BIG DATA
Mapas para cambiar el mundo
La tecnología GIS que mezcla cartografía y 'big data' promete una revolución científica
La cartografía ha llegado en auxilio del big data, el nombre con el que se conoce la ingente cantidad de información disponible en la actualidad. Montañas gigantes de datos que nos sepultarían sin la intervención del Sistema de Información Geográfica (GIS en sus siglas en inglés). Esta herramienta en plena efervescencia permite organizar los datos y convertirlos en algo útil para, por ejemplo, prevenir infartos, contener una epidemia, reinventar la ecología y, ya puestos, elegir un bien restaurante.Todas las ramas de la investigación científica, económica y social se han subido al carro de la revolución GIS.
“El papel de las visión espacial siempre ha sido muy, muy relevante. Y lo que nos permite el GIS es tratar este espacio de muchas maneras únicas. En cualquier campo, económico o científico, estos mapas juegan y desempeñarán un papel muy importante”, asevera Peter Goldsmith (Connecticut, 1939), investigador de la Universidad de Illinois, que ha utilizado esta tecnología para que las cosechas del Mato Grosso se almacenen de forma más eficiente. Estas son algunas de las iniciativas más recientes que emplean el GIS:
Contener el ébola
Más de 2.000 voluntarios son los encargados de aportar información de caminos y carreteras, de casas desperdigadas y de aldeas, de la zona de África más amenazada por el ébola. La idea es intentar construir el mapa más detallado y útil de un territorio olvidado por la cartografía. La herramienta ayuda a la Organización Mundial de la Salud (OMS), la Cruz Roja y Médicos Sin Fronteras a conocer tanto dónde se encuentran los focos de infección como la distancia real hacia el hospital más cercano. Incluso existe la posibilidad de hacer un seguimiento de los afectados por la enfermedad. “Cuando llega una persona con ébola a un hospital, lo primero que le preguntan los médicos es dónde vive, quiénes son sus familiares, sus movimientos... Pero todos esos datos sin ponerlos en un mapa, serían inútiles”.
De esta tarea se encarga el Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), una ONG de expertos en cartografía GIS que ha puesto a disposición de cualquiera con tiempo libre la posibilidad de contribuir a la lucha contra el ébola. Los datos que se incluyen en el mapa son procesados por voluntarios desde cualquier lugar del mundo. HOT enseña con una plantilla a identificar el tipo de edificios, cosechas o carreteras que se ven en una foto de satélite para que el voluntario, desde su casa, las marque con más detalle en el mapa. Por ejemplo uno de los mapas GIS señala el tiempo de viaje en coche a los centros de investigación de la enfermedad desde cada región (véase gráfico).
“Es la mayor operación que hemos hecho hasta la fecha, superando a la del terremoto de Filipinas en 2013 [donde murieron 144 personas y más 73.000 edificios resultaron afectados]”, afirma Andrew Buck, uno de los coordinadores de HOT de esta tarea.
“En África las poblaciones y carreteras no están señalizadas como en los países desarrollados. Cuando un infectado explica donde vive, da direcciones como: ‘Mi pueblo está entre este gran árbol y aquel río’. Además, no tenemos muchos voluntarios sobre el terreno, por la peligrosidad y porque el acceso a Internet es muy deficiente en esas áreas. La mayoría colabora desde sus países”, explica Buck. HOT trabaja a la carta para las organizaciones humanitarias más importantes con un presupuesto de apenas 160.000 euros anuales. “Mapeamos la zona que nos piden con voluntarios”.
Arrancaron en 2010 sin una organización clara para ayudar en las labores de auxilio tras el terremoto de Haití, donde murieron más de 200.000 personas. Los únicos mapas que existían de Puerto Príncipe estaban en un edificio destruido por el seísmo así que entre un puñado de expertos en cartografía GIS se pusieron a mapear la ciudad. Cuatro años después, gestionan el trabajo de miles de voluntarios, la clave del sistema. Cualquier persona puede ayudar a la lucha contra el ébola. Su labor será luego examinada por un experto de HOT. “Que la gente entienda que en vez de ver un capítulo de una serie o jugar una partida, puede dedicar unos minutos a ayudarnos”, propone Buck.
Un París antinfartos
Sufrir un infarto en la calle significa entrar en una cuenta atrás. La que marca cuán rápida sea la respuesta de los servicios de emergencia con desfibriladores. Cada minuto de retraso baja la posibilidad de supervivencia en un 10%. Y no se trata de un problema anecdótico, sino de una situación límite que afecta a 500.000 europeos al año (casi uno de cada mil europeos). Benjamin Dahan, doctor de la Universidad París Descartes, ha recurrido al mapa GIS para responder a dos preguntas fundamentales para evitar los infartos: ¿Cuántos desfibriladores necesita una ciudad? ¿Dónde debe colocarlos?
En el mapa de la ciudad que maneja Dahan para esta investigación, presentada en Barcelona el pasado agosto durante un ciclo de conferencias de la Sociedad de Cardiología Europea, hay una nube de puntos rojos (véase arriba). Son los más de 4.000 infartos ocurridos en plena calle entre 2000 a 2010. En negro, se señalan los candidatos (edificios públicos) a albergar los desfibriladores: locales municipales, oficinas de correos, estaciones de metro, aparcamientos de bicicletas y farmacias. La única duda era elegir el emplazamiento óptimo. Ahí entran las matemáticas. El sistema GIS calcula por algoritmos un número, la distancia media de un infarto al desfibrilador más cercano según el lugar elegido. Luego, un gráfico representa el número de desfibriladores necesarios en relación con la distancia media. Así se llegó a la conclusión de que el número ideal de desfibriladores es de 302 y que deben estar en las estaciones de metro. Con este sistema se logra que la distancia media sea de 239 metros y que todo el mundo sepa que la salvación está en la estación de metro más cercana.
