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Ciencia de datos para todos : ¿Cómo ha cambiado la movilidad de los usuarios de Twitter en Monterrey por el covid-19?

“Twitter es lo qué está pasando en el mundo y sobre lo que las personas están hablando en este momento.”

Las redes sociales son relativamente nuevas y han cobrado importancia en nuestra vida cotidiana al grado que no nos sentimos cómodos si vamos a un restaurante y no publicamos en Instagram lo que ordenamos para que nuestros amigos se enteren donde estuvimos y que hacíamos ahí o por ejemplo cuando por la mañana nos levantamos a hacer ejercicio y es imposible no publicar nuestra foto en lo más alto de la montaña.

Es por eso que el análisis de las interacciones en las redes sociales ha cobrado la misma importancia, para muchos negocios, que las redes sociales en nuestras vidas. Por ejemplo, para saber de qué se está hablando de nuestra marca, si es algo positivo o negativo y cuantificarlo. Estos enfoques son muy bien conocidos en el área de análisis de textos.

Sin embargo, el día de hoy nuestro enfoque tomara otro rumbo. Responderemos a dos preguntas fundamentales: ¿Cómo ha sido el comportamiento de los usuarios en los últimos meses?  Y ¿Cómo ha cambiado por el covid-19?  

*También te puede interesar un estudio similar para Jalisco o CDMX

Desarrollo

Con una base de datos de alrededor 7200 check-in’s (el registro de una persona en cierto lugar), más de 15 variables (fecha y hora, lugar donde se hizo el registro, municipio de residencia, usuario, ubicación exacta, entre otras) y algo de trabajo se pueden generar diversos insigths de valor.

Pero antes de llegar a esos insigths de valor hay camino por recorrer. La primera pregunta en cuestión es: ¿Cómo conseguir este tipo de información en un sitio web tan protegida como lo es Twitter?

No hay forma de conseguir esta información si no es mediante la API (Application Programming Interface) de Twitter. La API cumple la función de una interfaz para que dos softwares interactúen y puedan intercambiar información. Para tu poder hacer un request desde tu computadora (Con programas como Python y R) y acceder a este tipo de información debes llenar una solicitud, una vez aprobada la solicitud Twitter te hará llegar las API keys, el identificador que te autentica como usuario de las API. Para más información clic aquí.

 

Una vez obtenido la información sigue la fase de trabajar los datos para posteriormente pasar a la fase de análisis. Nos referimos a la fase de homologar ciertas variables o categorizar observaciones en función de valores que toman algunas variables, en nuestro caso categorizamos los lugares a donde las personas han asistido los últimos meses. Otro ejemplo de esta fase es poner las fechas en un mismo formato (año/mes/día o día/mes/año) para no tener problemas al momento de visualizar los datos en una línea de tiempo.

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Ahora si el plato fuerte, el análisis. Aquí empezamos viendo la estructura y distribución de cada una de nuestras variables, y modificar en caso de que algo este fuera de lugar, por ejemplo, las variables categóricas cambiarlas a factores si están como texto. Una gran parte del análisis es el momento de crear visualizaciones, esta es la parte creativa del analista porque ahora si que los límites para crear visualizaciones son muy extensos, claro, siempre con el cuidado de generar buenas visualizaciones no únicamente en el sentido de que se vean bonitas sino que también transmitan un mensaje claro y único. Otra gran parte del análisis es crear modelos estadísticos que expliquen a una variable (variable dependiente “y”) en función de otras variables (variables independientes “x”) y/o ayuden a predecir el comportamiento de la variable en el futuro.

Finalmente, llegamos a la etapa de conclusión y exposición de resultados, básicamente es ver el contraste entre la hipótesis que te hayas planteado o la pregunta que quieres responder y lo que los datos te dicen para después plasmarlo en una presentación o un texto.

Todas estas etapas aunque se escuchen muy “básicas” realmente las llevamos a cabo en nuestro análisis y es por eso que nos pareció importante no sólo exponer los resultados sino todo el desarrollo para que el lector que no este tan familiarizado en este ámbito pueda tener una mejor comprensión y no solo eso sino que se lleve un verdadero aprendizaje .

¿Qué encontramos?

Antes de empezar con las visualizaciones es importante mencionar que las primeras medidas preventivas en Nuevo León tomaron lugar el 17 de marzo del 2020, el día que cancelaron actividades escolares a nivel bachillerato y superior, y posteriormente el día 20 del mismo mes en los niveles básicos (primaria y secundaria).

La primera incógnita que nos gustaría responder es : ¿En qué magnitud o proporción ha disminuido el tráfico de check-ins en Twitter una vez iniciadas las medidas preventivas covid-19?

Esta gráfica ordena los días de la semana por mes, cada color es una etapa diferente: diciembre-2019 (azul) , antes de prevención covid (verde) y una vez iniciada la etapa de prevención covid (rojo).
Esta gráfica ordena los días de la semana y nos ayuda a visualizar la proporción de check-ins realizados en cada etapa.

 

 

Para poder crear estas visualizaciones tuvimos que categorizar nuestros datos en tres grupos (diciembre-2019, Antes de prevención covid y Después de prevención covid). En las dos gráficas se aprecia una caída significativa en los check-ins registrados una vez iniciadas las prevenciones covid. Se podría argumentar que esto se debe a la naturaleza de los meses abril, mayo y junio, sin embargo, llama mucho la atención que la primera mitad de marzo tenga mucha actividad y la segunda mitad se vea estancada. Hablando más puntualmente los chek-ins tuvieron una disminución del 75%.

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Otra visualización que hicimos fue una especie de heatmap que nos permitiera ver por mes cuales fueron los municipios del área metropolitana con mayor actividad y en este sentido ver que municipios menos siguieron las recomendaciones de los expertos.

Heatmap de actividad por municipio y mes. No se estandarizo para numero de check-ins por habitante.

Ahora, pasaremos a contestar la pregunta ¿Cómo ha cambiado el comportamiento de los check-ins durante el covid? Para responder esta pregunta hicimos un cluster de 17 grupos y visualizamos la proporción de check-ins para cada grupo. Algunos de los grupos son: comida (restaurantes), entretenimiento (cines, boliches, parques, etc), Salud (hospitales, clínicas y gimnasios), Autoservicio (tiendas de autoservicio como H-E-B y Walmart), residencial (zonas residenciales), etc.

