CIENTÍFICOS AFIRMAN QUE TWITTER SIRVE PARA EVALUAR LOS DAÑOS DE UN DESASTRE NATURAL

Un estudio científico internacional en el que ha participado la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) concluye que Twitter “resulta de utilidad para la gestión, la monitorización en tiempo real e incluso la predicción del impacto económico que puedan tener desastres como el huracán Sandy”, según señaló Esteban Moro Egido, uno de los investigadores.
El estudio, publicado en el último número de la revista ‘Science Advances’ junto con científicos de la ‘National Information Communicatios Technology Australia’ (Nicta) y de la Universidad de California en San Diego, Estados Unidos, concluye que resulta posible determinar los daños causados por un desastre natural en pocas horas utilizando los datos que ofrecen las redes sociales.
Para realizar la investigación, se analizó de forma pormenorizada la actividad de Twitter antes, durante y después del huracán Sandy, en 2012, uno de los que más daños ha provocado en Estados Unidos, con un impacto económico de aproximadamente 50.000 millones de dólares. Para ello, se recopilaron cientos de millones de tuits geolocalizados que hacían referencia a este tema en 50 áreas metropolitanas estadounidenses.
Moro Egido explicó que encontraron “una fuerte relación entre la ruta que seguía el huracán y la actividad en las redes sociales, dado que los ciudadanos recurren a estas plataformas para la comunicación y la información relacionada con el desastre”.
La principal conclusión del estudio se obtiene cuando se cruzan los datos de actividad en redes sociales con los datos de las cuantías de ayudas concedidas por la Agencia Federal para la Gestión de Emergencias (FEMA) y las reclamaciones a los seguros. El estudio confirma que existe una correlación entre la actividad social media per cápita en las redes sociales y entre los daños económicos per cápita que provocan estos desastres en las zonas donde se produce dicha actividad.
Por último, los investigadores han verificado los resultados que obtuvieron con Sandy y han comprobado que esta dinámica también ocurre en el caso de inundaciones, tormentas y tornados, por ejemplo, siempre que haya una actividad suficiente en medios sociales como para poder extraer este tipo de datos.