Datos para prever el comportamiento de grupos sociales

Un solo tuit, como una sola llamada, puede parecer algo irrelevante, pero la suma de muchos permite trazar relaciones impensables hace apenas dos décadas.

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En La trilogía de la Fundación, Isaac Asimov introduce el término de la psicohistoria, una disciplina que combina los sucesos históricos, la psicología y la estadística para predecir el comportamiento de grandes poblaciones. En la ficción, esta ciencia permite prever acontecimientos futuros protagonizados por masas de personas, evitar sucesos violentos y prevenir la barbarie.

En el mundo real, los científicos sociales han soñado siempre con aproximaciones más precisas sobre el comportamiento de los grupos humanos. Ahora, gracias al big data y a trabajos como el de Alfredo Morales ese anhelo se acerca a la realidad.

Las investigaciones de este ingeniero de Telecomunicaciones de 34 años se centran en encontrar patrones masivos de comportamiento, comprender el funcionamiento de la sociedad y, llegado el caso, proponer soluciones preventivas ante catástrofes o estallidos violentos.

Para conseguirlo, recopila información de fuentes con las que ni los científicos de las novelas de Asimov soñarían. Los comentarios en redes sociales, los patrones generados por las conexiones móviles o el rastro de actividades en la red ofrecen información única sobre el comportamiento individual. Al cruzar estos datos, el ingeniero detecta patrones que le permiten inferir el comportamiento de grupos de personas.

Tras licenciarse en la Universidad Politécnica de Cataluña y doctorarse en la Politécnica de Madrid (ambas en España), Morales comenzó a trabajar en el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusets (EE. UU.) y como profesor asociado en el Instituto de Sistemas Complejos de Nueva Inglaterra (EE. UU.). Su origen venezolano le llevó a interesarse por la situación en su país y a aplicar sus conocimientos a la situación social que vive la nación latinoamericana.

Así fue como lanzó un proyecto en el que analizaba 16 millones de tuits de más de 3 millones de usuarios en los días previos y posteriores a la muerte de Hugo Chávez. Su investigación concluyó que el sentir político de los habitantes de Caracas era esencialmente distinto en función de su lugar de residencia y que, incluso en zonas cercanas, no había comunicación entre los diferentes grupos de personas. Esto refleja el alto grado de polarización de la ciudad y el aislamiento de unas comunidades con respecto a otras.

En la misma línea, ha analizado la fragmentación social en Estados Unidos a través de los desplazamientos individuales basándose en datos de Twitter y de conexiones móviles. Esta información le ha permitido establecer 20 grupos sociales diferenciados gracias a las interacciones o la falta de ellas. Su objetivo también es poder detectar escaladas de tensión entre grupos y evitar posibles enfrentamientos.

Pero no solo anticipa choques sociales o analiza la estructura de los habitantes de ciudades. Su trabajo también sirve para ayudar en catástrofes naturales. Así lo demostró en unas inundaciones que tuvieron lugar en el estado de Tabasco (México) hace una década.

Los datos sobre conexiones móviles combinados con información de satélites y de protección civil sirvieron para determinar los movimientos de masas de personas. Una información muy útil para organizar la asistencia humanitaria en tiempo real. Gracias a investigaciones como estas, Morales ha sido reconocido como uno de los Innovadores menores de 35 Latinoamérica 2018 de la revista MIT Technology Review en español.

Un solo tuit, como una sola llamada, puede parecer algo irrelevante, pero la suma de muchos permite trazar relaciones impensables hace apenas dos décadas. Entender mejor el mundo, comprender el comportamiento del ser humano y hacer modelos predictivos más precisos es posible gracias al trabajo de personas como Alfredo Morales.

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