Siete lecciones para lidiar con los datos de una pandemia (Parte I)

El siguiente artículo es el primer capitulo de una serie llamada "Siete lecciones para lidiar con los datos de una pandemia" escrita por Ricardo Baeza-Yates y Karma Peiró para El Periodista.

Karma Peiró es periodista especializada en las Tecnologías de la Información y las Comunicación (TIC) desde 1995. Ricardo Baeza-Yates es Doctor en Ciencia de la Computación por la University of Waterloo en Canadá y Director de Ciencia de Datos de Northeastern University en su sede del Silicon Valley

Al inicio del 2020 prácticamente nadie había oído hablar del coronavirus, ni de cómo la enfermedad podría girar el mundo en cuestión de semanas. Cinco meses más tarde, la economía mundial se ha desplomado, el teletrabajo se ha impuesto como solución a una subsistencia profesional e interpretamos datos a diario de nuevos infectados, muertos o recuperados.

Los datos están siendo el termómetro para entender la gravedad de la enfermedad, acatar con más exigencia el confinamiento, y valorar las estrategias de los políticos que nos gobiernan.

No obstante, si algo ha demostrado esta crisis es cuán complejo resulta aplicar los mismos criterios a los datos oficiales. Por ejemplo, cuando nos informan sobre una muerte por coronavirus, ¿se refieren a la persona que ha fallecido por el COVID-19 o al enfermo terminal que ha muerto en período de pandemia? ¿Y los casos confirmados son todos los que existen? ¿Y los ‘recuperados’ están realmente recuperados?

La pandemia ha desbordado a los gobiernos de todo el mundo. La Organización Mundial de la Salud (OMS) es la primera que no ha sabido dar respuestas claras. La institución está muy preparada para afrontar un ébola en una zona de África, pero no para atender las demandas de todo el planeta a la vez. Y el caos de datos ofrecidos por los gobiernos alimenta la incertidumbre, y las actuaciones públicas no siempre son las más acertadas.

En este artículo repasamos siete lecciones que la crisis del coronavirus ha dejado hasta ahora. Las cuatro primeras son inherentes a la pandemia y las tres finales son válidas para los datos de cualquier crisis global.

LECCIÓN 1: Errores en la recogida de datos

Sin datos no se puede entender cómo está progresando la pandemia, pero sin saber cómo se han obtenido tampoco. Según Our World in Data –científicos de diferentes grupos de investigación– “algunos países informan de las pruebas y otros de las personas evaluadas que pueden haberse hecho el test varias veces”. Y si tampoco se sabe cuándo se hicieron realmente el test, cada día se suman manzanas con naranjas.

Sobre los tests hay que mencionar también que no todos tienen la misma calidad. Los países que no hacen PCR –el recomendado por la OMS, capaz de detectar el virus con un 95% de acierto–, y usan sólo tests baratos y rápidos, quedan mal parados. Éste es el caso de Venezuela que muestra distintas estadísticas generando confusión en la ciudadanía.

Por otro lado, los laboratorios privados de algunos países no reportan a una autoridad central, por lo tanto sus datos tampoco son recogidos. Y muchas veces se desconocen con qué criterios se toman los tests: si se tienen que tener síntomas o no, si son reactivos (la gente va a los hospitales) o proactivos (muestras aleatorias en lugares de alta densidad), etc.

A todo esto hay que agregar todos los errores de la transferencia y procesamiento de los datos, desde su origen al destino donde sirven para decidir la políticas sanitarias. Por ejemplo, al transcribir un certificado de defunción hecho en papel por un doctor (con letra de doctor) a un soporte digital.


Siete lecciones para lidiar con los datos de una pandemia
Parte I: Errores en la recogida de datos
Lección 1
Parte II: Caos para contabilizar los muertos
Lección 2,3,4
Parte III: La importancia de la transparencia
Lección 5,6
Parte IV: La obsesión por compararse
Lección 7
Ricardo Baeza-Yates es Ph.D. en Ciencia de la Computación y Director de Ciencia de Datos de Northeastern University en el Silicon Valley, además de investigador a tiempo parcial en universidades de Cataluña y Chile. Es Fellow de ACM e IEEE.
Karma Peiró es periodista especializada en Tecnologías de la Información y la Comunicación desde 1995. Sus intereses son la ética de la inteligencia artificial y la transparencia algorítmica.

 

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