Datos de Facebook pueden predecir cómo se propaga el COVID-19

Bajo el programa Data for Good, Facebook anunció el lanzamiento de tres nuevos mapas, que ayudarán a científicos a medir el comportamiento del coronavirus.

1.Mapa de co-locación: permite que los investigadores puedan analizar si personas que están en un lugar con un foco de enfermedad van a tener contacto con personas que están en otro lugar. Esto permite anticipar dónde pueden haber futuros brotes.

2. Tendencias de movimiento: Se ve cómo se mueve la gente dentro de un lugar cercano o si se mueven en toda una ciudad o región.

3. Índice social: Muestra potenciales amistades de Facebook entre países o regiones; esto permite comprender cómo puede propagarse la enfermedad.

En cuanto al tipo de datos que se usan y la privacidad de los mismos, Vargas dijo que estos son agregados y no identificables.

“Se usan datos de movilidad como localización, pero que se agregan, se desidentificar y son mapas de movilidad en general no individual. Tenemos datos de localización precisa solo si el usuario lo activó en el dispositivo y le puso permitir siempre o cual en la app la persona hizo un opt in de activar el historial de localización”, dijo.

Tecnología

Recomendamos: En la ‘dark web’ se venden mascarillas y se pagan en bitcoins

Un simulador de propagación de la Universidad de Nueva York, NYU, usó datos de Facebook para determinar que tras poner medidas de distanciamiento social en King County, Washington, los datos de Facebook mostraron que la transmisión de casos se redujo de un ritmo de 2.7 casos, a finales de febrero, hasta 1.4 casos al 18 de marzo.

Si bien no se cuenta con estimaciones de cómo se puede comportar el virus en México o en la región, otro de los hallazgos de NYU en cuanto al índice social arrojan que la cercanía de las relaciones de amigos en Facebook sí influye en la manera en la que se propaga el virus en ciertos territorios en donde la densidad poblacional y los hábitos de reunión de las personas tienen a ser más altos de lo normal, como el Nueva York o la parte norte de Italia.

“La idea básica del modelo es que dos regiones que están muy conectadas por links de amistades en Facebook tienen una alta probabilidad de presentar más interacciones físicas entre sus residentes, lo que brinda mayores probabilidades de que se propague una enfermedad de transmisión comunitaria”, dice el reporte de NYU.

El estudio de NYU explora la relación entre la propagación geográfica del COVID-19 y las estructuras geográficas de las redes sociales en Estados Unidos y el Norte de Italia.

Las herramientas de Data For Good de Facebook se han usado en otro tipo de crisis, como humanitarias o de desastres naturales, para saber cuál es la concentración geográfica de la gente y diseminar recursos de forma más acertada. La herramienta se utiliza desde 2019.