¿Qué nos dicen las asociaciones de datos geoespaciales organizadas por las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE)?

Antonio Gramsci, el malogrado intelectual italiano; decía a principios del siglo pasado que “El viejo mundo se muere pero el nuevo tarda en aparecer y en ese claroscuro surgen los monstruos”. Si este pensador hubiese vivido en nuestra época hubiera reconocido en los impactos de la epidemia del COVID-19 unos de esos monstruos. Y ello no sólo porque la virulenta cabalgadura del coronavirus deja muerte a su paso sino porque especialmente pone en evidencia muchos vacíos en las respuestas de los gobiernos. Una de las falencias que se han evidenciado toca la controvertida fibra de los datos y las estadísticas oficiales sobre el territorio.

La integración de los datos geoespaciales con las estadísticas puede ayudar a comprender el comportamiento espacial de un fenómeno mundial como una pandemia. Esto lo convierte en una gran herramienta para la toma de decisiones a corto plazo, así como para alcanzar la Agenda 2030 del Desarrollo Sustentable . 

Aunque los gobiernos  se han visto limitados durante la pandemia en su capacidad de generar, compartir, interoperar y difundir datos geoespaciales y estadísticos de manera oportuna y fiable, las asociaciones de datos con actores externos parece ser una solución prometedora. 

A nivel global, es conocida la iniciativa del monitor iniciado por la Universidad Johns Hopkins que combina datos estadísticos y geográficos y da seguimiento del fenómeno de la pandemia en 188 países. En la peregrinación pandémica durante ya cinco meses desde China hasta Estados Unidos, esta plataforma no oficial ha combinado hábilmente múltiples fuentes de datos en tiempo diario real. A nivel nacional, el desafío de entender la pandemia en su desempeño en el territorio ha sido asumido por varias oficinas nacionales de estadística. La respuesta geoespacial al coronavirus ha significado el lanzamiento de soluciones con mayor o menor valor agregado para la toma de decisiones. 

• A nivel de continente europeo, la Oficina de Estadísticas de la Unión Europea (Eurostat) ha dado cobertura para todos los países de la unión geolocalizando hospitales y otros centros de atención sanitaria y alojando sus bases de datos en los servicios web del proyecto ESTAT-GISCO. Esto permite contar con análisis de las ubicaciones de puntos de interés sanitarios respecto de carreteras y calcular tiempos mínimos de acceso. Asimismo, las agencias estadísticas de Noruega y Portugal han producido conjuntos de datos abiertos mapeando hexágonos  a nivel subnacional que reflejan la distribución de infectados de coronavirus a nivel de municipios en esos países. 

• El Instituto de Estadísticas de España ha dispuesto estudiar la posición de más del 80% de los teléfonos móviles en toda España para entender la movilidad de los españoles en la coyuntura. El análisis ha sido elaborado por el INE con la estrecha en asociación de datos con los tres principales operadores de telefonía móvil (Orange, Telefónica, Vodafone). Su metodología considera el área donde un teléfono ha pasado la mayor parte del tiempo en el horario de 0h a 6h. De esta manera,  a cada teléfono móvil se le asigna un área de residencia y con base a ella se generan conclusiones con las observaciones obtenidas en forma agregada.

• La asociación de datos que constituyó la ONE Irlandesa para la vigilancia geoespacial del brote de COVID-19 involucró, además de la Oficina Central de Estadísticas de Irlanda (CSO, en inglés), al Ordnance Survey Ireland (OSI), al Departamento de Vivienda, Planificación y Gobierno Local DHPLG) y al Observatorio de Investigación de Todas las Islas (AIRO) de la Universidad de Maynooth, junto a Esri Ireland en el apoyo técnico. Esta asociación desarrolló el Hub Nacional de Datos Covid-19 sobre la plataforma GeoHive. La naturaleza del formato de sus datos es la de “datos abiertos estadísticos entrelazados” (LOSD, en inglés) que permiten una fluida integración.

• El Servicio Estadístico de Ghana (GSS en inglés) realizó un estudio utilizando datos anonimizados y agregados de los operadores de redes móviles en el país. La iniciativa intenta comprender los patrones de movilidad de su población durante el coronavirus y así fortalecer la toma de decisiones. Estos datos se analizaron en tiempo real con el apoyo de un spin off académico para producir indicadores de movilidad a partir de datos proporcionados por la empresa Vodafone. 

• Otro aporte es el de la dirección administrativa de Colombia, DANE que a través de un visor y a un nivel desagregado, mapea un índice identificando a la población susceptible de ser contagiada por COVID-19. Su método selecciona municipios de todo el país y utiliza datos del último censo, además de registros administrativos relevados por otros dos organismos públicos. 

El INEGI de México ha dispuesto un visualizador analítico para el COVID 19 donde se cruza una capa de datos abiertos que clasifica casos de infectados por el virus a nivel estatal, adicionando información de puntos de interés sanitario, comercial básico y de alimentación.

Los avances de asociarse con fuentes externas de datos por parte de las ONE son alentadores de acuerdo a los casos presentados. Estas experiencias se han constituído como una solución apropiada en el contexto de la pandemia, y de paso también para la revolución de los datos, especialmente porque las presiones llegan en el momento adecuado. Al integrar diversas fuentes de carácter geoespacial y estadístico, los enfoques innovadores de asociaciones de datos pueden contribuir a la comprensión del comportamiento territorial de muchos otros "monstruos" como la pobreza o el cambio climático. Los casos de más arriba también sugieren que es factible implementar los arreglos institucionales necesarios para compartir datos en el corto plazo, especialmente si se ponen los incentivos adecuados.

La movilización y el intercambio de conocimientos y datos en medio de condiciones limitantes será siempre posible si las ONE muestran liderazgo para componer asociaciones de datos, especialmente si la inclusión y la flexibilidad son su eje central. Estas iniciativas serán especialmente utiles cuando en el futuro cercano surjan cuestiones económicas y sociales, sobre todo en el marco del retorno a una nueva normalidad. El ámbito estadístico también debería aprovechar las costosas lecciones aprendidas en el fragor de esta pandemia, incluyendo desarrollar maestría en planes de comunicación de estas iniciativas y el reclutamiento de la sociedad civil para ejercicios de recolección de datos. En ellos se deberían considerar, entre otras, técnicas remotas de datos geoespaciales, como el crowdsourcing de datos a nivel de comunidades de base y la "cartografía de sillón".

Las experiencias en el monitoreo del coronavirus con un enfoque integrador y comunicativo pueden reactivar la aplicación del Programa 2030 ayudando a proporcionar muchos de los indicadores para los 17 ODS. Una estrategia inteligente, tanto para COVID-19 como para el esfuerzo de vigilancia de los SDG, debería estar marcada por un énfasis saludable en las asociaciones de datos efectivas para no dejar nadie atrás.