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¿Cómo puede la Inteligencia Artificial dar voz a poblaciones vulnerables?

July 20, 2021 por Laura Kirchner - Darío García - Alicia León - Patricio Zambrano Barragán - Editor: Daniel Peciña-Lopez Deja un Comentario

Este artículo está también disponible en / This post is also available in: Inglés


Resulta evidente que la pandemia del Covid-19 ha generado grandes desafíos en la vida y la gobernanza de nuestras ciudades. Sin embargo, estos desafíos no son los mismos para todos los habitantes de América Latina y Caribe. La pandemia ha castigado especialmente a los más vulnerables.

Una parte de la población de nuestras ciudades, que en ocasiones tiende a verse desde un segundo plano, son los migrantes. Los migrantes han estado, y están, muy expuestos a los impactos de la pandemia por su trabajo en la primera línea, pero también a vulnerabilidades relacionadas con, por ejemplo, las condiciones de vivienda y la pobreza.

Big Data al servicio del sector público: migración en redes sociales

Con el objetivo de poder conocer la situación de la población migrante durante la pandemia en las ciudades de la región, el BID, con el apoyo técnico de la empresa Citibeats, ha llevado a cabo un monitoreo en redes sociales sobre las percepciones de los ciudadanos acerca de la migración y sus desafíos en las ciudades de la región.

Metodología:

Este proyecto utilizó Big Data Social como principal fuente de datos; en concreto, comentarios públicos en Twitter y los comentarios publicados en medios digitales, blogs y foros de discusión relacionados con el fenómeno migratorio.

Recolección de datos:

Desde el 1 de febrero de 2020 se llevó a cabo la recolección de datos en tiempo real sobre este tema en 7 países de la región: Argentina, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Panamá y Perú; y en 19 ciudades: Arequipa, Arica, Barranquilla, Bogotá, B. Aires, C. De Panamá, Cusco, Cúcuta, Guayaquil, La Chorrera, Liberia, Lima, Limón, Quito, Riohacha, San José, Santiago, Trujillo y Tumbes.

Análisis de la información:

Utilizando un algoritmo de Inteligencia Artificial basado en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje semiautomático, se analizaron y estructuraron los comentarios en diferentes temas de forma agregada y anónima. Posteriormente, los datos se dividieron en categorías que se identificaron como las más relevantes para dichas ciudades: Vivienda, Infraestructura Urbana, Seguridad Ciudadana, Regularización, Organización Social, Educación, Servicios Públicos, Empleo, Salud, Seguridad Alimentaria y Movilidad.

Principales preocupaciones ciudadanas: seguridad, infraestructura y salud

Desde el BID queríamos ayudar a los municipios de la región a tomar las medidas adecuadas ante la situación de los migrantes en tiempo real, a la vez que dar voz a un sector de la población que en muchas ocasiones resulta invisible. 

Para ello, y una vez analizada la información en profundidad, se estableció un canal de comunicación directa con las autoridades de los países y las ciudades analizadas. Los hallazgos del proyecto pudieron orientar sus intervenciones, inspirar sus campañas de comunicación, así como cuantificar y validar sus hipótesis sobre la conversación digital.

Seguridad ciudadana:

La seguridad ciudadana se presentó como una de las principales preocupaciones de la población. El25% de las conversaciones online trataron sobre este tema. La población migrante denuncia ser estigmatizada como causa de inseguridad ciudadana en las ciudades. Prueba de ello son los miles de testimonios recogidos en la investigación que muestran cómo se utiliza la palabra “migrante” como sinónimo de “criminal”. Es de suma importancia el sacar a la luz y comunicar estos hallazgos, pues la discriminación crea malestar y conflicto que a menudo conduce al odio y, a veces, a la violencia. Sin una intervención a tiempo, la situación puede escalar y convertirse en un problema en nuestras ciudades.

Infraestructura:

Otro problema identificado en este análisis involucró el tránsito de miles de migrantes de regreso a su país de origen desde principios de mayo hasta junio de 2020. Como resultado del éxodo, muchos migrantes realizaron asentamientos en espacios públicos y calles, además de provocar la saturación de los cruces fronterizos. Toda esta actividad agravó el problema de infraestructura y — como se observa en el gráfico a continuación — generó comentarios relacionados con infraestructura, ya que los ciudadanos expresaron su profunda preocupación por estos hechos en el marco de la crisis de salud y exigieron la intervención del gobierno.

