{"id":1565,"date":"2021-06-15T22:10:17","date_gmt":"2021-06-15T20:10:17","guid":{"rendered":"http:\/\/aafloods.eu\/?p=1565"},"modified":"2021-06-16T11:58:49","modified_gmt":"2021-06-16T09:58:49","slug":"medir-la-desigualdad-en-la-resiliencia-de-la-comunidad-a-los-desastres-naturales-utilizando-datos-de-movilidad-a-gran-escala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aafloods.eu\/es\/medir-la-desigualdad-en-la-resiliencia-de-la-comunidad-a-los-desastres-naturales-utilizando-datos-de-movilidad-a-gran-escala\/","title":{"rendered":"Medir la desigualdad en la resiliencia de la comunidad a los desastres naturales utilizando datos de movilidad a gran escala"},"content":{"rendered":"

La Revista Nature ha publicado recientemente un art\u00edculo bajo el t\u00edtulo Measuring inequality in community resilience to natural disasters using large-scale mobility data<\/em>[1]<\/strong><\/em><\/a>. <\/em>En el mismo un grupo de investigadores – Boyeong Hong, Bartosz J. Bonczak, Arpit Gupta & Constantine E. Kontokosta – han desarrollado un m\u00e9todo generalizable que utiliza datos de geolocalizaci\u00f3n de tel\u00e9fonos inteligentes a gran escala para medir y evaluar la respuesta y recuperaci\u00f3n de los vecindarios ante desastres naturales.<\/em> Para la puesta en pr\u00e1ctica del m\u00e9todo han utilizado informaci\u00f3n a partir del hurac\u00e1n Harvey que tuvo lugar en agosto de 2017, dejando a su paso devastada a la ciudad de Houston (Texas). Dicho hurac\u00e1n ha sido considerado como un evento de inundaci\u00f3n sin precedentes en 1000 a\u00f1os <\/em>y el segundo desastre m\u00e1s costoso en la historia de los EE.UU<\/em>.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

En el estudio se han analizado los datos de geolocalizaci\u00f3n de m\u00e1s de 800.000 dispositivos m\u00f3viles o smartphones durante un per\u00edodo de 2 meses (1 de agosto de 2017 al 30 de septiembre de 2017) que cubre ~ 1 mill\u00f3n de usuarios \u00fanicos en Houston, equivalente a ~ 35% de la poblaci\u00f3n total del \u00e1rea metropolitana.<\/em> Y se ha medido y estudiado la resiliencia de la comunidad estimando variaciones en los patrones de movilidad de los residentes como un<\/em> indicador del comportamiento humano y la actividad social, un indicador central de la din\u00e1mica del sistema urbano, antes, durante y despu\u00e9s del hurac\u00e1n Harvey<\/em>.<\/p>\n

Los autores del estudio afirman que: Las fuentes emergentes de datos de movilidad a gran escala se pueden utilizar para modelar el comportamiento humano en respuesta a desastres naturales. La evaluaci\u00f3n precisa de los patrones de movilidad espacio-temporal de las personas en las ciudades podr\u00eda proporcionar nuevos conocimientos sobre muchas decisiones operativas y de planificaci\u00f3n urbanas, como la previsi\u00f3n del tr\u00e1fico, la asignaci\u00f3n de recursos, la predicci\u00f3n de crisis y brotes y la gesti\u00f3n de desastres. Por extensi\u00f3n, la aplicaci\u00f3n de macrodatos geoetiquetados en este contexto puede llevarnos hacia modelos de din\u00e1mica <\/em>urbana m\u00e1s robustos y validados que pueden comenzar a dar cuenta de las complejidades socio-ecol\u00f3gicas \u00fanicas del entorno urbano.<\/em><\/p>\n

\"\"Los investigadores consideran que a pesar de que los datos de movilidad sean utilizados\u00a0 en la gesti\u00f3n de desastres, no han sido apenas tenidos en cuenta para obtener patrones que ayuden a la evacuaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n a nivel de vecindario con caracter\u00edsticas socioecon\u00f3micas y demogr\u00e1ficas diferentes e incluso divergentes.<\/p>\n

De este estudio se deduce una nueva perspectiva de la respuesta conductual a los desastres y proporciona la base para las decisiones del sector p\u00fablico basadas en datos que priorizan la asignaci\u00f3n equitativa de recursos a los vecindarios vulnerables.<\/p>\n

[1]<\/a> https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-021-22160-w<\/a><\/p>\n

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La Revista Nature ha publicado recientemente un art\u00edculo bajo el t\u00edtulo Measuring inequality in community resilience to natural disasters using large-scale mobility data[1]. En el mismo un grupo de investigadores – Boyeong Hong, Bartosz J. Bonczak, Arpit Gupta & Constantine E. 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