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Twitter sabe antes que nadie cuánto cuestan las catástrofes

La red social actúa como 'termómetro' del nivel de daño que un desastre está causando en una zona, incluso horas antes de que lleguen los primeros equipos de evaluación

El número de tuits por persona en un distrito postal predice el grado del daño que ha causado un desastre natural en esa zona. UNIVERSIDAD CARLOS III / REUTERS LIVE

Twitter sirve para jalear y acosar, dando la cara o detrás de un avatar, bien oculto. Puede ser la más banal de las distracciones, pero también ayuda a saber, en medio del caos posterior a una catástrofe, en qué zonas afectadas ha causado más daño. Además, la red social lo mide con precisión y lo detecta antes de que lleguen los equipos de reconocimiento.

Tras el barullo de las conversaciones en Twitter se oculta un termómetro preciso y práctico. Cuanto más grave es el golpe de un desastre en una zona concreta (un distrito de una ciudad, por ejemplo) más mensajes en la red publica cada tuitero que habita en ella. A la relación directa, que confirma un estudio publicado hoy en la revista Science Advances, también se le puede dar la vuelta: si Twitter muestra ciertas señales de agitación entre los afectados por un desastre al poco de producirse, se puede saber dónde ha golpeado más y, así, distribuir mejor el envío de las ambulancias y los equipos de rescate. La herramienta, además, permite hacer una estimación del coste económico del daño al poco de ocurrir.

Twitter lanza una alerta sobre zonas donde más ha incidido el huracán, pero hay que saber verla

“La red social es uno de los primeros medios al que recurren los afectados en los países más desarrollados para comunicar que algo grave está sucediendo”, comenta Esteban Moro, un matemático especializado en sistemas complejos de la Universidad Carlos III de Madrid, que ha participado en la investigación. “Lo bueno de las redes sociales es que [los científicos] contamos con una especie de sensores ahí fuera [sus usuarios] que están dando información en cada momento: mensajes, fotos, vídeos. Saber cómo utilizar esos sensores para extraer información en tiempo real es valioso, pero es que, incluso, podemos anticiparnos a algunos problemas previendo gracias a esa información lo que va a suceder”. No obstante, los investigadores se muestran cautelosos y afirman que su método es solo "un apoyo más" a otros que también evalúan catástrofes.

El fenómeno que protagoniza el estudio es el huracán Sandy, que azotó la Costa Este de Estados Unidos y Canadá en 2012, arrambló con las vidas de 219 personas y causó 50.000 millones de dólares en pérdidas. “Vimos que, después de que Sandy tomase tierra en las zonas de Nueva York, se publicaban más tuits por persona en las zonas que luego se comprobó que habían sido más castigadas”, ilustra Manuel Cebrián, otro autor del estudio, desde su laboratorio de Dinámicas Humanas en Melbourne (Australia). Resalta que esa correlación no surge a los dos o tres días, "cuando ya ha habido tiempo de que otras fuentes hagan el cálculo de daños", sino con un margen "de unas tres o cuatro horas". 

Twitter lanza una alerta sobre las zonas donde más se necesita ayuda, pero hay que saber verla. Los investigadores analizaron cientos de millones de tuits en 50 áreas metropolitanas de Estados Unidos. Sabían que existe una relación entre la ruta que describía el huracán y el aumento de actividad en esa red social de los habitantes de la zona. Sin embargo, les sorprendió con qué fuerza estaba relacionada con su impacto una variable “poco convencional” como el tipo de sentimientos (de muy negativos a muy positivos) y otras más cuantitativas (el número de tuits por persona y los tuits totales). Los investigadores confrontaron estos datos con los de las aseguradoras que visitaron tiempo después las zonas y tasaron en dólares el impacto de los daños.

Lo novedoso del estudio es que, a partir de la opinión subjetiva de las personas, podamos predecir el daño objetivo causado

No fue tarea fácil usar los datos: "Si ya de por sí hay ruido y confusión en Twitter, hay que imaginar la que se crea en una situación como la que hemos estudiado nosotros, con gente a la que está golpeando una catástrofe en ese momento y que tuitea en medio de ella", comenta Manuel Cebrián. Por eso, primero tuvieron que identificar en el caudal de Twitter los mensajes que se referían a esa circunstancia y, de ellos, los que venían de afectados. Luego, tuvieron que rescatar los que se dirigían a la Administración para pedir ayuda. Por último, homogeneizaron los datos de miles de informes de peritos, que fijaban las indemnizaciones. “Son tres realidades que ahora sabemos que están directamente relacionadas: lo que la gente cree que está pasando, lo que pasa de verdad, y lo que Twitter captura”, subraya el investigador, que trabaja para el principal organismo de investigación de Australia, CSIRO. “Lo novedoso del estudio es que, a partir de la opinión subjetiva de las personas, podamos predecir el daño objetivo causado”, afirma con convicción.

Daño (en dólares per cápita) en cada distrito postal.

Número de tuits enviados por cada 100.000 habitantes en cada distrito postal.

Distrito a distrito

La investigación, además, permite dibujar mapas muy detallados, descendiendo incluso al nivel de los códigos postales. Atinar con la resolución de ese mapa ha sido una de las tareas más difíciles a las que se enfrentó el equipo de investigadores. Reconocen que no han inventado ningún método estadístico nuevo (las matemáticas necesarias ya estaban ahí desde mucho antes de que surgiera Twitter), pero han tenido que afinarlas. “Intentamos extraer datos y relaciones a escala de código postal, pero hay que tener precaución de que, por mirar tan al detalle en cada pequeña zona, no obtuviéramos datos suficientes de ella para sacar conclusiones sólidas”, comenta Manuel Cebrián. Por suerte para el estudio, Twitter arroja “un volumen enorme” de datos en zonas como las que golpeó Sandy, donde la red social está tan implantada.

Aun así, el equipo pasó “meses” para comprobar cuál era el máximo nivel de detalle que podían permitirse: la región, la ciudad o el distrito. Y no en una población solo, sino en las 50 de Estados Unidos que analiza el estudio y que los investigadores han comparado entre sí para demostrar que el termómetro es eficaz allá donde se aplique.

También extendieron el análisis del huracán a otros fenómenos (inundaciones, tornados, terremotos e incluso un movimiento de tierra), aunque siempre en territorio norteamericano. “La geografía de EE UU es muy variada, pero hemos podido inferir que nuestra medición funciona en distintos lugares y para distintos desastres”, confirma Cebrián.

La red social que anticipa el paro

Manuel Cebrián y Esteban Moro ya sacaron provecho a Twitter para predecir la evolución del empleo en cada provincia española y ahora colaboran con UNICEF para recalibrar el modelo y aplicarlo en el sudeste asiático.

Puede sorprender que en lugares tan castigados por la pobreza y con poca penetración social de las redes sirva un método basado en Twitter, pero Manuel Cebrián anima a verlo de este otro modo: “Precisamente porque en esos países tienen menos medidores estándar, como las estadísticas y las encuestas de desempleo de España, los datos no convencionales como los de las redes pueden ocupar su espacio y suplir en parte esa carencia”.

Una vez creado el método, el siguiente paso es aplicarlo a otros pacientes. Los investigadores se atreven a generalizar su uso para cualquier zona con una geografía, demografía y nivel económico similares a Estados Unidos; "como Europa y quizá Australia", explicita Manuel Cebrián. Para otras regiones del planeta, el investigador se muestra cauteloso, porque, en su opinión, no basta con saber que el nivel de penetración de Twitter es alto en una zona para dar por supuesto que se podrá aplicar el termómetro en ella cuando la castigue un desastre.

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