En el marco del programa Data for Good, Facebook dio a conocer mapas de movilidad poblacional en el cual muestra los casos de coronavirus alrededor del mundo.
Esta solución utiliza información de geolocalización y comportamiento de usuarios, de forma anónima y está exclusivamente a disposición de investigadores u ONG que se encuentren en programas de salud pública, luego de que hayan llegado a un acuerdo.
Actualmente, este programa es utilizado por La Cruz Roja, El Banco Mundial, La Universidad John Hopkins, Harvard, El Tecnológico de Monterrey y Direct Relief, entre otras instituciones.
Los mapas de “Prevención de Enfermedades”, esta basado en un historial de localización de los usuarios que pertenezcan en la red social.
“Esta información se obtiene de datos de geolocalización que se recopilen en función del uso que se hace de la red social. Para recolectar esta información tiene que estar activada la función de geolocalización en el dispositivo y en la aplicación de Facebook. Allí el usuario, a su vez, debe aceptar que se use su historial de ubicación”, detalló la Líder de Privacidad en América Latina para Facebook, Paula Vargas.
Vargas, agregó que los datos acumulados no son individualizados, por lo que se mantiene de forma anónima.
“Los Mapas de Prevención, que están disponibles desde 2019, utilizan datos agregados, es decir que no son datos de individuos, sino que son datos que se van acumulando y están anonimizados”.
Señaló que pese a que se encuentran anónimos los datos de los usuarios, se toman medidas adicionales para oscurecer la identidad de las personas y reducir el riesgo de reidentificación.
Dijo que dichos mapas muestran niveles generales, tales como de ciudad o condado, sin embargo, recalcaron que son sólo datos que se han recopilado y que no son 100% fiables.
Existen tres tipos:
1.-Mapas de colocación: Muestran como las personas de trasladan dentro del país, señalan las probabilidades de que una persona se movilice de un lugar a otro.
2.-Tendencias de movilidad: Permiten entender si se están cumpliendo las normas de Sana Distancia, basados en la recopilación del historial de ubicaciones.
3.-índice de conexión social: Utiliza los vínculos entre los usuarios, no los datos de geolocalización. “El mapa de conectividad social muestra amistades entre estados y países, lo que puede ayudar a los epidemiólogos a pronosticar la probabilidad de propagación de la enfermedad, así como también a las áreas donde el Covid-19 podría buscar apoyo”.
Esto ayudaría a los epidemiólogos a pronosticar la posibilidad de que una enfermedad se propague y con qué rapidez, así como entender las áreas mayormente afectada.
Con información de medios.