1. Predecir los brotes de gripe
GlaxoSmithKline (GSK) quería anticipar los brotes de gripe en Indonesia para crear campañas publicitarias dirigidas a promocionar los suplementos vitamínicos pertinentes. Para ello, Black Swan, una agencia de predicción del comportamiento de los consumidores, utilizó datos geoespaciales obtenidos de las redes sociales, como las quejas de personas sobre resfriados y gripe en internet. La agencia combinó estos datos con información meteorológica local y datos históricos de recetas de GSK y del Gobierno para crear un modelo de datos geoespaciales, respaldado por inteligencia artificial, capaz de predecir con precisión los brotes de resfriado y gripe en todo el país entre cuatro y cinco días antes de que las autoridades locales tuvieran conocimiento de ellos.
Según Steve King, director ejecutivo de Black Swan, descifrar los datos de ubicación de las redes sociales era importante, pero difícil, ya que a menudo había que «enriquecerlos con indicios de ubicación y analizarlos más a fondo para comprender los elementos geográficos que no estaban incorporados en ellos».
Cuando el algoritmo estuvo plenamente operativo, se conectó a servidores de marketing para que, al anticiparse un brote en una localidad concreta, se compraran anuncios localizados en masa que promocionaban los suplementos vitamínicos pertinentes y animaban a la gente a abastecerse.
Posteriormente, el modelo, cuya creación costó alrededor de 80.000 £, se ofreció gratuitamente al NHS para predecir brotes de resfriado y gripe y mejorar la gestión de los tiempos de espera en urgencias y accidentes (A&E).
2. Proteger los bosques
La deforestación mundial alcanzó un récord de 29,7 millones de hectáreas en 2016, según datos de la Universidad de Maryland. La iniciativa Forest 2020, financiada por la Agencia Espacial del Reino Unido con 14 millones de £ y desarrollada por Forest 2020 iniciativa, en desarrollo por Ecometrica, busca abordar este problema mediante el uso de datos geoespaciales para vigilar 300 millones de hectáreas de bosques tropicales en Indonesia, Brasil, Colombia, México, Ghana y Kenia y detectar minería ilegal, tala e incendios.
La empresa aprovecha datos georreferenciados remotos de satélites —incluidos los satélites Sentinel de la Agencia Espacial Europea—, drones, redes corporativas y redes sociales. Estos datos se analizan en tiempo real mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial, y luego se envían a los navegadores web de los organismos pertinentes de los países asociados.
Los datos, que se actualizan cada dos semanas, ofrecen una imagen actualizada de lo que sucede sobre el terreno y reducen los tiempos de respuesta de semanas a días, en comparación con los métodos tradicionales de inspección del terreno en helicóptero.
Pronto podría utilizarse el modelo para vigilar el riesgo de desastres naturales y responder a ellos, afirma Gary Davis, director ejecutivo de Ecometrica. «Esto crea oportunidades para que todo el mundo utilice datos geoespaciales, independientemente de su experiencia», afirma.
3. Mejores datos para los seguros
En el sector de los seguros, los datos detallados permiten hacer mejores predicciones y ofrecer presupuestos más precisos a los clientes. Sin embargo, los posibles clientes a menudo desconocen la información necesaria para realizar evaluaciones de riesgos rigurosas, como la distancia entre su vivienda y el agua. Además, los cuestionarios largos y engorrosos pueden hacer que las empresas pierdan clientes; un análisis de HubSpot concluyó que reducir los campos de los formularios mejora la conversión de clientes.
PCA Predict utiliza su plataforma Location Intelligence para recopilar datos gratuitos del Registro de la Propiedad y del servicio cartográfico británico Ordinance Survey, incluidos mapas de elevación LiDAR, así como datos comerciales de direcciones, con el fin de determinar información precisa sobre la propiedad de un posible cliente, como su distancia a una red fluvial, su altura, superficie, si está catalogada y su riesgo de sufrir daños por el viento. También se está desarrollando el modelo para determinar la antigüedad de un edificio mediante aprendizaje automático y la disposición de las carreteras.
«Tomamos conjuntos de datos dispares y aplicamos distintos tipos de análisis para extraer atributos fáciles de usar para las aseguradoras», afirma el Dr. Ian Hopkinson, científico sénior de datos de GBG, la empresa matriz de PCA.
Los datos pueden utilizarse para rellenar automáticamente los formularios de solicitud con información basada en la dirección, o para que las empresas ofrezcan presupuestos sin hacer preguntas.
4. Cartografiar internet
Internet está formado por datos que circulan por distintas redes globales, todas conectadas en el ciberespacio. Para representar visualmente cómo se organizan estas redes en todo el mundo, la empresa de alojamiento en la nube Cogeco Peer 1, en colaboración con CAIDA, un grupo dedicado a la supervisión de internet, ha creado un mapa de internet utilizando datos y tecnología geoespaciales.
La aplicación de código abierto permite a empresas y organizaciones educativas trazar rutas para ver cuántas conexiones tiene un nodo y dónde se encuentran ellas mismas en el ciberespacio, en comparación con las redes a las que quieren conectarse.
Es importante entender cómo pasan los datos de un punto a otro a través de las redes, ya que un menor número de saltos implica menos transiciones entre redes y una mayor velocidad de transferencia de datos. Para mejorar la visualización de los datos, la aplicación también cuenta con una función de realidad virtual.
«Los datos geoespaciales y la cartografía son muy poderosos para tomar algo intangible como internet y darle un marco geográfico», afirma Tom Adams, director de marketing de producto de Cogeco Peer 1. «El mapa muestra cómo han crecido y evolucionado las redes con el tiempo, y constituye una visualización de nuestra economía».
5. Planificación del uso del suelo
Según el International Longevity Centre, está previsto que la tasa de mortalidad del Reino Unido aumente significativamente en los próximos 20 años debido al incremento de la proporción de la población mayor de 65 años. Sin embargo, dada la intensa competencia por el uso del suelo en el Reino Unido, a menudo se construyen nuevos crematorios donde el acceso al terreno es barato, en lugar de donde más se necesitan.
Carter Jonas, en nombre de Horizon Crematorium, utilizó análisis espacial para desglosar datos geográficos de la Oficina Nacional de Estadística y del censo, con el fin de determinar la distribución espacial de las defunciones en zonas específicas.
Con estos datos, la empresa creó lo que denomina una «cuadrícula de superficie de mortalidad de 500 m por 500 m» en todo el Reino Unido y utilizó análisis espaciales para determinar las zonas de cobertura óptimas para nuevos crematorios. Para encontrar terrenos a precios competitivos en un mercado de alta demanda, la empresa empleó cartografía geoespacial con restricciones. A partir de estos datos, ahora está construyendo un crematorio y solicitando permiso para otros cinco.
«Demostramos que es posible adaptar datos recopilados a una escala para utilizarlos en otra, y así dar forma a una necesidad nacional según la geografía comercial y política local», afirma Andy Williams, socio y responsable de geoespacial en Carter Jonas.