Proporción y orden de los grupos en las diferentes etapas de la contingencia. Comparativa de tipo de lugar donde la gente hace check-ins por etapa.

Podemos observar que en las primeras dos gráficas el orden y proporción de los grupos son muy parecidos y esto cambia considerablemente para la tercera. Dos grupos que han cobraron mucha importancia durante el tiempo de la pandemia son autoservicio y residencial, por otra parte, los grupos de entretenimiento, vida nocturna y aeropuerto pasaron de ser primeros a últimos. Considerar todos los ángulos a la hora de hacer un análisis es muy importante porque si no nos detuviéramos a ver a donde realmente la gente ha acudido y solo hubiéramos analizado las primeras tres gráficas probablemente nos quedaríamos con una mala impresión de los municipios de Monterrey y San Nicolás que han sido los municipios con mayor actividad y precisamente con esta gráfica podemos ver que mucha de esa actividad es desde sus casas.

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Por último ¿qué podemos decir de estos resultados? Tenemos información suficiente para decir que la pandemia ha cambiado la manera en la que las personas hacen check-ins en magnitud y forma. En su mayoría la gente se está quedando en casa y está asistiendo primordialmente a lugares de primera necesidad como tiendas de autoservicio donde surten la despensa y restaurantes, no obstante, se sigue asistiendo a lugares que probablemente no se consideren de primera necesidad como ir al aeropuerto para ir a vacacionar y asistir a hoteles, donde, probablemente hoy sean los lugares con mayor riesgo de contagio y es por eso que invitamos a todos nuestros lectores a seguir las indicaciones de los expertos y no salir de casa a menos que sea necesario.

Esta columna fue desarrollada por Alejandro Rodalgo,  participante del programa de “intern” de Datlas en investigación. 

Saludos

Equipo Datlas

Los efectos del COVID-19 en las actividades cotidianas de los tapatíos (Jalisco, México) -DATLAS: Investigación

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Uno de los objetivos de la filosofía de Datlas, es dar a conocer el uso y el impacto que tiene el análisis de datos en nuestras actividades cotidianas. En ocasiones, sin saberlo, al contarle a nuestra comunidad en las redes sociales acerca de nuestras actividades,gustos y preferencias, estamos generando datos y pocas veces analizamos el impacto positivo que generan esta clase de acciones para entender el comportamiento y las tendencias de la sociedad actual.

¿Qué metodología utilizamos?

Decidimos analizar un base de 4,955 tweets georreferenciados de personas dentro de la Zona Metropolitana de Guadalajara (ZMG), con el objetivo de entender mejor el tipo de actividades que más frecuentemente compartían en su cuenta de Twitter, las cuales, por fines prácticos, las decidimos clasificar en cuatro grandes grupos: comida, entretenimiento, salud y comercial. Además, se realizó una segmentación con respecto a los meses en que fueron publicadas, siendo consideradas como “dic19 ” los tweets pertenientes al mes de diciembre 2019, “pre-covid” aquellas que fueron publicadas en los meses de enero, febrero y marzo del año 2020, y las publicaciones “covid”; aquellas que pertenecen a los meses de abril, mayo y junio del mismo año.

Gráfica de la distribución de los tweets según al clúster que pertenecen.

Dentro del área de comida, logramos identificar que las personas suelen taggear con mayor regularidad que se encuentran en un restaurante, cafetería, supermercado o en una tienda de conveniencia, siendo 7Eleven, Starbucks y Walmart las más populares de este sector. En entretenimiento se consideró eventos masivos, estadios deportivos, bares ,centros comerciales y cines, para este segmentación los lugares preferidos son: Estadio Akron, Cinépolis y Centro Comercial Andares. Sobre el tema salud se encontró una preponderancia a hablar sobre esparcimiento deportivo, gimnasios y hospitales ; se encontró una fuerte preponderancia en los tweets a hablar acerca de Smart Fit, 24 Station Fitness y Canchas Deportivas Technology Park. Con respecto a la agrupación comercial se consideró a parques industriales, bancos, joyería, etc; en donde logramos identificar que las personas publicaron con mayor frecuencia que se encontraban en Guadalajara Technology Park, zona Analco y en banco Santander.

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Dada la fuerte preponderancia en hacer una publicación con respecto a temas de comida y considerando que este tiene un total de 1,973 tweets, decidimos profundizar más en esta área, con el objetivo de identificar los efectos del covid en este sector; específicamente en los restaurantes, los cuáles capturaba el 67% de los tweets relacionados con comida.  

Decidimos utilizar un mapa de calor para poder ubicar las zonas que con mayor frecuencia son georreferenciadas, considerando los tweets publicados desde el mes de diciembre 2019 hasta marzo 2020.

Mapa de calor de tweets con georeferencias en restaurantes de diciembre 2019 a marzo 2020

Ahora, con finalidad de encontrar un efecto relacionado con la pandemia actual, decidimos hacer un segundo mapa de calor, pero ahora sólo considerando los meses de abril, mayo y junio del año 2020; tomando en cuenta que en estos meses fueron el pico del covid19 en la mayor parte del mundo, comparado a los meses anteriores.

Mapa de calor de tweets georreferenciados en restaurantes de abril a junio 2020

Después de ver los mapas anteriores, podemos notar que la disminución de zonas georeferencidas durante el covid19, es altamente notorio, y también nos parece importante resaltar que existe una zona en el mapa que es la zona que está logrando sobrellevar de mejor manera esta pandemia comparada a las demás, con el simple hecho de ver la cantidad de tweets que generan ruido en esta zona.

¿El artículo a quién le es de utilidad?

Esta clase de análisis puede ser muy útil para restauranteros, dueños de cafeterías, dueños de gimnasios, comercios relacionados a venta de ropa deportiva, dueños de salones de belleza, emprendedores, etc. Si el contenido de este artículo te pareció interesante y te gustaría implementar esta metodología en tu negocio, no dudes ponerte en contacto con nosotros.

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¿Qué enseñanza nos deja este artículo?

En resumen, el grave problema que la pandemia está generando a los restaurantes y a la economía nacional se ha vuelto un tema de conversación durante la hora de comida. Lamentablemente, los efectos negativos de la situación ya se están viendo reflejados en el cierre de pequeñas empresas; en algunos casos temporal y en otros, definitivo.

