27
Dic
2017

Innovación y tecnologías escalables que fortalecen la labor de UNICEF en favor de los niños y los ODS

Charlamos con Alex Rutherford, investigador y científico de datos sobre su trabajo desarrollado para la Unidad de Innovación de UNICEF. Alex trabaja en la intersección entre la investigación, la ciencia de los datos, el desarrollo y la privacidad de los datos. En el pasado fue físico, aprendió árabe y trabajó en Oriente Medio, pasó varios años investigando cómo la información se esparce en las redes sociales y trabajó en la oficina ejecutiva del secretario general de la ONU sobre ciencias de la información. Según él mismo asegura «no sé cómo describir exactamente lo que hago, más allá de decir que es algo muy interdisciplinar. Lo que sí sé es que tengo mucha suerte de poder ganarme la vida aplicando todo este conocimiento para ayudar a las poblaciones vulnerables mediante el uso de nuevas fuentes de datos y metodologías técnicas.»

Siempre ha disfrutado mucho haciendo el trabajo técnico que implique la programación de ordenadores, las estadísticas y la inteligencia artificial, pero a menudo sentía que muchas de las personas más inteligentes del mundo terminaban trabajando en cosas que tenían poco impacto inmediato. «Quería ver el mundo tanto como me sea posible y espero dejarlo en un estado mejor del estado en el que me lo encontré. El camino para hacerlo no lo tuve siempre claro, así que estoy muy feliz de poder trabajar en el uso de la ciencia de los datos enfocada al desarrollo.»

1 ¿Puedes decirnos cómo nació la Unidad de Innovación de UNICEF y cuál es la idea detrás de ella?

La Unidad de Innovación existe para incorporar nuevas tecnologías disruptivas a UNICEF. Como tal, esto requiere muchas habilidades específicas que no siempre es fácil encontrar dentro del sistema de las Naciones Unidas, además, la cualificación que se requiere está cambiando constantemente, por lo que es una institución muy ágil. La Unidad de Innovación fue fundada en 2007 y yo me uní a ella en 2015.

2 ¿Cómo ayudaste a identificar, prototipar y escalar las tecnologías y prácticas que hacen más fuerte el trabajo de UNICEF para los niños? ¿Puedes contarnos alguna historia de éxito?

Mi trabajo como científico investigador implica el uso de nuevos flujos de datos, al margen del uso que hacen las personas de los servicios digitales como las redes sociales o los teléfonos móviles. Esto hace uso de técnicas vanguardistas de ciencia en red, inteligencia artificial y ciencia de datos que están bien definidos desde la academia y son utilizados por las empresas en el Norte Global, pero tienen un gran potencial de ser reutilizadas para ayudar a las agencias de la ONU a cumplir su mandato de manera más eficiente y siguiendo una moda más actual.

Un buen ejemplo de esto es el uso de los patrones de viaje captados por la compañía de inteligencia de viajes Amadeus. Los viajes aéreos son la principal forma en que las enfermedades se propagan, dando lugar a pandemias como el virus Zika. Mediante la combinación de datos sobre casos confirmados previos y la prevalencia de mosquitos con estos patrones de viaje podemos hacer predicciones de lugares de alto riesgo a través de modelos epidemiológicos. Amadeus acudió a la Unidad de Innovación buscando conseguir una asociación.

Si bien este tipo de asociaciones entre grandes organizaciones y agencias de la ONU son bienvenidas, establecerlas puede llevar mucho tiempo y puede ser difícil salir adelante tras una pandemia. Además, las donaciones de datos requieren gran cantidad de infraestructura física, humana y analítica en forma de servidores en la nube para almacenar datos, personal técnico que pueda limpiar y analizar esos datos y encontrar ideas que tengan sentido para los funcionarios de los países afectados.

En términos más amplios, este tipo de asociaciones suscitan muchas preguntas sobre la privacidad de los datos, el valor de los datos y cómo equilibrarlos mediante la agregación y el control de acceso. Con el fin de hacer uso de todos estos datos de las empresas privadas y la ciencia de datos a gran escala dentro de UNICEF más allá de estos esfuerzos excepcionales, comenzamos a desarrollar una plataforma con el código Magic Box. Se trata de un sistema para almacenar, analizar y visualizar y combinar diversos flujos de datos de una forma enfocada a la preservación de la privacidad. Ese esfuerzo está creciendo a medida que se agregan más datos y socios a la iniciativa y encontramos nuevas áreas de aplicación.

