Big Data para gestionar desastres naturales

junio 30, 2020

“En el caso colombiano, en 2017, la avenida torrencial en la ciudad de Mocoa, al suroccidente del país, destruyó de forma parcial o total, 48 barrios rurales y urbanos del municipio, en los cuales 332 habitantes perdieron la vida, 398 fueron heridos, 77 desaparecieron y 22.322 fueron catalogados como damnificados (Conpes 3904, 2017). Asimismo, 556 establecimientos comerciales se vieron afectados”.

El presente documento realiza un análisis del impacto de movilidad interna y externa ocasionada por la avenida torrencial en la ciudad de Mocoa, utilizando datos de telefonía móvil de forma agregada y anonimizada. De igual manera, se resalta que la documentación y seguimiento del impacto a través de fuentes no tradicionales de datos es también una herramienta para complementar las estadísticas  oficiales que contribuye a formular planes, programas y proyectos con enfoque de resiliencia y prevención del riesgo.

Entre la noche del viernes 31 de marzo y la madrugada del 1 de abril de 2017, en el municipio de Mocoa, Colombia, se experimentaron precipitaciones superiores al promedio que provocaron el desbordamiento del río Mocoa y sus dos afluentes Sangoyaco y Mulato. Como consecuencia de este suceso y las condiciones geomorfológicas del territorio, se produjo uno de los desastres naturales más devastadores de la historia del país: una avenida torrencial que provocó pérdidas de vidas humanas, destrucción absoluta de 5 barrios y diferentes infraestruc turas sociales, cierres comerciales durante días y pérdidas económicas altas.

Conscientes de la importancia del Big Data como herramienta para medir, analizar y monitorear problemáticas sociales, políticas y económicas, Telefónica y Cepei han aunado esfuerzos para analizar el desastre natural de Mocoa a través del procesamiento agregado y anonimizado de datos de la red telefónica móvil, desde la perspectiva de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Los resultados del análisis de movilidad interna y externa del municipio, antes y durante el evento, evidencian cómo el Big Data puede brindar ejemplos de información que fortalezcan los procesos de planificación y toma de decisiones en la gestión de este tipo de fenómenos. Asimismo, se pone de manifiesto el valor agregado de las investigaciones realizadas por medio de alianzas multiactor.

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