologías emergentes para resolver problemas sociales.

Meier es un experto mundial en el uso de drones para acciones humanitarias, que permite actividades tan variadas y prometedoras como: (1) mapeo de daños, (2) apoyo a la búsqueda y el rescate, (3) entrega de artículos livianos de primera necesidad en zonas remotas y de difícil acceso, (4) monitorización de cambios ambientales, entre otras. El mapeo con drones es una tecnología relativamente madura y extendida porque los diseños son ligeros y amigables, así que puede ser utilizada por personas que no son expertas. Ayuda tanto para prevenir el riesgo de desastres, identificando puntos vulnerables, como para evaluar los daños con el objetivo de centrar los recursos en los puntos que más los necesitan.

A menudo los drones pueden ser una solución más coste-efectiva que el uso de imágenes de satélites o fotografías aéreas desde helicópteros o aviones, sobre todo en eventos que están muy localizados y se necesitan tomar imágenes muy repetidas. Pero a medida que su uso es más sencillo y extendido, la complejidad se traslada al almacenamiento y análisis de los datos que capturan los drones. Por eso, esta tecnología se suma a otros dispositivos de captura de datos como las redes sociales para agravar la sobrecarga de información digital que se genera en las crisis y los desastres humanitarios hasta el punto de que, como dice Meier, puede ser tan paralizante para la capacidad de respuesta como la falta de información.

A ese desbordamiento le llaman Big Data Crisis, para referirse a la enorme dificultad que significa tener que tratar tanta información, en tiempo real, con recursos limitados. Es ahí cuando entran los llamados “humanitarios digitales”, que son personas voluntarias que se movilizan en línea, apoyando con trabajo telemático las actividades de las organizaciones humanitarias en el procesamiento y análisis de esa información recopilada por distintas fuentes en situaciones de desastres.

Estos voluntarios, a través de un intenso trabajo en red, se esfuerzan por dar sentido a los grandes volúmenes de datos provenientes de redes sociales, SMS e imágenes obtenida de satélites y drones, aplicando soluciones ingeniosas de crowdsourcing tanto en la captura como el filtrado de la información, que se inspira en dinámicas propias de inteligencia colectiva, además de soluciones basadas en la Inteligencia Artificial.

Meier centró gran parte de su charla en explicar cómo estos humanitarios digitales contribuyen a filtrar y clasificar las fotos que capturan los drones para evaluar y geolocalizar los daños de los desastres naturales. Contó un montón de ejemplos, utilizando imágenes muy sugerentes de crisis humanitarias como la del ciclón Pam en Vanuatu, de categoría 6, en las que los voluntarios tenían que revisar las imágenes y marcar con diferentes colores las viviendas según el grado de daños que habían sufrido.

Para que tengas una idea, un vuelo de dron puede generar, según explicó el ponente, unas 800 imágenes en 13 horas. Analizar las fotos es un trabajo arduo, porque no es tan fácil evaluar la gravedad del impacto a primera vista. Como dijo Meier, “el tiempo de vuelo es mínimo comparado con lo que se suda procesando esos datos”.

En el análisis y procesamiento de los datos capturados por los drones hay mucho trabajo que puede reconocerse como de inteligencia colectiva. No se limita, ni mucho menos, a la captura distribuida de información. Los datos son como un puzle, así que hay que encajar múltiples piezas para que adquieran sentido. Por eso, según Meier, los humanitarios digitales son como “DJs de la información, porque conectan esas piezas, filtran los ruidos, y esculpen un resultado final que debe ser útil.

Siempre habrá grados de desinformación, sobre todo cuando se diversifican y democratizan las fuentes, pero esto puede mejorarse sustancialmente si se crean mecanismos para verificar los contenidos con el fin de filtrar los datos falsos. A veces hay que comparar imágenes desde distintas perspectivas para llegar a conclusiones fiables. Es lo que Meier llama lidiar con “data in the wild”, es decir, real, en bruto, sin depurar. Las diferencias de apreciación, porque siempre hay subjetividad en esto, se corrigen estadísticamente a través de los llamados algoritmos de consenso, que se basan en comparar las clasificaciones hechas por muchas personas de las mismas fotos, fijando un umbral mínimo de coincidencia para dar por válido el dato. Este procedimiento puede ser tan simple o complejo como la gravedad y las prisas del desastre lo permitan.

Viendo el trabajo que hicieron en el terremoto de Nepal, en abril de 2015, me llamó favorablemente la atención dos cosas. Una, la importancia que dan a empoderar las organizaciones comunitarias locales. No sólo porque son una pieza esencial para ampliar la cobertura en la captura de datos, sino también porque facilitan su interpretación, aportan legitimidad, y transfieren conocimientos a agentes que pueden velar por la sostenibilidad futura de la solución. La otra, la flexibilidad de optar por soluciones analógicas cuando culturalmente, o por escasez de recursos, es la estrategia más efectiva. Me encantó ver enormes mapas ploteados, desplegados en el suelo, con voluntarios locales haciendo el trabajo de poner post-its de colores para clasificar los daños en las viviendas. Es gente que conoce bien el territorio, y por tanto puede aportar información de calidad, pero que tal vez no se implicaría si tiene que manejar mapas en formato digital.

De las cosas que más me gustaron de la charla de Meier es ver a gente como él, que está haciendo cosas prácticas y útiles socialmente, viniendo a una conferencia como ésta para pedir ayuda a científicos y académicos, con retos muy concretos, y que ayudarían a mejorar la efectividad del trabajo de asistencia que hacen. Estos son dos mundos que suelen estar desconectados, así que si hablamos de inteligencia colectiva, lo mejor que podemos hacer es bajarla a tierra para implicar a la gente brillante de la academia en desafíos que afectan a millones de personas.

Otra lectura que me llevo de esta charla es la importancia de la experiencia, que es algo que suelo valorar pero que viene bien recordarlo, una y otra vez, en un mundo leanstartopero que nos mete prisa y tiende a subestimar el conocimiento, como si fuera siempre conveniente empezar por un papel en blanco. No es así. Gente como Patrick Meier, a pesar de su juventud, sabe lo que sabe después de acumular muchos años de probar, revisar y aprender. Ese dominio es fruto de la acumulación. No se adquiere con atajos. Esa experiencia le permite entender lo que funciona y lo que no. También le hace más empático, que es una virtud que ayuda mucho a fijar los límites del espacio de soluciones en el que después tienen que trabajar los científicos. Gente como él canaliza la energía creativa dentro de un espacio de oportunidades con más probabilidad de que se traduzca en algo con impacto.

Nota:   La imagen del post es de capi23auto 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.

 

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