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Big data para fomentar la integración de los refugiados sirios

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Un estudio utiliza datos de teléfonos móviles para analizar patrones de comportamiento de la población refugiada y compararlos con la local

Big data para fomentar la integración de los refugiados sirios

La nueva metodología permite medir la segregación social y diseñar medidas para combatirla

La cantidad abrumadora de datos que se genera en el día a día son cruciales para comprender la situación social y económica. Un equipo del Internet Interdisciplinary Institute (IN3), de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), ha utilizado técnicas de datos masivos (big data) para analizar las comunicaciones por teléfono móvil de los refugiados sirios en Turquía y de esta forma poder establecer patrones de comportamiento y compararlos con los de la población local. El objetivo es obtener información que sirva para diseñar políticas de integración social dirigidas a las personas refugiadas. Los resultados del estudio, publicado en la revista científica EPJ Data Science, muestran que las dos comunidades se comportaron de manera significativamente diferente en cuanto a las llamadas que realizaron. Según los investigadores, la metodología empleada es una nueva herramienta para analizar y medir la segregación social y facilitar la toma de decisiones para combatirla.

El estudio, en el que han participado los investigadores del Internet Interdisciplinary Institute (IN3) Daniel Rhoads, Ivan Serrano, Javier Borge-Holthoefer y Albert Solé-Ribalta —de los grupos de investigación Complex Systems (CoSIN3) y Urban Transformation and Global Change Laboratory (TURBA Lab)—, se enmarca en el reto Data 4 Refugees (D4R) Turkey, organizado por Turk Telekom y la Universidad de Bogazici en Estambul. Esta iniciativa ha permitido utilizar los datos de registros de teléfonos móviles del mayor operador de servicios de telefonía móvil de Turquía con el objetivo de encontrar soluciones innovadoras para los múltiples problemas a los que se enfrentan las personas refugiadas residentes en el país.

"Históricamente, la segregación social entre grupos se ha medido considerando características individuales de la población, como la distribución residencial o el tipo de empleo. Nosotros queríamos explorar dimensiones más dinámicas y relacionadas con la interacción social, como es el caso de la segregación por comportamiento. Es decir, ¿son dos grupos distinguibles entre ellos a partir de sus patrones de actividad?", explica Daniel Rhoads, primer autor del artículo.

Para ello, los investigadores midieron los patrones de comunicación de personas refugiadas y locales a partir de los registros de origen y destino de llamadas y mensajes SMS entre ambas comunidades. Los resultados muestran que estos patrones son significativamente distintos y que estas diferencias no pueden explicarse por las diferentes densidades de población de los dos grupos. "Nos sorprendió que la comunicación local-refugiado es prácticamente inexistente. Esperábamos que fuera baja debido a la minoría que representan las personas refugiadas, pero fue mucho más baja de lo que pensábamos", destaca el investigador.

Fomentar la interacción para impulsar la cohesión social

Con estos resultados, los investigadores han diseñado una solución algorítmica que no solo describe la situación actual, sino que también sirve para analizar las posibles medidas para disminuir la segregación social. La metodología se basa en concebir los patrones de llamadas como un indicador de los rasgos de comportamiento de los refugiados para luego potenciar que estos se reubiquen en lugares donde sus patrones de actuación sean más similares a los de la gente local. "Este enfoque se basa en la homofilia, un concepto sociológico según el cual las personas similares se atraen y se relacionan entre ellas, cosa que fomenta la integración y potencia la cohesión social entre grupos", explica Daniel Rhoads.

A partir de este enfoque, una vez identificados los distritos de la provincia de Estambul donde diferían los patrones de comunicación de ambos colectivos, el trabajo analizó la viabilidad teórica de un programa de subvenciones para fomentar que los refugiados se trasladen a lugares donde estarían más en contacto con una población local con unos hábitos más similares a los suyos. Según el algoritmo desarrollado en el estudio, con una subvención mensual de 50 euros por familia se mitigaría el aumento en el precio del alquiler que podría suponer trasladarse a una zona más cara en la que pudieran integrarse mejor. A pesar de estos resultados, los investigadores son cautos y subrayan que se trata de un marco de análisis para cuantificar y estudiar qué se puede esperar de este tipo de políticas. "Una medida de este tipo sería muy complicada de implementar, ya que además tendrían que considerarse un gran rango de factores que no se incluyeron en nuestro trabajo, como, por ejemplo, las diferencias culturales entre ambas comunidades. La integración no tiene una sola cara, sino que contribuyen muchos factores, positiva y negativamente", aclara el investigador.

Más allá de la viabilidad de esta propuesta, el nuevo trabajo supone un nuevo punto de vista en el análisis de la segregación e integración social con respecto a las medidas clásicas que miran dimensiones más estáticas como los patrones residenciales. "La segregación es un hecho social ubicuo y, aunque todos lo reconocemos, es difícil de definir. Si dos grupos viven en los mismos barrios pero no interactúan, no es integración. Asimismo, si interactúan pero solo en determinadas situaciones, también nos costaría llamarlo integración. Es un problema complicado, así que expandir la caja de herramientas para medir la segregación nos puede ayudar llegar a una comprensión más completa de este fenómeno", explica Daniel Rhoads. 

El reto de la privacidad

El uso de registros telefónicos para obtener información sobre comportamientos sociales se está reconociendo como una buena alternativa a la práctica clásica de hacer encuestas. "Las encuestas oficiales nacionales son muy costosas en términos tanto de tiempo como de dinero, mientras que los datos telefónicos se guardan constantemente y de forma automatizada, así que solo falta interpretarlos", detalla el investigador.

Sin embargo, esta fuente de información también presenta retos, especialmente en un contexto tan sensible como el de los refugiados. "Se trata de diseñar métodos que mantengan la privacidad de los participantes en el estudio, pero que sean suficientemente descriptivos para poder llegar a conclusiones como las que sacamos en este trabajo. Ha sido todo un desafío", concluye Daniel Rhoads.

Artículos relacionados

Rhoads, D., Serrano, I., Borge-Holthoefer, J. et al. (2020). Measuring and mitigating behavioural segregation using Call Detail Records. EPJ Data Sci, 9(5). https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-020-00222-1

Rhoads D., Borge-Holthoefer J., Solé-Ribalta A. (2019). Measuring and Mitigating Behavioural Segregation as an Optimisation Problem: The Case of Syrian Refugees in Turkey. A: Salah A., Pentland A., Lepri B., Letouzé E. (eds). Guide to Mobile Data Analytics in Refugee Scenarios. Springer: Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-12554-7_15

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