Big Data para identificar realidades demográficas

Antoni Gutiérrez-Rubí

@antonigr@antonigr

El análisis de Big Data es estructurar un dato sobre otra información, o sea, información sobre información, datos sobre datos.

Fuente: El nuevo concepto de documento en la cultura de la imagen

Así como cada individuo tiene sus propias huellas, nuestra movilidad también es única. El dispositivo móvil es nuestra nueva huella digital, pues a través de él se podría determinar quiénes somos.

Fuente: El potencial de la huella digital móvil

Fuente: El potencial de la huella digital móvil

La movilidad de las comunicaciones ha cambiado nuestra forma de relacionarnos, de conocer, de participar, de expresar, de amarnos y, por supuesto, nuestras pautas y hábitos de consumo.

Los dispositivos móviles se ha convertido en una parte fundamental de nuestra vida social, se han arraigado a nuestras rutinas, cada día

vamos dejando huellas digitales y a partir de nuestro comportamiento digital se podría determinar quiénes somos.

Un estudio realizado por científicos de la Universidad de Washington y publicado por la revista Science utilizó las técnicas de análisis de Big Data para llegar a conclusiones sobre la distribución de las riquezas de Ruanda.

Ruanda es un pequeño país ubicado en la región de los Grandes Lagos de África. Con más de 12 millones de habitantes.

El 45% de la población ruandesa vive bajo la línea de la pobreza.

Eligieron Ruanda porque estaban interesados en perfiles demográficos de subdesarrollo, donde sea difícil y costoso obtener buenos datos con encuestas.

El estudio computarizado proceso en cuatro semanas, y por el costo de US$ 12.000, los datos de 1,5 millones de usuarios.

La telefonía móvil alcanza al 70% de la población

La penetración de la telefonía móvil en Ruanda es de más del 70 % y las tarifas móviles son mucho más bajas que en los países desarrollados. Un móvil puede llegar a funcionar con 50 céntimos o un dólar al mes, y enviar varios mensajes de SMS y hacer varias llamadas telefónicas.

No se analizaron contenidos, sino métricas tales como la duración de las llamadas y las ubicaciones desde donde se comunicaban

1. Las personas cuyas llamadas se concentraron de 9 a 17, tendían a ser más ricos que aquellos cuyas llamadas no seguían ese patrón.

2. Las personas que contrataban un servicio liberado por U$S 10 tendían a ser más ricas que las personas que compraban su servicio de prepago por 50 céntimos de dólar.

3. Las personas más pobres tendían a ser las que menos llamadas realizaban.

Al mapear los resultados, se sorprendieron por ver que coincidían en un 90% con los resultados del censo nacional.

Big Data para identificar realidades demográficas

Antoni Gutiérrez-Rubí

@antonigr@antonigr