Es un tema que necesita profunda reflexión, pero creemos que aquellos empresarios que logren identificar las necesidades y el comportamiento que sus clientes están teniendo ante esta situación, pero, sobre todo, logren adaptar sus negocios a esta “nueva normalidad”, tienen una alta posibilidad de sobrevivir a esta pandemia.

Los invitamos a que juntos, reflexionemos lo siguiente: ¿Cómo ha cambiado la frecuencia con la que visitas tus restaurantes favoritos? Seguro hay algunos restaurantes que has seguido frecuentando, ya sea a través de pedidos a domicilio por medio de una plataforma web o aplicación móvil, o yendo físicamente al lugar. Pero también, habrá unos cuantos donde dejaste por completo de deleitarte con sus platillos durante estos meses. ¿Cuál es el diferenciador que te hace elegir a qué restaurante asistirás o no? La pandemia se convirtió en un reto mundial y creemos que, con paciencia y responsabilidad, lograremos adaptarnos a esta época de cambios.

Este artículo fue publicado por Norma García como parte del programa de “interns” de Datlas

Saludos,

Equipo Datlas.

¿Cómo está México de Salud? Difundiendo datos de salud (ENSANUT 2018) del INEGI – Datlas investigación

Imaginate que podamos enviar a todo un país a una consulta médica o un “check-up” cuyo resultado sea una foto de la salud a nivel nacional. Sin duda alguna esta epopeya sería muy costosa, pero gracias a la estadística podemos encontrar algunas maneras de economizar el ejercicio. El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), y el Instituto Nacional de Salud Pública (INSP) en México llevaron a cabo la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 2018, con el propósito de conocer el estado de salud y nutrición de la población mexicana. Con base a un tamaño de muestra bastante decente obtenemos un panorama nacional de lo que ocurre en materia de salud. Tamaño de muestra 50 000 viviendas Componente Salud, 32 000 viviendas Componente Nutrición, que representan a 126.5 millones de habitantes.

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En la columna de hoy identificaremos algunos destacados y pondremos piso a futuras investigaciones a generar con estos datos y/o microdatos.

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POBLACIÓN ¿Cuántos somos?

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En el estimado más cercano al censo del 2020 México cuenta con cerca de 126 millones de habitantes. Como lo ha sido históricamente los grupos de edad más amplios son los de 10 a 19 años y en general existe un “bono demográfico” de jóvenes que podrían asegurar el futuro demográfico y económico del país.

Por otro lado hay más mujeres que hombres a nivel general. Pero si nos vamos puntualmente por grupos de edad en menores de 19 hay más hombres que mujeres.

*Te puede interesar“Excel simple para salud” donde analizamos datos de embarazos en México 

PADECIMIENTOS

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Tristemente, pero objetivamente cuando hablamos de México y su salud tenemos que asociar diabetes y obesidad. En general son los principales padecimientos y según estudios científicos estas dos situaciones están muy asociadas.

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La educación alimentaria sigue sin ser prioridad. Con el teme del COVID-19 ha levantado la atención, pero sigue sin haber u programa formulado. Hoy 3 de Julio de 2020 se ha difundido un nuevo programa educativo por televisión para el país, sin embargo no se dieron particulares sobre brindar educación nutricional.

Por otro lado, el estudio completo de ENSANUT, identifican una mayoría de inactividad en niños. Por otro lado , muy pocos adultos declararon correctamente conocimientos sobre la cantidad de calorías que debería consumir un adulto.

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HOSPITALIZACIÓN Y ACCESO A SERVICIOS MÉDICOS

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Información del mercado de hospitalizacion también fue compartido. Llamada la atención la similitud entre acceso a seguros de zonas urbanas vs. zonas rurales. Uno pensaría que están más limitados en zonas rurales, pero al menos al 2018 la imagen es muy similar.

En relación a grupos de edad de hospitalización, destacan los grupos de 20 a 29 años. Considerando que las cesarías y partos están contabilizadas como operaciones  posiblemente esto sea por motivos de toda la atención necesaria en estos procesos.

En esa línea, los principales motivos de hospitalización son 31% por enfermedades no quirúrgicas. Después con el 26% cirugías, 12% partos, 7% cesáreas, 8% lesiones físicas, entre otros (Tabla superior).

El IMSS es la institución que más casos atiende junto a los servicios de salud Estatal. Como 3er protagonista están las instituciones privadas que atienden el 23% de las hospitalizaciones en el país.

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*Te puede interesar: “Datos de salud y ciberseguridad” ¿Qué es HIPPA? Y cómo se almacenan datos de salud

FUTURAS INVESTIGACIONES ¿Tanto dato para qué?

Mientras no podamos enviar a todo un país a servicios médicos, en México contamos con el ENSANUT para tener una radiografía detallada. En esta columna se mencionaron sólo algunas de las muchas variables que se contemplan en el reporte sobre salud y nutrición.

Este tipo de datos nos podría llevar a nuevos hallazgos para identificar qué zonas son las que necesitan mayor intervención, cómo generar un programa de asistencia alimentaria, cuándo es prudente implementar un programa nutricional educativo y qué otras variables están relacionadas con estas condiciones de salud.

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¿Qué sigue? Responder a dudas como

  • Está asociada la presencia de marcas de alimentos y bebidas de altas calorías con los índices de obesidad
  • La falta de infraestructura para deporte es el causante de la inactividad física
  • El hecho de que todos los adultos en casa trabajen significa que los niños hacen menos ejercicios
  • Los niveles socieconómicos son variables predictivas de alguna condición de morbilidad
  • Cómo podríamos dar mejores respuestas atacando el problema de raíz en caso de pandemias como el COVID-19

Lo siguiente no sólo será trabajo de científicos de datos. En colaboración el sector público, la academia, doctores, nutriólogos, entre otros podrán usar estos datos para responder este tipo de preguntas.

¿Qué otras preguntas podríamos responder? Hasta aquí la columna de hoy. Recuerda suscribirte al blog y compartir en tus redes sociales para apoyarnos a generar mayor conciencia de salud con hechos y datos más que con intuición.

*Conoce nuestro trabajo en áreas de salud orientando a hospitales y a laboratorios. Ve aqui nuestro DEMO.

