Las redes sociales son útiles para algo más que conectarse con viejos amigos de la escuela secundaria y compartir videos de gatos. Twitter se ha convertido en la plataforma de referencia para las últimas noticias sobre todo, desde el bombardeo del maratón de Boston hasta el sobrevuelo de Plutón.
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Ahora, la investigación revela que Twitter también se puede utilizar para el seguimiento rápido de daños después de desastres naturales, posiblemente incluso de manera más rápida y expansiva que evaluaciones similares realizadas por FEMA.
"Resulta que la relación entre el daño físico real y la respuesta en línea es bastante fuerte", dice Yury Kryvasheyeu, un científico social computacional en Data61, un grupo australiano de innovación digital y de datos. "Se puede obtener una señal rápida y gratuita que mapea de manera confiable el daño".
Esta no es la primera vez que Kryvasheyeu y sus colegas utilizan las redes sociales para obtener información del mundo real. Previamente examinaron el desempleo, las epidemias y la movilización social a través de la lente de Twitter y otras plataformas. Pero esta es la primera vez que realizan un análisis en una escala de tiempo tan intensiva.
La respuesta rápida en las áreas más afectadas por huracanes, inundaciones, terremotos y otros desastres naturales puede salvar vidas y ayudar a los socorristas a asignar mejor los recursos limitados a los lugares que más lo necesitan. Pero los medios tradicionales utilizados para identificar lugares de alta prioridad son sorprendentemente torpes y costosos, y a menudo requieren visitas personales a sitios o encuestas aéreas.
Sospechando que las redes sociales podrían hacer un mejor trabajo, Kryvasheyeu y sus colegas se centraron en el huracán Sandy de 2012 como un estudio de caso. Acumularon más de 55 millones de tweets geoetiquetados publicados una semana antes y tres semanas después de la tormenta. Los tweets incluyeron palabras clave como "arenoso", "frankenstorm", "inundación" y "daños".
El equipo estandarizó los datos utilizando cifras demográficas de las poblaciones del vecindario, lo que les permitió comparar directamente el número de tweets de lugares que están muy poblados, como Manhattan, con lugares que están menos densos. Finalmente, consultaron la mayor cantidad de fuentes posible sobre el daño real causado por la tormenta, incluidas las reclamaciones de seguros y los datos de FEMA.
Como informan los investigadores hoy en Science Advances, la combinación de los resultados de las redes sociales y las evaluaciones de daños en un mapa revelaron una superposición significativa, con las áreas más afectadas que también producen la mayor cantidad de conversaciones en Twitter.
"Para mí, la mayor sorpresa fue que esto realmente funciona muy bien y que la señal es muy fuerte", dice Kryvasheyeu.
Un mapa de intensidad de los daños causados por el huracán Sandy en el área de Nueva Jersey (gradiente rojo), junto con la ruta del huracán (línea continua). (Yury Kryvasheyeu, Haohui Chen, Nick Obradovich, Esteban Moro, Pascal Van Hentenryck, James H. Fowler, Manuel Cebrian) Los investigadores verificaron aún más sus hallazgos al realizar el mismo ejercicio en todos los desastres importantes declarados por FEMA en 2013 y 2014, incluidas inundaciones, tornados, deslizamientos de tierra y un terremoto. Encontraron que el método funcionó para 11 de los 12 eventos; el caso atípico —la inundación en Alaska— probablemente estaba en un área escasamente poblada para producir una señal fuerte en Twitter.
El estudio ejemplifica el uso de "las redes sociales como un espejo que refleja la sociedad", dice Kristina Lerman, una científica de la computación de la Universidad del Sur de California que no participó en la investigación. Aunque esa reflexión es a veces más parecida a "un espejo de la casa de la diversión que distorsiona algunos segmentos de la sociedad", todavía es lo suficientemente clara en muchos casos para obtener mediciones precisas sobre temas importantes, dice.
Los primeros en responder pueden comenzar a usar el método, usar Twitter para identificar puntos calientes durante un desastre, inmediatamente, dice Kryvasheyeu, ya que su implementación no requiere más que Twitter, datos demográficos de la Oficina del Censo disponibles abiertamente y algunas habilidades básicas de programación de computadoras. Sin embargo, más que eso, Kryvasheyeu y sus colegas esperan que Twitter pueda hacer el esfuerzo interno, como Google ha hecho para ayudar a UNICEF a mapear la propagación del virus Zika.
"Existe una tendencia actual de que las grandes empresas de tecnología ayuden a las ONG, porque tienen mejores ingenieros, computadoras y datos", dice el coautor del estudio, Manuel Cebrian, también científico social computacional en Data61. "Esperamos que esto sea algo que Twitter pueda hacer en colaboración con los administradores de emergencias".