Pero la ciencia termina donde empieza la política, lamenta Dahan. “Nosotros no podemos hacer más que presentar los resultados. Ahora es cosa de los políticos. Pero mi esperanza es que lo comprendan y lo implanten”. Y no solo en París. “Podemos aplicar el sistema a cualquier ciudad. Incluso sin los datos de dónde sucedieron los infartos, podríamos modelizarlo y encontrar la solución óptima”.
Cosechas a buen recaudo
Todos los silos de almacenamiento de grano de Brasil. Toda la producción de grano del Mato Grosso por municipios. Todas las carreteras, raíles de ferrocarril, etc. Esos son los ingentes datos que manejaron Peter Goldsmith, investigador y director del Programa de Alimentos y Negocio Agrario de la Universidad de Illinois, y João Antonio Vilela Medeiros, profesor asociado de la misma Universidad, para elaborar un GIS que les revelara cómo gestionar las cosechas en una región que padecía “abundancia de grano y almacenaje deficiente”, según explican en su investigación.
“Almacenar grano permite no tener que vender el producto durante la cosecha, cuando los precios son más bajos”. Pero en Mato Grosso, según el estudio de Goldsmith y Medeiros, se almacena poco. Tanto como para que los silos estén a solo un 34% de su capacidad. Y repercute en la calidad del grano: “Se limpia y se preserva mejor, lo que permite venderlo más caro”.
El mapa GIS de Mato Grosso contiene todos los silos de almacenamiento, su capacidad, su cercanía de los mercados... “En los países desarrollados, los gobiernos luchan por el control del almacenaje de grano. Pero en países en desarrollo muchas veces, por falta de presupuesto o por otros motivos, esto se privatiza. O peor aún, se hace mal”.
La nueva macrobiología
Las posibilidades del GIS son tan grandes como para crear nuevas disciplinas científicas. Patricia Soranno (Needham, EE UU, 1965) profesora de fauna y pesca de la Universidad de Michigan, cree que la biología y la ecología necesitan refundarse al albur de las nuevas tecnologías big data. “Cuando estudiamos una especie de fauna en concreto, lo hacemos en una región limitada. Pero lo que necesitamos entender es cómo el ecosistema de todo un continente va a cambiar”.
El problema para Soranno está en las propias inercias de los biólogos: “Nos gusta hacer trabajo de campo, recoger las muestras en nuestras manos y luego examinarlas en el laboratorio. Tenemos que cambiar esa manera de pensar”.
Y no solo se trata de utilizar la tecnología GIS para gestionar un gigantesco muestreo, sino también de adaptar el marco teórico a las nuevas prácticas: “Tenemos que asegurarnos que nuestros modelos y teorías son operativos para esta envergadura. Y si no lo son, deberemos reformularlos”.
Sus palabras no caen en saco roto. Antes aun de que su arenga se publicara en un número especial de Frontiers in Ecology and the Environment, diversos científicos ya daban los primeros pasos en este territorio desconocido. En 2011, los investigadores Jennifer Lentz (Universidad de Lousiana) y Jason Blackburn (Universidad de Florida) publicaban en la revista científica PLoS One su investigación en marcha para detectar mediante GIS la localización exacta de la infección de los macizos de coral en el Caribe, un enorme ecosistema tan frágil como vital.
La iniciativa eBird plantea una aplicación de la llamada ciencia ciudadana, el uso de voluntarios para ayudar a una investigación que necesita una cantidad ingente de colaboradores. Este programa reclama cooperación para la localización de todas las especies de aves en México y EE UU. Los voluntarios envían fotografías de aves y su huella geográfica que conforman una enorme base de datos al servicio de cualquier investigador. Soranno lo resume así: “Los problemas a los que nos enfrentamos al estudiar clima y biología son enormes en escala. Por lo tanto, nuestras soluciones tienen que ser igualmente enormes”.
MÁS INFORMACIÓN
- Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT)
- Technical note: The use of geographical information systems software for the spatial analysis of bone microstructure ('American journal of anthropology', 2012)
- Mapping private, commercial, and cooperative storage in Mato Grosso; Peter Goldsmith y João Antonio Vilela Medeiros; 'Soybean Research Journal' (julio de 2013)
- Evaluating Patterns of a White-Band Disease (WBD) Outbreak in Acropora palmata Using Spatial Analysis: A Comparison of Transect and Colony Clustering; Jennifer A. Lentz, Jason K. Blackburn, Andrew J. Curtis; 'PLoS One' (2011)
- Patricia A Soranno and David S Schimel 2014. Macrosystems ecology: big data, big ecology. Frontiers in Ecology and the Environment 12: 3–3. http://dx.doi.org/10.1890/1540-9295-12.1.3
- New method predicts optimal number and location of automated external defibrillators AEDs; Benjamin Dahan; European Society of Cardiology (2014)
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