Fuentes:

 

 

CONFERENCIA Y PODCAST: Generando estrategias Go-To-Market para el sector turismo – Datlas talks

Esta grabación es resultado de nuestra “MasterClass” impartida en colaboración con el Clúster de Turismo Nuevo León. Juntos quisimos innovar para compartir la metodología “Go-To-Market” (De salida al mercado”) trás el COVID-19. En esta columna contamos la gran experiencia que tuvimos, la participación de más de 50 expertos de la industria y la intervención de 5 directores y gerentes de compañías de la industria que nos compartieron su experiencia.

Esta columna y este contenido se comparte también en nuestro podcast “Café de Datos. Escuchalo dando click aqui. O puedes ver el video aqui.

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¿Qué es una masterclass? A diferencia de una clase tradicional, donde el conocimiento es unidireccional, en una masterclass se fomenta la participación de los asistentes. La experiencia propia y los conceptos prácticos son los protagonistas de este aprendizaje colectivo.

¿Qué preguntas respondemos?

A) ¿Qué es una estrategia Go-To-Market?,

B) ¿En dónde enfocar la estrategia de relanzamiento? y

C) ¿Qué tecnologías pueden apoyarte en este proceso?
¿Qué es Go To Market? Mientras una estrategia de marketing es un plan de largo plazo donde se establecen planes de comunicación y promoción para un mercado determinado. Go-To-Market es de corto plazo. Es un plan donde paso a paso se establece un mapa de lanzamiento de un nuevo producto, servicio o expansión.

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Durante la charla tuvimos 5 invitados que nos apoyaron en la colaboración de este conocimiento:

  • Juan Cuarlos Zuazua (CEO de la aerolínea VIVAEROBUS),
  • Jesús Guerrero (CEO de la empresa de aventura IBO ADVENTURES),
  • Alejandra Patiño (Gerente del CLÚSTER TURISMO DE MONTERREY),
  • Alexandra Martínez (CEO de MEETINGS FACTORY) e
  • Ileana Rodríguez (Directora de Sustentabilidad en GRUPO XCARET).

 

Revisa las láminas de la presentación aqui:

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Como conclusión de esta sesión de masterclass:

  • Continuemos retando nuestro modelo de negocio, más aún, porque el entorno nos lo demanda
  • Utilicemos las herramientas de una estrategia        Go-To-Market para impulsar nuestra reactivación en turismo
  • Trabajemos de manera colectiva, más que nunca, necesitamos un frente común y no polarizarnos

Te invitamos a completar esta lectura con la escucha del podcast. Compartirlo también con tus colegas que están en vísperas de la recuperación de tu negocio

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Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a estar en sintonía con nuestras redes y darle seguimiento a la nueva temporada que tenemos de podcast. Nos apoyaría mucho que te “suscribas” en la plataforma de spotify para continuar creciendo como comunidad.

 

También ya está online el video de la charla completa. Click aqui. 

Saludos

Equipo DatlasMX

-Keep it weird-

Esta fue la dinámica de los lugares más visitados durante COVID-19 en Ciudad de México CDMX – Datlas Research

Ha pasado la primera mitad del año y la población ha estado más al pendiente de datos de salud que nunca antes. En México todos los días tenemos un reporte de presidencia y cada semana a nivel federal y estatal. “Quedate en casa” ha sido el mantra durante la pandemia de COVID-19 y desde Datlas hemos estado recopilando datos que pueden ser del interés de quienes han promovido estas iniciativas. Nos referimos a los famosos “checks-ins” de redes sociales que hemos analizado con anterioridad en columnas como “¿Qué hace la gente en Monterrey (Análisis de datos de Foursquare-Swarm)?”. En este capítulo reunimos estos check-ins de los últimos 7 meses (Diciembre 2019 a Junio 2020) para CDMX identificando los lugares que han sido más frecuentados en tiempos de COVID-19.

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Repasando un poco, cuando en redes sociales como twitter se comparten “check-ins” de aplicaciones como Swarm se registran de manera pública “tweets” geo-referenciados.  Esto gracias a que la publicación extrae datos del GPS.

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Haciendo uso del API de twitter se pueden obtener datos de los lugares más visitados y compartidos en estas aplicaciones. Tal como lo platicamos en este blog.

Datos para CDMX

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Para el análisis de este blog contamos con más de 250,000 checkins recolectados desde Diciembre 2019 hasta Junio 2020. De esta manera podemos identificar de manera más óptima los cambios a partir de que en el país se tomaron medidas de aislamiento en época de pandemia. Particularmente la última semana de marzo fue cuando en México llegamos a los 1,000 casos. Y en ese sentido iniciaron las medidas y campañas de comunicación más intensas. Se puede identificar en el gráfico superior una caída de 77% en Abril respecto al mes de Marzo 2020.

*Te puede interesar nuestro modelo de respuesta inmediata para COVID-19

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Análisis de corte temporal

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¿Qué pasa a lo largo del tiempo y los días entre semana? Gracias a que los tweets que revisamos tienen una “estampa de tiempo” podemos tener lectura que para CDMX los Lunes son los que menos dinámica de visita tienen. A partir de esto los niveles son similares alrededor de la semana. En particular destaca de forma mínima el jueves y sábado, siendo los 2 días donde se acumulan más check-ins respecto al resto de días de la semana.

Considerando que los datos del mes de Diciembre son “extremos” generamos un gráfico con 3 categorías de Check-ins: Los de Diciembre, que son la mayor parte de la muestra, los de antes de las medidas de aislamiento (Enero a Marzo) y los que sucedieron después de las medidas de la pandema #susanadistancia (Abril a junio). Identificados con colores azul, naranja y verde encontramos una fuerte disminución de los check-ins correspondientes a los períodos de aislamiento.

Análisis por ubicaciones

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Usando la técnica de Geohashes para agregar check-ins por zonas y no sólo por puntos coordenadas en un plano logramos identificar las regiones donde se acumulan más check-ins. Siendo el Top 1 la zona de Reforma, donde se encuentra el “Ángel de la independencia”. En el Top 2  el Aeropuerto de CDMX y el Top 3 es el Centro Histórico.

De la misma manera podemos tener lectura de los niveles de todos los cuadrantes de la CDMX que al menos hayan tenido un check-in en los 7 meses anteriores.

