Big Data y refugiados
Recientemente se ha publicado el libro “Guide to Mobile Data Analytics in Refugee Scenarios”, el cual incluye varios capítulos que nos ilustran cómo el Big Data, y en concreto los datos de móviles, puede ser utilizado para entender mejor las situaciones humanitarias de refugiados y diseñar soluciones. El libro se centra principalmente en la situación de Turquía y los refugiados sirios y está compuesto de piezas de investigación realizadas a raíz del challenge de Big Data D4R con datos de la compañía Türk Telecom. Los datos de móviles, conocidos como Call Detail Records -CDRs-, permiten estudiar la movilidad y también la red social. Para este Challenge se liberaron CDRs con diferentes agregaciones con el objetivo de preservar la privacidad de las personas, pero con la novedad respecto a otras iniciativas de contener información etiquetada sobre si los datos pertenecían o no a población refugiada. El Challenge, además, contaba con un panel internacional de asesores y evaluadores expertos entre los que se encontraba el equipo de data science de Unicef e investigadores del MIT.
si la ayuda humanitaria puede ser habilitada gracias a evidencias basadas en Big Data, las estadísticas nacionales oficiales no serían la única fuente para la toma de decisiones
Uno de los aspectos clave que los datos nos permiten medir es la movilidad y los flujos migratorios de refugiados. Estos indicadores pueden ayudar a las agencias internacionales, incluyendo a UNHCR, a hacer el diagnóstico de una situación de refugiados y posibilitar el despliegue de sus operaciones humanitarias. Esto, sin duda, supone una revolución: si la ayuda humanitaria puede ser habilitada gracias a evidencias basadas en Big Data, las estadísticas nacionales oficiales no serían la única fuente para la toma de decisiones. Esto supondría un paso muy importante hacia la transparencia internacional en cuestiones de refugiados y flujos migratorios internacionales de diversa naturaleza.
El reto científico-técnico más importante es ser capaces de identificar patrones de población vulnerable respecto a otro tipo de patrones colectivos cuando no hay datos etiquetados.
En el capítulo “Call Detail Records to Obtain Estimates of Forcibly Displaced Populations” recogemos las claves de un proyecto realizado por UNHCR en colaboración con UN Global Pulse en Senegal. Este estudio presenta una categorización de metodologías para estudiar la movilidad y sus diferentes aplicaciones a la ayuda humanitaria. El reto científico-técnico más importante es ser capaces de identificar patrones de población vulnerable respecto a otro tipo de patrones colectivos cuando no hay datos etiquetados. Este estudio también recoge los retos organizativos y legales que deben tenerse en cuenta para diseñar operativas basadas en datos. Es destacable la opción de crear un marco regulatorio que permita protocolos standard de acceso y uso de datos en tiempo real por parte de las agencias internacionales con mandato para actuar.
Otro tipo de estudio clave que puede derivarse de los CDRs es el análisis de las redes sociales, generadas a partir de las comunicaciones que se realizan entre los usuarios. A partir de las redes se pueden diseñar indicadores para entender y monitorear la segregación de grupos poblaciones y su potencial integración. En el capítulo “Towards an understanding of refugee segregation, isolation, homophily and ultimately integration in Turkey using call detail records” se recoge la investigación realizada entre UNGP y UNHCR Innovation en la cual se visualizaron los indicadores sobre integración implementados a partir de CDRs permitiendo una visualización interactiva, potente e intuitiva. Los mapas de indicadores con alta resolución permiten un mejor diagnóstico de la situación y entender la variabilidad de los fenómenos migratorios en función de regiones geográficas o de la distribución de núcleos urbanos. De este modo se puede potenciar la toma de decisiones.
En este estudio también se proponen indicadores que permitan ver la evolución en el tiempo de la red social de las personas incluyendo a los refugiados, generando conocimiento sobre los procesos de integración. Por ejemplo, se puede analizar si una región donde abundan los refugiados se integra y establece enlaces de comunicación con zonas donde no hay refugiados. También es interesante observar si un grupo poblacional incrementa la diversidad de comunicaciones entre refugiados y no refugiados. Estas variables se consideran vitales para medir el impacto de la ayuda humanitaria desde un punto de vista individual, colectivo y sistémico. Además, cuando se integra la información de la red social y la movilidad se puede tener una radiografía muy detallada de los procesos dinámicos relacionados con los refugiados.
Esta publicación supone un paso adelante hacia el uso de tecnologías digitales para la ayuda humanitaria. Los casos de uso presentados pueden servir para incentivar el uso de datos en operativas reales por parte de agencias humanitarias. En definitiva, la clave es poner la tecnología al servicio de las poblaciones migratorias en todo el mundo.
