Mejorando la calidad de vida de refugiados con Machine Learning y Análisis Predictivo

Escrito por , 23 de febrero de 2018 a las 21:30
Mejorando la calidad de vida de refugiados con Machine Learning y Análisis Predictivo
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Mejorando la calidad de vida de refugiados con Machine Learning y Análisis Predictivo

Escrito por , 23 de febrero de 2018 a las 21:30

Desgraciadamente, la situación de los refugiados sigue siendo un tema de actualidad y que aumenta cada vez. Aunque el Machine Learning y el Análisis Predictivo podría ayudar a mejorarlo.

Se estima que unos 65 millones de personas viven en campos de refugiados o están desplazados en otros países, las cifras más altas jamás registradas en la historia. Los esfuerzos por acomodar a todos son inmensos, sobre todo en Europa, aunque, debido al gran número de refugiados, es más difícil de lo que puede parecer.

¿Cómo interviene el Big Data en este contexto?

La aplicación de los datos y el análisis predictivo para la gestión de situaciones de crisis, como puede ser el caso de los refugiados, es un área por explorar aún. La idea es aprovechar la información obtenida de datos pasados y actuales, para, de esta forma, poder predecir futuras circunstancias.

Cuando estalló la crisis de refugiados, nadie supo predecir la prolongación que este caso podría llegar a obtener en las fronteras internacionales, sobre todo en Europa. Los estados fronterizos como Jordania, Líbano, Turquía y Grecia son los que más han sufrido esta situación, recibiendo mayor cantidad de refugiados, personas en busca de un hogar y esperando encontrar una mejor situación en Europa.

Una gran mayoría de países ya recogen datos de inmigración, información muy valiosa de cara al futuro. Datos provenientes de censos, encuestas, ubicaciones móviles, incluso de pasos fronterizos, pueden contribuir en una mejor gestión de los recursos más básicos y económicos para aquellos que más lo necesiten. Esto reduce el número de sobrepoblación en los campos de refugiados y ofrece un mayor acceso a alimentos y agua en situaciones de extrema necesidad.

A pesar de todo el potencial de los datos, existen ciertos obstáculos que dificultan la aplicación del Big Data en casos como este. Los países necesitan coordinarse y acoger a más refugiados que hasta ahora en muchos casos. Además de trabajar conjuntamente en el análisis de datos y compartir la información para poder contribuir en una mejor gestión internacional de la situación de los afectados. Aun así, también existen ciertos retos tecnológicos que superar, como técnicas de recopilación de datos ad hoc para cuestiones sociales como pueden ser esta crisis de refugiados. Indudablemente, una inversión en la aplicación de los datos que contribuiría en la mejora de calidad de vida de millones de personas.

Machine Learning

Machine Learning contribuyendo en la búsqueda de empleo

Machine Learning también puede contribuir en la búsqueda de oportunidades de trabajo para refugiados en su lugar de destino. A pesar de que la herramienta para ello está aún en estudio, los resultados analizados con datos pasados muestran que esta técnica aumenta las posibilidades de encontrar empleo a los refugiados hasta en un 70%. Actualmente, los refugiados están destinados en campos de manera aleatoria, sin tener en cuenta si el área es el más idóneo para desarrollar su carrera profesional o calidad de vida. El Machine Learning puede cambiar esto a mejor.

Desde LUCA apostamos por la aplicación del Big Data y Machine Learning para la mejora de la sociedad, siendo ejemplo de ello el área de Big Data for Social Good.

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