3 Tú eres un científico investigador, ¿Cómo te uniste al equipo de UNICEF?

Anteriormente trabajaba para Global Pulse, una iniciativa de la Oficina Ejecutiva del Secretario General (en ese momento este puesto lo ocupaba Ban Ki Moon y actualmente Antonio Gutierres). Esta fue una experiencia maravillosa que dio una gran exposición de alto nivel y de funcionamiento arriba abajo a todo el sistema de las Naciones Unidas, desde la Organización Mundial de la Salud hasta la Unión Postal Universal; ¡la Unión Postal Universal!. Sin embargo, me sentí atraído por la calidad del trabajo de ciencias de la información creado por mi colega Manuel Garcia-Herranz en UNICEF y me sentí muy atraído por la oportunidad de trabajar para una organización con una reputación y un mandato tan fuertes.

4 En tu opinión, ¿cómo puede contribuir el uso científico de la tecnología abierta y libre (datos y fuente) a la protección de las poblaciones vulnerables?

Lo más destacable para mí es la disparidad entre la sofisticación de las herramientas y los datos disponibles si quieres resolver un problema como por ejemplo hacer que la gente pase más tiempo en su aplicación de iPhone en comparación con un oficial de programa en el Ministerio de Educación en un país de bajos ingresos intentando construir un conjunto de nuevas escuelas en la ubicación más óptima. Las entidades del sector público ven los «datos» exclusivamente como datos recolectados manualmente que tardan mucho tiempo en compilarse y son costosos de recopilar.

Es vital que estas dos visiones respecto de los datos se acerquen más entre ellas. Para lograrlo, necesitamos exponer todo lo que ya sabemos para que otros puedan aprovecharlo para abordar los problemas que son importantes para las poblaciones vulnerables. Esto significa, por ejemplo, que debemos lograr que estén disponibles los datos de la encuesta más actualizados y en un formato (por favor, ¡no más datos en PDF!) que pueda usarse fácilmente para probar la aproximación remota del censo y la pobreza a través de imágenes por satélite.

5 Trabajas con datos para el desarrollo. ¿Qué proyectos concretos está desarrollando el equipo de UNICEF para afrontar los Objetivos de Desarrollo Sostenible?

Una de mis principales orientaciones ha sido ver los datos a los que UNICEF tiene acceso: ¡documentos! Muchos documentos en forma de discursos, informes, memorandos y así sucesivamente. Estos documentos están escritos para que la ONU pueda ser transparente acerca de cómo se gasta el dinero público, como debe ser. Sin embargo, pocas personas leen más de uno o dos de ellos, y mucho menos todos ellos, para obtener una visión general de lo que está sucediendo, a pesar de que contienen una gran cantidad de información útil.

Aquí es donde la ciencia de los datos puede realmente agregar valor, los métodos computacionales hacen que sea fácil tener un ordenador que pueda «leer» cientos de documentos con mucha rapidez y extraer patrones que no necesariamente serías capaz de ver leyéndolos tú mismo.

Para demostrar esta idea, cogimos las constituciones de todos los países del mundo y las introdujimos en un ordenador para analizar cómo se escriben, cómo cambian y, lo que es más importante, cómo se incorporan las leyes que afectan a los niños vulnerables. Lo que vimos fue que los derechos sociales para los grupos marginados no se adoptan de inmediato, hay un orden lógico e incremental. Por ejemplo, una vez que los adultos son protegidos a través de los sindicatos, a esto le siguen las protecciones del trabajo infantil.

Esto tiene muchas implicaciones en la manera en que pensamos en la promoción de los países jóvenes y nos alineamos con los ODS Nº4 y Nº12 (Educación de calidad y Consumo y producción responsables). En lugar de dar a los países jóvenes un conjunto completo de leyes que deberían incorporarse desde el primer día, debemos reconocer que los derechos tienden a ser adoptados más naturalmente en un orden secuencial. También estamos analizando cómo podemos extender esta idea a cómo las compañías se animan mutuamente a adoptar políticas responsables respecto del empleo de niños como el siguiente nivel de análisis de las naciones.