Salud pública:

De forma paralela, a principios de junio de 2020 se detectó una gran afluencia de comentarios relacionados con la categoría de Salud, tal y como se puede apreciar en el siguiente gráfico. Los comentarios apuntaban a los inmigrantes como los principales propagadores del Covid-19. Esta conversación disminuyó tras el cierre de las fronteras.

Desde el BID seguiremos apoyando a nuestras ciudades

De todos los datos recopilados para este proyecto, una cosa parece estar clara: la población migrante sufre en tiempos de crisis urbana y social. Por ello, seguiremos escuchando a la población más desatendida y brindando una plataforma para darles voz.

Desde la Unidad de Desarrollo Urbano y Vivienda del BID continuaremos trabajando para poder apoyar a los municipios en sus tomas de decisiones y colaborando con ellos en la recuperación económica y social de las ciudades post-pandemia. El Big Data social cuantificable y confiable seguirá siendo una herramienta valiosa para poder ayudar en el proceso de toma de decisiones. 


Archivado Bajo:Ciudades inteligentes, Sociedad urbana Etiquetado Con:Big Data, IA, infraestructuras, Inteligencia Artificial, migración, poblaciones urbanas, salud pública, seguridad ciudadana

Laura Kirchner

Laura es Head of Social Insights en Citibeats, y, gracias a su experiencia como economista y en evaluación de políticas públicas, analiza cómo la tecnología de Inteligencia Artificial se puede combinar en políticas y análisis de datos con instituciones públicas y organizaciones internacionales. Laura es también profesora adjunta de Economía del Sector Público en la Universitat de Barcelona

Darío García

Darío García es Social Data Analyst en Citibeats y está especializado en el diseño de análisis de Social Understanding, en la conceptualización de indicadores cívicos (malestar, desconfianza, polarización) y en la interpretación de big data sobre necesidades ciudadanas. Está además formado en Ciencias Políticas (Sciences Po) y Métodos de Investigación Social (LSE).

Alicia León

Alicia es Social Data Analyst en Citibeats. Formada en Estadística y MSc en Data Science, Alicia tiene una amplia experiencia en modelos y análisis de datos aplicados a proyectos de investigación social y en proyectos con perspectiva de género.

Patricio Zambrano Barragán

Patricio Zambrano-Barragán trabajó como especialista senior en Desarrollo Urbano y Vivienda en el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Trabajó en varios países de América Latina y el Caribe en proyectos de politica y financiamiento de vivienda; infraestructura urbana resiliente; y análisis geospacial y de datos cívicos. Previamente, lideró proyectos de investigación sobre gestión territorial e infrastructura resiliente para el Massachusetts Institute of Technology y el Natural Resources Defense Council (NRDC). Ha trabajado en el Departamento de Desarrollo y Preservación de Vivienda de la Ciudad de Nueva York en programas de financiamiento de proyectos en riesgo; y como consultor para empresas de energía y telecomunicaciones. Patricio es actualmente candidato a PhD en Planificación Urbana en la Universidad de Pennsylvania, cuenta con una Maestría en Planificación Urbana y Regional del Massachusetts Institute of Technology y un Bachelor en ciencias políticas de la Universidad de Yale.

Editor: Daniel Peciña-Lopez

EDITOR: Daniel Peciña-Lopez es especialista en asuntos internacionales, relaciones exteriores y comunicación. Cuenta con más de 10 años de experiencia profesional en delegaciones diplomáticas y organizaciones internacionales en ciudades como Washington DC, Nueva York, Chicago, Ciudad de México, Madrid y Hong Kong. Daniel es Máster en Asuntos Internacionales por la Universidad de Columbia, Master en Ciencias por la Universidad de Oxford Brookes y Licenciado por la Universidad Complutense de Madrid. En 2010 Daniel recibió del Ministerio de Educación (Gobierno de España) el Primer Premio Nacional a la Excelencia en el Rendimiento Académico, por ser el estudiante de nivel universitario con el promedio de calificaciones más alto del país.

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Este es el blog de la División de Vivienda y Desarrollo Urbano (HUD) del Banco Interamericano de Desarrollo. Súmate a la conversación sobre cómo mejorar la sostenibilidad y calidad de vida en ciudades de América Latina y el Caribe.

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