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Facebook abre Datos para México (De los legales) – Datlas Research

Recientemente en algunos medios,principalmente científicos y prensa especializada de tecnología, se habló de que los datos que facebook hizo públicos. Esta vez siendo un tema que va más allá de un “hack” o el caso “Cambridge”. Más bien, una empresa que en pro del desarrollo de tecnología más humanitaria estaba generando iniciativas para mejorar la información con la que como humanidad tomamos decisiones.

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Esta es la visión del centro de Data for Good de Facebook, la famosa red social con más de 2 mil millones de usuarios activos. De acuerdo al referente de este centro, Molly Jackman (FB Public Policy)  “Al analizar imágenes satelitales existentes y usando Inteligencia artificial los equipos de Facebook lograron crear los mapas de densidad poblacional más granulares a la fecha”-

Liga de video: https://www.facebook.com/watch/?v=1143199219065401

¡Muéstrame los mapas!

Sin más preámbulo ¿Qué podemos encontrar para México y en dónde?

La fuente que recomendamos es la siguiente: https://data.humdata.org/dataset/mexico-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates

En el contenido encontrarás archivos en CSV que pueden ser leídos con excel, R o python (los últimos 2 open-source) y también geoTiff que inicialmente sugerimos explorar con QGIS (También open-source o GRATUITO). La verdad el geoTIFF es el bueno para visualizar. Pero, esto depende del gusto del analista de datos.

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Iniciamos  buscando las imágenes de alta resolución y entrando al menú con una oferta de más de 14 archivos para México.  Para fines de este ejemplo usaremos los datos de “mujeres en etapa reproductiva” (la razón por la que Facebook decidió hacer este tipo de cortes con inteligencia artificial es porque busca detectar poblaciones donde los datos puedan generar impactos claves, para mayor explicación ver el vídeo)

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Excelente, ahora decidimos usar el geoTIFF de estos archivos y con un par de filtros en la paleta de colores de los puntos mapeados tendremos resultados como los siguientes:

Este tipo de información podría servirle a un gobierno, organizaciones sociales y operativos de rescate a mapear poblaciones elementales para iniciativas de salud. Por ejemplo hay casos documentados para algunos paises de África donde, a falta de censo oportunos, este tipo de información ha logrado segmentar las iniciativas de desarrollo económico en zonas de mayor impacto. Por otro lado con un ángulo más comercial, como el que tenemos por vocación en Datlas, empresas de higiénicos y medicamentos enfocados a este “clúster” de población pueden ser mejor ubicados con el aprovechamiento de estos datos.

Otro ejemplo es el de la base de datos de niños menores de 5 años.  Donde con datos de facebook podemos mapear a las poblaciones más vulnerables del del país. Aunque a simple vista se ven como puntos sin sentido en un mapa, si en un sistema GIS das zoom, cada punto está muy bien detallado a qué manzana o AGEB pertenece.

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Esto en caso de una catástrofe natural nos ayudaría a leer dónde está un grupo vulnerable qué atender con prioridad. Y bueno además del ojo social, desde un ángulo de observatorio comercial, una empresa de pañales podría capitalizar estos datos para generar estrategias de expansión o elasticidad de precios.

A opinión personal, nos gustaría ver en el futuro mapas de migrantes o distintas nacionalidades que residen en el país. Esto podría sensibilizar y ser propulsor de nuevas políticas públicas enfocadas en el contexto de fragilidad que actualmente hay en el mundo por estos temas de migración.

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En Datlas continuamos incrementando nuestro acervo de base de datos para aprovechar en nuestros sistemas de información.  Contamos con más de 10,000 bases de datos analizadas para entregar los mejores datos en nuestra plataforma web www.datlas.mx

Déjanos tu opinión de cómo piensas que estos datos podrían ser bien aprovechados y qué cuidado debemos tener al tratar con esta información. Si te gusto la columna te pedimos compartirla en tus redes sociales.

Saludos

-Keep it weird-

Equipo Datlas

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