Revista de Ciencias Teóricas y Computacionales
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abstracto

Detección social y análisis de macrodatos: de la gestión de desastres a la salud pública

Zhen Long Li

Los desastres repentinos, a menudo difíciles de preparar y responder, hacen que la gestión de desastres sea una tarea desafiante en todo el mundo. Los métodos tradicionales de recopilación de datos, como la teledetección y los estudios de campo, a menudo no ofrecen información oportuna durante o inmediatamente después de los desastres. La detección social permite que todos los ciudadanos se conviertan en parte de una gran red de sensores, que es de bajo costo, más completa y siempre transmite información de conciencia situacional. Sin embargo, los datos recopilados con detección social (como los tweets) suelen ser masivos, heterogéneos, ruidosos y poco confiables en algunos aspectos. Juntos, estos problemas representan un gran desafío para aprovechar al máximo la detección social para la toma de decisiones de gestión de desastres bajo coacción extrema. Esta charla informa sobre nuestros esfuerzos recientes para aprovechar la detección social y el análisis de big data para respaldar la gestión de desastres. Usando ejemplos de aplicaciones del mundo real, esta charla identifica los desafíos clave del uso de grandes datos de detección social para la gestión de desastres y presenta nuestras soluciones. Por último, se analiza un ejemplo de investigación del uso de datos de redes sociales para rastrear el movimiento de la población durante la pandemia de COVID-19 para demostrar cómo se pueden usar la detección social y el análisis de big data en la investigación de salud pública.