Otras exploraciones es que usando algunos motores gráficos logramos generar gráficos con corte delegación. De esa manera podemos leer en qué delegación hubo más movimiento y más aislamiento debido a las medidas que han sido comunicados por el gobierno central.  También es así cuando agregamos niveles a los puntos graficados asociando la altura de las barras a “los seguidores” o la popularidad de las cuentas que lo publican. Estos gráficos se encuentran en las imágenes inferiores.

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Análisis por delegación

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De esta manera identificamos cuáles delegaciones han tenido mayores bajas. Por ejemplo en Iztacalco está ubicado el Autódromo, donde seguramente dejó de haber eventos por medidas de aislamiento así que es entendible la situación. En Naucalpan hay varias Universidades y clubes campestres. Debido a las medidas de precaución COVID-19 se ha cerrado el tráfico de personas de manera temporal. De esta manera podemos encontrar sentido a cada una de las zonas. Pero en general podríamos generar otras aproximaciones para tratar de identificar cuánto de ese tráfico se asocia a medidas COVID-19 o a otras explicaciones.

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Visualización integradora

Finalmente, como la visualización enamora. Generamos también otro tipo de visualizaciones para dar un ejemplo de cómo podríamos presentar los datos con cortes y con variables más integradoras.

 

Check-ins para todo CDMX

Check-ins para zona Polanco

Check-ins para zona Condesa

Check-ins para zona Coyoacán

Check-ins para zona Roma Norte y Paseo de la Reforma

 

Cierre

Los datos de check-ins de redes sociales son útiles para identificar la dinámica en una gran ciudad como “Ciudad de México”, la capital mexicana.  Si bien un análisis que requiera precisión requiere datos más representativos, los check-ins pueden ser una base que nos oriente en el entendimiento de la dinámica de una ciudad. En un análisis temporal donde se considera un antes y después de las medidas de aislamiento por el COVID-19 es posible tener lectura de los cambios en la dinámica de salidas de las personas usando estos check-ins.

Algunas delegaciones han tenido efectos más críticos que otras. Pero lo destacable es que con este tipo de datos podemos identificar qué día de la semana y en qué zonas de las ciudades se han cumplido de mejor manera las medidas impuestas por el gobierno y secretaría de salud.

Este tipo de análisis podría detonar accionables como mejorar las medidas en zonas específicas, monitorear cómo seccionar la apertura económica por partes, qué rutas de transporte público hay que sanitizar debido a que el tráfico está en incremento, entre otros. Asesorarse con expertos de múltiples disciplinas (doctores, sociólogos, economistas, estadistas, entre otros.) para tomar decisiones basada en hechos y datos en lugar de intuición sería la mejor medida para continuar luchando contra esta crisis.

Con esto cerramos este blog. Recuerda compartir la columna con tus conocidos, compartir tus opiniones y contarnos ¿Qué tal se han tomado las medidas en tu país?

Saludos

-Keep it weird-

Equipo DatlasMX

Tecnología y análisis de datos para negocios antes esta “nueva realidad” post COVID-19

Si bien es cierto que, por lo menos en México, no hemos concluido definitivamente la lucha contra esta pandemia, recientemente hemos optado por “reactivarnos” bajo medidas y protocolos que velan por nuestra salud y cuidan el distanciamiento social. El regreso a las actividades es quizá tan retador como cuando por primera vez tuvimos que entrar en cuarentena. Cada uno de estos cambios nos exige, como negocios, una gran capacidad de adaptación. En esta columna vamos a platicar acerca de algunas herramientas tecnológicas y formas en las que el análisis de datos puede ayudarnos a adaptarnos mejor a esta nueva normalidad.

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En primer lugar, como siempre lo hemos dicho, antes incluso de hablar de tecnología, están las personas. La cuarentena nos obligó a gestionar a nuestro talento humano a distancia utilizando plataformas tecnológicas como Zoom y Teams para las reuniones y videoconferencias. Asimismo, tuvimos que aprovechar herramientas como Asana o Monday para dar seguimiento a proyectos y actividades. En este regreso a la nueva normalidad el reto más grande recae en operar con menos personal y al mismo tiempo generar suficientes ingresos como si estuviéramos operando con normalidad. Para cada uno de estos retos podemos aprovechar la tecnología y los datos.

Por un lado, para el reto operativo lo primordial es tener mapeados los procesos de negocio para entender que tecnologías pueden ayudarnos a automatizar o eficientizar alguno de esos procesos. Pongamos un ejemplo: Eduardo es gerente de ventas de un negocio que da servicio a otras empresas con maquinaria y equipo industrial. Uno de los procesos más importantes para Eduardo es la atención a clientes y el seguimiento de las actividades. Simplificando enormemente sus procesos, Eduardo se enfrentaba a dos grandes fases que consumían la mayoría del tiempo y recurso humano de su negocio: atender los requerimientos de los clientes y construir la logística de atención en cuanto a tiempos y movimientos de su flotilla de mantenimiento. ¿Cómo está logrando Eduardo apoyarse de tecnología para estos casos? Muy sencillo, en primer lugar, adapto un chatbot desde su página web que mediante preguntas predeterminadas podía interactuar con los clientes para registrar sus pedidos/necesidades y armar, de forma automática, el requerimiento interno. En segundo lugar, apoyado de su área de tecnologías de la información (TI) implementaron un sencillo algoritmo de optimización de rutas que de forma dinámica construía, cada día por la mañana, la ruta óptima para cada cuadrilla de personal con el objetivo de que pudieran atender a la mayor cantidad de clientes, en el menor tiempo y en distancias relativamente cercanas. De esta forma Eduardo logró atender al 80% de los clientes con tan solo el 50% de su personal activo y dar servicio con una mejora del 20% en tiempo de respuesta.

