El historial del uso del teléfono móvil es causa de preocupación para los ciudadanos del primer mundo, por posibles violaciones de su privacidad. Sin embargo, en países menos desarrollados, estos mismos datos pueden convertirse en una útil herramienta estadística que ofrece, a bajo coste, una radiografía socioeconómica del país en cuestión.
El método -descrito en un estudio en la revista 'Science'- ya se ha probado en Ruanda y hay planes para desarrollarlo en Afganistán.
Las métricas de uso de teléfonos móviles pueden ser una importante fuente de big data en regiones con recursos limitados, en donde es muy complicado generar estadísticas demográficas básicas, como los niveles de riqueza y de ingresos de la población. Estos datos son muy importantes para la toma de decisiones políticas.
"Hemos centrado nuestro estudio en primer lugar en Ruanda porque su clase media es representativa para ser un país en desarrollo", comenta a EL ESPAÑOL Joshua Blumenstock, uno de los firmantes del informe, investigador en la Universidad de California Berkeley (EEUU). "En el país se dan dos factores clave: el uso del teléfono móvil es prevalente y, además, tiene unos recursos limitados para recolectar datos estadísticos", añade.
Hasta la fecha, recopilar información básica en países como Ruanda era un reto, dado que los datos cuantitativos tienen escasa fiabilidad. En gran parte de África, por ejemplo, las estadísticas nacionales sobre la producción económica no llegan a recoger datos de la mitad de la población.
Datos de móviles
Blumenstock y sus colegas han encontrado un nuevo enfoque para medir cómo la pobreza y la riqueza se distribuyen en países en desarrollo. Los investigadores tuvieron en cuenta la ubicuidad de los teléfonos móviles en Ruanda -los últimos datos públicos indican que tiene una penetración del 63% en 2013 y su adopción no deja de crecer- y el hecho de que los datos del teléfono móvil muestran información sobre la estructura de la red social de una persona, sus patrones de viaje, su historial de uso y el de gasto, entre otros.
"Para empezar, hemos empleado algoritmos de aprendizaje automático para identificar los patrones relevantes en los registros telefónicos que son más predictivos de la riqueza y la pobreza", comenta Blumenstock. "Por ejemplo, nos dimos cuenta de que las personas que hacen un montón de llamadas tienden a ser más ricos, mientras que las que la reciben más tienden a ser pobres", observa, y añade: "Esto es probablemente debido a que sólo la persona que llama paga en Ruanda".
Distribución de las antenas en Ruanda. A más oscuridad, más riqueza.
Otro ejemplo: la gente que compra más tiempo para sus móviles prepago -por un importe de hasta 10 dólares- es lógicamente más rica que las personas que gastan menos (0,50 dólares). "El ordenador detecta miles de esos patrones y los utiliza para hacer una estimación precisa de la situación socioeconómica de cada persona", explica el experto.
Estos registros telefónicos son totalmente anónimos. "Trabajamos en estrecha colaboración con los comités de revisión ética en la universidad para asegurar que la información confidencial de los encuestados goza de la máxima seguridad y protección", afirma Blumenstock.
Sobre el terreno
Al combinar los datos sobre las llamadas de los usuarios de teléfonos individuales -el estudio analiza miles de millones de interacciones de 1,5 millones de abonados- con la información de una encuesta telefónica de seguimiento de los indicadores básicos de bienestar, en la que participaron 856 encuestados, Blumenstock y su equipo han desarrollado un modelo que describe la pobreza y la riqueza de los usuarios de teléfonos individuales de forma muy fiable.
Las entrevistas sirvieron precisamente para demostrar que sus predicciones sobre los datos de los móviles mostraban una fotografía bastante exacta de la población de Ruanda. "Utilizamos las encuestas como fuente de contraste sobre el terreno", indica el científico. "En otras palabras, a través de ellas sabemos la situación socioeconómica de cada uno de los participantes, al hacerles preguntas estándar como: '¿Su hogar tiene electricidad?'. También tenemos registros de teléfono de estas personas. Al combinar estas dos fuentes de información, podemos utilizar algoritmos informáticos para descubrir los patrones que importan".
Estoy probando un enfoque similar en Afganistán, donde incluso hay menos fuentes de datos fiables tradicionales
La realización de encuestas resulta muy caro, incluso prohibitivo, para las economías más frágiles. El propio informe indica que la elaboración de una encuesta nacional de hogares típica cuesta más de un millón de dólares y requiere de entre 12 y 18 meses para completarse. Sin embargo, la realizada para este estudio "costó sólo 12.000 dólares y se pudo realizar en apenas cuatro semanas”.
"Actualmente estoy probando un enfoque similar en Afganistán, donde incluso hay menos fuentes de datos fiables tradicionales, como censos o encuestas de hogares representativas a nivel nacional", comenta el investigador. "Estoy muy interesado en el estudio de estos métodos en países donde hay una profunda necesidad de mejores datos, pero creo que en todo caso el sistema funcionaría incluso mejor en lugares como EEUU o España, donde no sólo se utilizan los teléfonos móviles, sino que usan internet, Twitter, Facebook, etc", afirma.
Al final, el estudio demuestra que se pueden analizar, a muy bajo coste, dos hechos importantes: en primer lugar, que la riqueza -o la pobreza- de un individuo pueden estimarse e incluso preverse utilizando el registro anónimo de sus llamadas telefónicas; y en segundo lugar, que el análisis de estos millones de predicciones individuales se puede convertir en instrumentos útiles y de bajo coste para tomar decisiones políticas.
Ruanda, un banco de pruebas
El país africano, tristemente famoso por el cruento genocidio que tuvo lugar en la década de los 90, es ahora uno de los países centroafricanos que más está apostando por las nuevas tecnologías para impulsar su desarrollo. Uno de los últimos y más interesantes proyectos es el desarrollo en el país de una red de drones de transporte.
Muchos países africanos cuentan con el mismo problema: la escasez de infraestructuras. La falta de vías férreas y carreteras se trata de suplir con el transporte aéreo, y es aquí donde los drones de transporte podrían tener una oportunidad. Mientras que en países occidentales la regulación de las aeronaves no tripuladas está más orientada a preservar la seguridad, en estos países la ausencia de congestión en sus cielos juega a favor de estos aparatos.
¿Un dronepuerto en Ruanda?
La organización suiza Afrotech, a través de su spin off Red Line, y la firma de arquitecura británica Foster+Partners han propuesto un dronepuerto -el equivalente a un aeropuerto, pero sólo para drones- para Ruanda, precisamente para ayudar a distribuir mercancías en comunidades con escaso acceso a las carreteras.
Los drones de carga son pequeños aviones no tripulados diseñados para el transporte de paquetes -actualmente hasta un máximo de 9 kilogramos, aunque en cinco años habrá modelos capaces de transportar 20- a distancias de unos 80 kilómetros. Según Afrotech, la primera ruta de estos drones de carga podría estar operando en Ruanda en 2016.