6 ¿Cómo influye el Big Data[1] en la identificación de soluciones innovadoras que beneficien a las poblaciones desfavorecidas de niños?

La principal trampa con el «Big Data» es el problema de la representatividad; Si medimos la proporción de personas que hablan de la eficacia de la vacuna en las redes sociales, ¿es esa la opinión de la gente rica? Pienso en grandes fuentes de datos sobre un espectro de representatividad. Un caso extremo de esto son las plataformas sociales de los medios que son ingleses y trabajan solamente en smartphones; lo cual sólo tiene penetración en poblaciones ricas en las principales ciudades.

En algún lugar intermedio tienes datos de teléfonos móviles anonimizados que cubren una parte cada vez mayor de la población al tiempo que los

precios de las tarifas y de los teléfonos bajan; Ahora sólo se excluyen partes del país que carecen de cobertura. Por otra parte, en algún otro extremo, tienes imágenes de satélite y otras herramientas de detección remota que realmente no discriminan en función de la riqueza.

Lo que intento dejar claro es que debemos abordar este tipo de problemas con humildad y no imponer tecnologías o soluciones que tengan sentido en otro contexto. Una gran parte de nuestra filosofía, consagrada en los principios de la innovación, es diseñar con el usuario y ocurre igual con el Big Data.

7 ¿Puedes compartir con nosotros los resultados positivos que tu investigación ha alcanzado hasta ahora

Cuando trabajaba en Global Pulse, parte de mi trabajo consistía en hacer un balance de los datos disponibles en el sistema de las Naciones Unidas. No mucha gente ha oído hablar de ella, pero la Unión Postal Universal es una agencia de la ONU dedicada a los sistemas postales nacionales; ¡Y tiene más de 100 años! Como resultado, la UPU tiene un conjunto de datos muy rico sobre los flujos postales entre países. Nosotros vimos esto como una red de flujos entre países y utilizando conceptos de la ciencia de la red, pudimos usar indicadores socioeconómicos como el Índice de Desarrollo Humano.

Esto es tremendamente prometedor cuando consideramos el enorme reto de la medición que representan los ODS: 12 objetivos, 169 metas y 304 indicadores que se medirán por país. En particular, necesitamos formas innovadoras de medir indicadores importantes, en particular en los países pobres en datos, como he mencionado anteriormente.

8 Como experto en Investigación de Políticas Públicas: ¿Crees que los gobiernos están listos para una innovación radical?

Si no están listos ahora, pronto lo estarán. Uno de los aspectos más desafiantes, como científico, de aplicar la ciencia a los problemas políticos es que la política es cambiante y a veces impredecible. Una buena idea podría tener éxito o fracasar en función de los ciclos electorales, los plazos de organización, los ciclos de financiación u otros factores, lo cual es un anatema para la idea de que la ciencia sea pura y objetiva; ¡Una buena idea siempre debe ser una buena idea! Tenemos que aceptar que la innovación significa hacer algo nuevo y que puede ser incómodo.

Además, la ciencia de los datos nos obliga a ajustar la forma en que pensamos acerca de los datos personales, lo que también puede desafiar nuestras normas. Dicho esto, cada vez más gobiernos reconocen que no pueden enterrar sus cabezas en la arena y que los beneficios superan claramente los riesgos.

9 Invita a los ciudadanos y gobernadores a comprender cómo la ciencia de los datos genera un bien público

Este es realmente un momento maravilloso para la ciencia de los datos, muchas de las barreras para el aprendizaje han desaparecido. Están disponibles gratuitamente enormes cantidades de datos abiertos, los cursos en línea permiten aprender estadísticas o programación y se pueden poner a funcionar servidores por unos pocos dólares. ¡El principal reto es saber por dónde empezar! Mi mensaje a los gobiernos es que deben considerar la contratación de más personal técnico.

Los legisladores tienen que juzgar sobre cuestiones extremadamente complejas y es el momento de reunir esas experiencias en forma de formación profesional en ciencias de los datos, jefes de datos y equipos de científicos de datos. Los datos describen el mundo en que vivimos, y la alfabetización en datos nos anima a ser más inquisitivos y responsables.

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Notes and references / Notas y referencias

UNICEF magic box promo: https://www.youtube.com/watch?v=TF-1dP0IW6o

[1] El Big Data hace referencia a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales

 

Traducido por Inés Romero

 

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