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Por otro lado, los negocios no solo tenemos que lidiar con una operación limitada sino también con el reto de generar las ganancias o ingresos que habíamos estimado a inicios de año durante nuestra planeación anual. ¿Cómo lograrlo? Es aquí precisamente en donde un buen análisis de datos puede apoyarnos para identificar algunas oportunidades. El ejemplo más claro es el cuidado sobre la salud financiera del negocio. En este nuevo contexto los expertos sugieren enfocarnos en cuidar los flujos de efectivo y empezar a pensar un poco más en el día a día y los objetivos a corto plazo. Un análisis de datos puede ayudarnos a monitorear indicadores como la cartera de clientes, es decir, las cuentas por cobrar que tenemos a favor del negocio. Si no estas familiarizado con este indicador puedes conocer este y otro tipo de indicadores en nuestro Marketplace. Analizar el comportamiento de la cartera de clientes histórica nos puede ayudar a realizar ejercicios de planeación de escenarios teniendo en cuenta las posibles consecuencias indeseables como retrasos en pagos o cuentas que caigan en incobrables.

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Finalmente, otra de las relaciones principales a cuidar en este retorno a la normalidad es la de nuestros proveedores. Las presiones que el cliente ejerce sobre los negocios se traducen también en presiones que nosotros mismos ejercemos sobre nuestros proveedores y así como estamos adaptándonos internamente a este nuevo normal debemos también tomar en cuenta y cuidar nuestra relación con proveedores. Para este caso nos viene a la mente el ejemplo de Sofia, una emprendedora que justo a inicios de año abrió su segunda sucursal de una cafetería con un concepto bastante innovador de comida saludable con un toque de sabor único. Ante esta nueva realidad Sofía se vio en la necesidad de replantear su relación con proveedores para ajustarse a estas circunstancias en donde la atención al cliente fue nula durante algún tiempo e incluso recientemente se reactivó de forma limitada. Lo que logró hacer Sofía fue combinar la tecnología y el análisis de datos para establecer una gestión “justo a tiempo” con sus proveedores principales. ¿Qué fue lo que hizo? Muy sencillo, tomó la información de compras, insumos y producción que había tenido el último año para identificar los niveles medios de inventario que necesitaba por semana y por mes, cuidando algunas temporalidades como vacaciones o cambio de estaciones. Una vez estableciendo esta dinámica de producción realizó un ajuste con base a los movimientos de estos últimos veces en cuanto a pedidos y consumo, que principalmente se tornaron en pedidos a domicilio. De esta forma logró llegar a un acuerdo con sus principales proveedores para instalar un nuevo sistema en su punto de venta desde el cual los proveedores pudieran tener visibilidad de los consumos de insumos que estaba teniendo Sofía y a partir de identificar el punto de reorden, es decir, el punto en el que necesitaban reabastecer, están generando una dinámica mucho más eficiente de uso de recursos y manteniendo sanos, aunque en niveles menores, los niveles de venta y la sustentabilidad de sus negocios.

Así que cuéntanos, ¿qué medidas estas tomando tu para volver a la nueva normalidad? ¿qué tecnología estas utilizando? ¿qué tipo de análisis de datos estas aprovechando?

@DatlasMX

El impacto del COVID-19 en la educación y el auge de las Ed-Tech

“La educación es el arma más poderosa que podemos usar para cambiar el mundo” – Nelson Mandela

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Es imposible negar que la actual crisis mundial de salud provocada por la pandemia del COVID-19 esta teniendo fuertes impactos económicos y sociales. Los titulares de periódicos, noticieros y hasta redes sociales están tapizados de artículos respecto a estos temas. Pero existe un impacto igualmente sensible, y quizá mucho más relevante por su trascendencia en el tiempo, en el tema de la educación. En esta columna vamos a contextualizar algunos efectos directos que esta crisis ha provocado en el sistema educativo, vamos a hablar de algunas soluciones que se están llevando a cabo en diferentes países y, finalmente, comentaremos acerca de las Ed-Tech (Education Technologies), la manera en la que esta mega tendencia ha acelerado su crecimiento y adopción bajo estas circunstancias y como se ve el futuro cercano con respecto a estas nuevas técnicas de educación.

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El pasado 23 de marzo de 2020 las cifras de la UNESCO estipulaban que más de 1,300 millones de estudiantes de todo el mundo no podían asistir a la escuela o la universidad. Estas cifras se refieren a los alumnos matriculados en los niveles de educación preprimaria, primaria, secundaria, preparatoria y universidad. Más de 1,379,344,914 estudiantes, equivalente al 80% de los estudiantes del mundo están siendo excluidos de las instituciones educativas por cierres en todo el mundo. Otros 284 millones de estudiantes están siendo afectados de alguna manera por cierres a nivel local.

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Ahora bien, las instituciones educativas como agentes económicos también tuvieron que generar sus planes de contingencia para mantener sus modelos de negocios y velar por el bienestar de las personas que integran sus organizaciones. Siendo así una de las medidas más populares para combatir esta gran desventaja de no poder realizar la educación de manera presencial ha sido recurrir al aprendizaje remoto a través de diferentes tecnologías: China, Italia, Francia, Alemania y Arabia Saudita han transformado la educación totalmente en línea; teléfonos móviles o televisión en Vietnam y Mongolia, por ejemplo. Además de la infraestructura y la conectividad, la familiaridad de los maestros y administradores con las herramientas y los procesos también son factores clave para proporcionar educación a distancia como lo establece la experiencia de Singapur. Otros países como Líbano envían a los niños a casa con lecciones como tarea. En Bulgaria, se han creado más de 800,000 cuentas para todos los maestros y padres, los editores se han movilizado para abrir los libros de texto digitales y materiales de aprendizaje para los grados 1 a 10, y dos canales de televisión nacionales transmitirán televisión educativa. A medida que más países cierren las escuelas, se necesitará más creatividad. Por ejemplo, la adaptación de las plataformas existentes para su uso en teléfonos inteligentes, y/o el acuerdo con las compañías de telecomunicaciones para eliminar el costo de acceder al material desde un sitio del Ministerio o Secretaria de Educación podría ser parte de los esfuerzos de mitigación.

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En México se está capitalizando una medida que ha existido desde 1968: la televisión educativa. El gobierno ha utilizado Telesecundaria para proporcionar educación secundaria a estudiantes en áreas rurales a través de canales de televisión. Actualmente, el sitio web de Televisión Educativa y la red nacional de televisión educativa brinda acceso a diferentes canales que transmiten televisión educativa en todo México (Telesecundaria, Telesecundaria +, Ingenio TV, Aprende TV, Telebachillerato y Capacita TV) junto con los horarios de transmisión de los mismos. Dentro de la plataforma también se apoya a la formación de docentes con “educación y capacitación digital” utilizando cursos masivos abiertos en línea (MOOC), micro cursos y conferencias en línea.

