El CSIC utiliza datos de móviles para estudiar la eficacia de la cuarentena

El CSIC utiliza datos de móviles para estudiar la eficacia de la cuarentena

El proyecto analiza datos masivos anónimos que se están obteniendo desde operadores de telefonía y servidores de mapas para explicar cómo ha cambiado la movilidad en España como consecuencia del coronavirus y ayudar en la toma de decisiones presentes y futuras


Los teléfonos móviles son algo más que meras herramientas de comunicación: son una extensión de nuestro propio cuerpo que nos permiten simplificar nuestro día a día gracias a la enorme cantidad de información que recopilan. Debido a esto, la ciencia española ha decidido poner su atención en ellos para atajar el problema de la pandemia.

Concretamente, un nuevo proyecto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) pretende analizar y recabar toda esa información, obtenida de forma anónima a través de las operadoras de telefonía, para elaborar escenarios que ayuden a mejorar las estrategias de distanciamiento social que se tomen en futuros brotes de esta enfermedad o de otras.

“Son datos que explican cómo ha cambiado la movilidad y los contactos sociales desde que empezó el confinamiento”, explican desde el CSIC.

Este es uno de los 12 proyectos de la plataforma temática interdisciplinar (PTI) que ha lanzado el CSIC

Con el resultado de las simulaciones, el CSIC explica que se pueden estudiar distintas estrategias de confinamiento más estricto y así planificar un fin de confinamiento seguro y eficaz.

“Esperamos que los resultados sirvan para comprender mejor los efectos del confinamiento sobre la dispersión de la enfermedad, pero también para ayudar en la toma de decisiones relacionadas con la revocación de las medidas; para saber si es mejor finalizar el confinamiento de forma progresiva o no”, comenta José Javier Ramasco, del Instituto de Física de Sistemas Complejos (IFISC) y coordinador del proyecto.

Ahora bien, para llegar a esa meta, el proyecto incluye varias fases que actualmente se están desarrollado de forma paralela.

La primera de ellas se centra en la caracterización de la movilidad, coordinado desde el IFISC, a partir de la aportación de distintas plataformas de datos, como información proveniente de redes sociales online y patrones de movilidad capturaros por registros de telefonía móvil.

En este último caso, los datos son recogidos por las operadoras y empresas que participan en el proyecto y proveen al equipo de investigación con flujos de viajes agregados entre zonas. “En ningún caso se accede a información individual”, señala Ramasco.

Otra fase se focaliza en el cambio de comportamiento de las personas debido a la percepción de riesgo. Aquí, el Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC), el Instituto de Economía, Geografía y Demografía (IEGD-CSIC) y la Universidad Pompeu Fabra se encargan de elaborar encuestas y aplicaciones móviles para cuantificar estos cambios, intentando estimar la adherencia a las medidas de protección personal por parte de la población y cuáles son los cambios en la cantidad y calidad de los contactos que se tienen.

“Esta información es crucial para entender el proceso de contagio”, indica Ramasco.

Finalmente, todos estos datos forman parte de modelos computacionales que se están desarrollando desde el IFISC y el Instituto de Física de Cantabria (IFCA-CSIC) para poder estudiar los distintos escenarios de salida de la crisis.

“El confinamiento ha sido generalizado y relativamente súbito, pero si se deben evitar nuevos brotes es necesario contar con simuladores capaces de evaluar escenarios con distintos ritmos de vuelta a la normalidad, tanto por sectores como por zonas geográficas”, advierte Ramasco.

La epidemiologia del futuro

El proyecto usa herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos e integra datos masivos en tiempo real de movilidad humana, encuestas geolocalizadas y modelos computacionales.

Es una nueva forma de hacer epidemiologia que combina la epidemiologia computacional, la demografía digital y modelos de movilidad humana: “En el estudio se tendrán en cuenta aspectos tan importantes como la distribución espacial de la población, su estructura por edad, y la distribución y características de los centros socio sanitarios (hospitales, centros de salud, residencias de mayores). Podremos observar cómo las medidas de contención han cambiado la movilidad y el comportamiento de las personas.”, comenta Ramasco.

La información y los modelos que se desarrollarán durante esta investigación se pondrán a disposición pública para su uso futuro siguiendo un modelo de datos en abierto bajo los principios FAIR (acrónimo de Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

Un segundo objetivo a largo plazo es establecer el germen de una red de epidemiología computacional en España, como existe ya en otros países, y una serie de herramientas analíticas interoperables, basadas en teoría epidemiológica, ciencia de datos, e inteligencia artificial, para informar la toma de decisiones en futuras situaciones de crisis epidemiológica que, como dicen los científicos, es algo que “ya ha sucedido en varias ocasiones desde 2009 y es probable que sean recurrentes en un mundo globalizado e interconectado como el actual”.



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