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Datos que cambian al mundo

Datos que cambian al mundo

En el marco de la Semana de Innovación para la transformación social en un mundo nuevo, los coordinadores de la Ingeniería y Maestría en Ciencia de Datos platicaron respecto a la pertinencia social de la disciplina.

 

A pesar de no parecerlo a primera vista, la ciencia de datos puede tener un gran impacto en la vida de una comunidad que ve sus derechos humanos violentados sistemáticamente, o en el contexto de una pandemia mundial que afecta la salud, la economía y tantos otros rubros de la cotidianeidad. 

Y es que desde la ciencia de datos “podemos ver aquello que normalmente no es tan visible para la mayoría de las personas”, afirmó Juan Carlos Martínez Alvarado, coordinador de la Maestría en Ciencia de Datos. “Con la ciencia de datos generamos conocimiento y podemos provocar transformaciones positivas en la sociedad, a nivel gubernamental o empresa, mientras obtengamos datos del comportamiento del fenómeno o de los elementos que inciden en el fenómeno que queremos analizar”, añadió. 

Lo anterior lo expuso durante la ponencia “La ciencia de datos, conocimiento y transformación”, llevada a cabo en el marco de la Semana de Innovación para la transformación social en un mundo nuevo, organizada por la Universidad Iberoamericana Ciudad de México, la Universidad Iberoamericana Puebla y el ITESO. 

Para evidenciar la pertinencia social de la ciencia de datos, el académico presentó un análisis sobre el comportamiento de la pandemia provocada por Covid-19 para entender el desarrollo de la misma y con esta información tomar decisiones al interior de la universidad. Explicó que se analizaron tres momentos: marzo, junio y octubre de 2020, con datos del Centro Europeo para la Prevención y el Control de las Enfermedades (ECDC, por sus siglas en inglés). 

Martínez Alvarado señaló que desde la ciencia de datos se pueden utilizar distintos modelos matemáticos para analizar un mismo fenómeno, por lo que insistió en la importancia de elegir el que mejor se acomode a la situación. 

“En la ciencia de datos debemos de ser capaces de ir identificando que podemos estar utilizando un modelo que ya no nos está dando el comportamiento real del fenómeno. Identificamos que hay otros elementos que estaban incidiendo en el comportamiento diferenciado de cada país”, dijo.  

Es así que el equipo de investigadores del Departamento de Matemáticas y Física (DMAF) experimentó con diversos modelos (sigmoidal y Gompertz) para estudiar los casos de países como China, Estados Unidos, México, Suecia, Italia o España, durante los diferentes momentos del proyecto. 

Los resultados de junio de 2020 ya auguraban que México superara el millón de casos por Covid-19, en tanto que se estimó un decaimiento de contagios para finales de noviembre. Sin embargo, hacia octubre de 2020 se dibujó un nuevo pico de contagios a aparecer entre los últimos días de noviembre y los primeros de 2021, además de que se aplazó la fecha de terminación para el día 420 de la contingencia, correspondiente a los primeros días de marzo de 2021. 

El también coordinador de Ingeniería Financiera señaló que es necesario ir añadiendo al estudio las variables que vayan cambiando o se vayan incorporando, tales como la aparición de una vacuna y la implementación de políticas públicas como el distanciamiento social, toque de queda o restricciones de tránsito, o las elecciones, en el caso de Estados Unidos. 

Desde la ciencia de datos “podemos ver aquello que normalmente no es tan visible para la mayoría de las personas”.
– Juan Carlos Martínez 

Riemman Ruiz Cruz, coordinador de la Licenciatura en Ciencia de Datos, platicó respecto a la colaboración que se tuvo con otros departamentos de la universidad para presentar la denuncia sobre las violaciones sistémicas al Derecho Humano al Agua y al Saneamiento vividas por las comunidades de San Pedro Itzicán y Mezcala, ubicadas a las orillas del Lago de Chapala, ante el Tribunal Latinoamericano del Agua, en su sesión de 2018. 

El equipo del DMAF trabajó en el análisis estadístico sobre los parámetros de contaminantes monitoreados dentro del Lago de Chapala, con información de la Comisión Nacional del Agua. Los científicos compararon las mediciones del lago con los parámetros de normas emitidas por la Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales (Semarnat), por la Secretaría de Salud (SS) y por la Organización Mundial de la Salud (OMS).  

Los resultados fueron contrastantes: acorde a las normas mexicanas, los niveles de arsénico en el lago no rebasaban los límites establecidos, en tanto que, bajo parámetros de la OMS, el Lago de Chapala estaba en niveles críticos.  

El académico resaltó la importancia de la interdisciplinariedad en proyectos de este tipo, ya que si bien ellos contaban con el análisis y representaciones gráficas de la información “es necesaria la unión con varias disciplinas para hacer la mejor interpretación de los datos”. 

Aunque el proyecto no estuvo falto de obstáculos como las inconsistencias en los valores registrados en las diferentes estaciones del lago y la falta de una frecuencia establecida para hacer dichas mediciones, Riemman Ruiz afirmó que desde la ciencia de datos se puede hacer un análisis descriptivo para entender el estado actual y pasado de un fenómeno, en tanto que “los modelos matemáticos nos ayudan a extraer el comportamiento del fenómeno para poder hacer estimaciones a futuro”. 

El equipo del DMAF trabajó en el análisis estadístico sobre los parámetros de contaminantes monitoreados dentro del Lago de Chapala, con información de la Comisión Nacional del Agua. 

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Sobre el Autor

Montserrat Muñoz

Reportera de la Oficina de Comunicación Institucional del ITESO.

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