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Finalmente, los emprendedores e innovadores han transformado la crisis del COVID-19 en una oportunidad, como mencionamos en nuestra anterior columna, y la han capitalizado dentro de la industria Ed-Tech. Están aprovechando el momento para experimentar con opciones de educación menos intensivas en mano de obra basadas en tecnología. Pero, como señala Audrey Watters, crítica de la influencia del capitalismo y la tecnología en la educación, la educación es mucho más que la simple entrega de instrucción o el dominio de ciertas habilidades. Hay que tener en cuenta cuestiones como la accesibilidad, la privacidad y la seguridad al momento de implementar este tipo de soluciones. Asimismo, es importante tomar en cuenta que las escuelas sirven como centros comunitarios y centros de nutrición, así como espacios seguros para estudiantes y familias que se ven afectados por la desigualdad, la inestabilidad de la vivienda y la inseguridad general con la que muchos viven hoy.

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Para mejorar el aprendizaje en el aula y hacer que la experiencia educativa sea más significativa para los estudiantes, las escuelas y las Ed-Tech deben unirse. Las escuelas deben adoptar constantemente soluciones de aprendizaje en línea junto con el enfoque tradicional del aula. Las soluciones digitales como el aula invertida, que se centra en la participación de los estudiantes, el aprendizaje activo y los sistemas de gestión del aprendizaje, y crea un entorno de aprendizaje colaborativo y mantiene a todos los interesados, incluidos los maestros, padres y estudiantes conectados, harán que el aprendizaje sea más inclusivo.

Cuando las cosas vuelvan a la normalidad después del COVID-19, es probable que la industria educativa sea impulsada por las plataformas Ed-Tech, haciendo que la educación sea más accesible para los estudiantes. Tales soluciones aseguran que los estudiantes aprendan, a pesar de cualquier obstáculo, e incluso cuando no pueden ir a la escuela. Además, las plataformas digitales son una herramienta para que los maestros hagan que el aprendizaje sea más interesante e inclusivo y lleven a cabo tareas académicas con mucha facilidad.

Gracias por leer la columna de hoy, te invitamos a contarnos como se vive este cambio educativo en tu comunidad a través de nuestras redes sociales.

@DatlasMX

Fake news en COVID-19, la 2da pandemia – Conferencia TALEND-LAND.TV 2020

Esta semana tuvimos oportunidad de participar en Talend-land.tv , el evento virtual que en fechas del “Talent Land Home” de Guadalajara Jalisco donde se llevó a cabo una serie de conferencias de tecnologías, negocios y salud a más de 170,000 asistentes. Por nuestra parte tuvimos un rol en el panel “Fake News en tiempos de COVID-19” auspiciado por Hacking Health.

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Como moderador estuvo el Dr. Aurelio, experto en periodismo, Luis Garnica, fundador del medio digital ALTVZ México, Jeremi de la Cruz, experto en marketing digital y un servidor, Pedro Vallejo, Director General de Datlas compartiendo el contexto en método y analítica alrededor de las fake news. En esta columna daremos una breve síntesis de la relevancia que ha tomado esta segunda pandemia de fake news y cómo, a pesar de estar concientes de ello, continua creciendo.

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Definiendo el término, Fake-news “en tiempos de COVID-19”

En la plática nos centramos en los ejercicios periodísticos y de difusión en redes sociales que no han llevado un proceso correcto de verificación y representan una verdad parcial o total mentira aprovechando el foco de atención que el tema de “COVID-19” ha propuesto al colectivo social.

Por qué es importante hablar del tema

En un estudio de la UNAM para México el estudio “Radiografía sobre la difusión de fake news en México”,que dimensiona el tamaño del impacto de fake-news entre los mexicanos, el 90% de los encuestados confirma haber recibido noticias falsas por Whatsapp. Otro tanto similar en isntagram. En los 80% está Youtube y Twitter.

Al menos para México, no es exclusivo de campañas electorales, según este estudio existe un nivel alto de circulación y propragación de información falsa.

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El origen a gran escala: Granjas de Bots

Buzzfeed México realizó un estudio a profundidad de cómo operan las “granjas de bot” en el país. Siendo que plataformas como Facebook, Twitter o Whatsapp han elevado sus barreras de entrada solicitando a usuarios teléfonos únicos por cuenta, en México en realidad es sencillo sacarle la vuelta a este obstáculo. Y es que en cualquier tienda de conveniencia en el país uno puede ir  y comprar 10,20 o todas las tarjetas SIM (chip telefónico) y activar cuentas en cualquier red social. En otros países es habitual que te soliciten tu credencial de identidad oficial y exista un registro de todos los teléfonos activos a cierto nombre.

En qué dimensiones hablamos de FAKE NEWS

El modelo sabueso, usado por animal político y el portal Verificado, nos aclara que una fake news no tiene dimensiones binarias, va más allá. Y es que existen 8 niveles de veracidad que podemos encontrar una noticia, que van desde las verdades a medias hasta las notas ridículas. En su mayoría, cumplen con el patrón de ser muy atractivas para compartir en nuestras redes sociales.

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Aún y teniendo datos… podemos tener otros datos

Por dar un ejemplo, existen al menos 10 formas de generar falacias estadísticas para que los datos cuenten la historia que queremos que cuenten.

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Un caso que dentro de la conferencia ejemplificamos es el número de negocios en México. Que en tiempos de COVID-19 está en foco de atención, ya que los efectos de la pandemia sobre el cierre de negocios podrían ser críticos. Si te interesa este tema también puedes leer nuestro blog anterior. Por ejemplo, en una búsqueda virtual, podríamos tener 3 datos oficiales de negocios en México. En estas láminas planteamos las diferencias metodológicas y cómo hay indicadores que escuchamos casi semanalmente en las noticias y hacen diferencia a distintas bases estadísticas. Sin embargo, todos están “correctos” en su propio contexto.

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Para México, hay muchísimos ejemplos

Después destacamos algunos ejemplos que han estado en el foco de la conversación.

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Si te interesa revisar esta conversación te recomiendo ver la grabación del webinar dando click aqui o siguiente la liga en la imagen.

