Los investigadores del Grupo de Sistemas Complejos (GSC) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han utilizado los datos de telefonía móvil generados por 9 millones de usuarios para estudiar la movilidad de la población de Senegal.
Los resultados del estudio, publicados en la revista Chaos, muestran una clara correlación entre un aumento de las llamadas telefónicas y los flujos migratorios con la actividad agrícola y las fiestas religiosas que se celebran en el país. La utilización de este tipo de datos para conocer los patrones de comunicación y movilidad de las personas puede resultar de gran utilidad para detectar sucesos extremos -como catástrofes naturales- y proveer de información complementaria para optimizar la gestión de recursos en dichas situaciones.
Cada vez que llamamos por teléfono se genera una serie de datos: la hora de la llamada, la duración, la antena desde la que nos hemos conectado, etc., parte de los cuales son utilizados por la compañía telefónica para calcular la factura. Estos datos son un reflejo de nuestras actividades del día a día, de manera que si tenemos acceso a un volumen suficientemente grande de los mismos es posible tomarle el pulso a la sociedad.
Podemos desvelar estructuras y dinámicas socioeconómicas, detectar y predecir eventos inusuales o revelar problemáticas sociales. Es por esto que en los últimos tiempos se ha puesto en valor la utilidad de los datos de telefonía móvil como fuente de información para estudios sociológicos a gran escala mediante técnicas de Big Data.
Uno de los desafíos más importantes en este campo consiste en extraer patrones de comunicación de estos datos y discernir la causa que los ha generado. ¿Son fruto de la rutina diaria de los usuarios? ¿Han aparecido debido a un acontecimiento extraordinario? Es necesario en primer lugar comprender y caracterizar correctamente las huellas digitales generadas por actividades rutinarias, ya que los eventos inusuales se reflejan en los datos como una alteración de los patrones regulares.
En un estudio de este tipo es fundamental tener en cuenta el contexto en el que se han generado los datos. En el caso de Senegal, hay que preguntarse qué eventos pueden ser suficientemente relevantes como para que podamos detectar sus efectos sobre las redes de telecomunicaciones. Por un lado, Senegal tiene una economía basada en gran medida en la agricultura.
La cosecha provoca una migración masiva de trabajadores
Debido a la climatología del país y a la escasez de explotaciones con irrigación artificial, la temporada de la cosecha siempre se sitúa hacia el final de la época de lluvias, en torno a octubre, provocando la migración masiva de trabajadores estacionales. Por otro lado, la religión mayoritaria es el Islam, por lo que es de esperar que la celebración de ciertas festividades, como el nacimiento de Mahoma, se vea reflejada de alguna manera en los datos.
A partir de los datos generados por miles de millones de llamadas telefónicas los investigadores han trazado los flujos migratorios que se producen en Senegal analizando los desplazamientos de los trabajadores estacionales. Por otro lado, utilizando técnicas de la ciencia de redes han detectado la celebración de eventos masivos asociados a festividades religiosas.
Tal y como explican los autores del estudio «este trabajo se enmarca en una línea de investigación que pretende detectar y caracterizar fenómenos socioeconómicos y culturales por medio de datos de telefonía móvil y redes sociales». El objetivo fundamental, señalan, «es aportar soluciones novedosas que permitan monitorizar en tiempo real los patrones de comunicación y movilidad de las personas, lo que permitirá detectar sucesos extremos y mejorar la gestión de los recursos en estas situaciones».
Enlaces relacionados
- Cómo cartografiar migraciones con datos de telefonía móvil Nota de prensa del SINC
- S. Martin-Gutierrez, J. Borondo, A. J. Morales, J.C. Losada, A.M. Tarquis, R.M. Benito. "Agricultural activity shapes the communication and migration patterns in Senegal". Chaos 26, 065305 (2016) doi: 10.1063/1.4952961
- Web del Grupo de Sistemas Complejos