 

Si te interesa conocer más casos específicos o motivos para dudar de las notas del “COVID-19” te recomendamos revisar la siguiente fuente:

https://www.infobae.com/america/mundo/2020/04/16/mis-10-razones-para-dudar-de-los-datos-del-coronavirus/

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Reflexión Final

Hubo varios cierres y reflexiones de una conversaciones como estas. El nuevo rol del usuario y consumidor de noticias es cuestionarse. Casi siendo un deber ético, debemos de hacer nuestro propio trabajo de investigación y evitar compartir la “nota” para aparentar que nosotros lo descubrimos primero. Hay que asegurarnos que es 100% verdad y cuestionar a quienes publican por fuentes y verificaciones.

Y aún con más responsabilidad están los periodistas, quienes al ser difusores de este tipo de noticias, tendrán que armarse de herramientas y procesos para brindar garantías de la confiabilidad de una nota.

Hasta aqui la nota de hoy. Cuéntanos tu opinión y comparte con tus colegas para que tomen precauciones el próximo mes en estos temas del COVID-19 y, en general, con fake news.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

Inteligencia artificial y big data para combatir el coronavirus (COVID-19)

El día de ayer la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró como pandemia el coronavirus o COVID-19, por su nombre oficial. ¿Qué significa esto? Una enfermedad entra en la categoría de pandemia cuando cumple cualquiera de las siguientes condiciones: se extiende a muchos países o ataca a casi todos los individuos de una localidad o región. En este caso, la propagación que ha tenido este virus desde el continente asiático hasta Europa y América le ha conferido la categoría de pandemia. Ahora bien, los coronavirus son una extensa familia de virus que pueden causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En los humanos, se sabe que varios coronavirus causan infecciones respiratorias que pueden ir desde el resfriado común hasta enfermedades más graves como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). La COVID-19 es la enfermedad infecciosa causada por el coronavirus que se ha descubierto más recientemente. Tanto el nuevo virus como la enfermedad eran desconocidos antes de que estallara el brote en Wuhan (China) en diciembre de 2019. Si bien esta no es una nota médica te invitamos a consultar los síntomas, las maneras de prevenir y protegerte de este virus en el sitio oficial de la Organización Mundial de la Salud (WHO, por sus siglas en inglés).

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Sin duda la industria de la salud no ha sido exenta de vivir y beneficiarse de la reciente transformación digital y la innovación tecnológica. Para este caso puntual del coronavirus queremos destacar el papel que han tenido el big data y la inteligencia artificial en la lucha, prevención y reacción ante esta pandemia. En cuanto se confirmó el brote en Wuhan el gobierno chino comenzó a desplegar una estrategia de prevención y control basado en los sistemas de inteligencia y la tecnología que tanto han distinguido al país en las últimas décadas, así como apalancado en su sistema de gobierno que, para muchos expertos, en este caso fue bastante útil y eficaz para la capacidad de reacción que tuvo el país.

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Por si no lo sabías, el gobierno de China ha instalado un sistema masivo de vigilancia para sus ciudadanos que va desde cámaras hasta una intervención directa en smartphones, rastreo de operaciones financieras y ubicación en tiempo real. Fue así como el gigante asiático comenzó a luchar contra el COVID-19. Lo primero en llegar fueron las cámaras térmicas. Como salido de una película de guerra o de invasión alienígena, empezaron a utilizar las cámaras para detectar la temperatura térmica de las personas, ya que uno de los principales síntomas del COVID-19 es el alza en la temperatura. Mediante inteligencia artificial, aún vigilan la temperatura corporal de los ciudadanos.

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El siguiente gran paso fue desarrollar aplicaciones para los smartphones que, utilizando un esquema de semáforo clasifican a los ciudadanos hasta condicionarles qué hacer y con quién relacionarse. En esta iniciativa destacaba la cooperación del gigante del comercio online Alibaba, que contribuyó a desarrollarla. La aplicación era capaz de identificar a las personas según tres colores: el verde, para quien puede moverse con libertad; el amarillo, para quien había estado en una zona con peligro de infección (razón por la que debía permanecer siete días en cuarentena); y el rojo para quien hubiera estado en contacto con zonas de alta afectación del COVID-19 (lo que obliga a permanecer catorce días en cuarentena).

Pero esta innovación, sin embargo, no fue la última. Porque si el semáforo móvil clasificaba a los ciudadanos de cara a su control peatonal en la calle, hubo una aplicación posterior que profundizó aún más. Y es que el gobierno y la Corporación de Tecnología Electrónica de China, respaldados por datos de las autoridades de salud y transporte –según publicó la agencia estatal Xinhua–, desarrolló una segunda app para permitir rastrear a las personas y alertar sobre si han tenido un “contacto cercano con alguien infectado”. Una aplicación que explotaba el big data en manos del gobierno, y que es accesible apenas con escanear un código QR en las populares plataformas chinas WeChat o Alipay. El único requisito es enviar el nombre, el número de teléfono y el número de identificación y, tras cruzar los diferentes datos a los que tiene acceso, ya puede advertir si se camina por un lugar con peligro de ser infectado, o si se ha viajado cerca de personas infectadas, también si se trata de miembros de la familia o de pasajeros y tripulación de un mismo tren o avión. Es más, incluso permite buscar números de identificación diferentes, y saber si son un riesgo de salud.

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Sin duda alguna, estas últimas medidas pueden ser controversiales ya que son obligatorias en algunas ciudades chinas mientras que en otras están disponibles a voluntad. Lo que no se puede negar es que estas medidas han sido eficaces en el corto plazo, pero presentan un riesgo muy delicado. “La extrapolación de estas apps de control sanitario al incipiente sistema de crédito social puede provocar, además, que algunos colectivos sean marginados y aislados socialmente. Y ello se añade a un sistema masivo de vigilancia que, en base a lo detectado por cámaras, permite o no acceder a determinados medios de transporte, o tener prioridad en los servicios”, explica Antoni Gutiérrez-Rubí, experto en tecnología y política. Lo que se añade a la conocida opacidad informativa del gobierno de China sobre su alcance.

Finalmente, debemos estar atentos al desarrollo de esta pandemia, tomar en cuenta las medidas precautorias y seguir atentos a la forma en la que podemos adoptar algunas de estas tecnologías en favor no solo de la detección de posible infección sino en la cura definitiva de la misma.

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