La revolución de datos y la justa escala humana de los Objetivos de Desarrollo Sustentable

Continuando con la idea de difundir distintos trabajos relacionados con los datos censales, compartimos un artículo que Javier Carranza Tresoldi nos envió.

por Javier Carranza Tresoldi, GeoCensos

La revolución de datos, la Big Data, la Open Data y la Small Data son nuevos conceptos cada vez más mencionados en el contexto de las estadísticas y la demografía. Por su lado, los  datos generados por la ciudadanía pueden llenar vacíos en el marco  de los (Objetivos de Desarrollo Sustentable) ODS agregando valor, visibilidad, empoderamiento y diversidad en la medición de los Objetivos Globales. Junto con los geodatos es posible integrar múltiples capas de valiosa información. Esto requiere de innovaciones, entre otras, como el uso del crowdsourcing en gobiernos alentando enfoques desde arriba hacia abajo para una escala más humana en el seguimiento de los ODS.

Un concepto novedoso y global que está surgiendo en varias disciplinas sociales es el de la revolución de datos, la cual asume el conocimiento y la apropiación de nuevos conceptos en gran parte relacionados a la estadística y la demografía como la Big Data, la Open Data y la Small Data. Tal vez debido a la potencialidad y alcance de  las innovaciones que estos términos significan para los científicos de datos, su nombre está resonando cada vez más en el ambiente estadístico y demográfico.

Precisamente, la Revolución de Datos[1] se refiere a las acciones transformadoras necesarias para responder a las exigencias de una agenda compleja de desarrollo; ofreciendo mejoras en la manera en cómo los datos son producidos y utilizados; llenando brechas en la disponibilidad de datos para evitar discriminaciones en la cobertura de la población; promoviendo el fortalecimiento de capacidades institucionales para crear competencias en “Small Data” y análisis de “Big Data”; modernizando los sistemas de recolección de datos; liberando “Open Data” o datos abiertos para promover la transparencia y  la rendición de cuentas y desarrollando nuevas metas e indicadores como los de los Objetivos Globales (OG). “Big Data” y “small data” o “datos pequeños” definen a los datos según su tamaño en grandes o pequeños conjuntos. La “open data” o datos abiertos los definen por su uso, en cambio. La “Big Data” es el término utilizado para describir conjuntos de datos muy grandes, complejos y cambiantes. La “small data” se especializa datos cuyo volumen y  formato los hacen más accesibles, informativos y útiles. Por otro lado, los datos abiertos son aquellos que pueden ser libremente utilizados, reutilizados y redistribuidos por  todos, sujetos solo y como máximo, a la obligación de dar crédito y de ser compartidos de la misma manera.

Imagen 1La Agenda 2030, también llamada de los OG, ha establecido por su lado un conjunto de prioridades para terminar con la pobreza y la injusticia al tiempo que se enfrenta la lucha contra el cambio climático para llevar a todos los países por el camino de un desarrollo más inclusivo y sostenible. Además de las Naciones Unidas, muchas organizaciones multinivel orientadas a los datos han subrayado la necesidad de incluir y empoderar a todos, “sin dejar nadie atrás”[2], facilitando con este proceso la desagregación de sus necesidades y problemas. Los objetivos globales exigen una revolución de los datos, lo que supone una transformación de los paradigmas para la recolección de datos demográficos y estadísticos, su organización y visualización para los gobiernos, la academia y el sector civil en todos los países.

La Comisión de Población de las Naciones Unidas ha reconocido en su 49 º período de sesiones por medio de un informe del Secretario General [3]que la Geo-referenciación es un gran aliado para el esfuerzo de cosechar los objetivos globales porque puede integrar diversos conjuntos de datos con la incorporación de la Big Data en el análisis y modelado de los indicadores implícitos en los ODS. No en vano, en los últimos años los Geo Datos son una de las principales fuentes para los científicos de datos. Un desafío sobre innovación con Big Data  en el año 2015 convocado por el Banco Mundial atrajo 130 propuestas de las cuales 54[4] pertenecían a  investigadores de alto nivel buscando aplicar geo datos como fuente para sus proyectos.

Sin embargo, muchos gobiernos, y en especial los de América Latina, parecen no dar abasto por sí mismos para completar la inmensa tarea de recolectar geo datos y muchas veces siquiera la recolección regular por medio de censos de datos básicos estadísticos. En forma contra intuitiva a la explosión de disponibilidad de datos y dispositivos, una buena cantidad de censos realizados por Oficinas Nacionales de Estadística en América Latina y el Caribe ha producido coberturas por debajo de previas rondas censales. Después de al menos 60 años de tradición estadística en la región algunas oficinas, como las de Chile, Panamá y Paraguay, han tenido tasas de omisión en la cobertura de entre el 7,3% y el 26 % [5] del universo censal. Algunos autores están revisando incluso si realmente se ha avanzado en términos de censos [6]. El gobierno de Chile incluso ha decidido rehacer su censo, trayendo consigo un imprevisto cargo al gasto público. Estas carencias evidencian no sólo un menor volumen de producción de datos sino también una diluida calidad, además de mayores costos para los contribuyentes. Una parte importante – entre el 10 y el 20%  – del presupuesto de un censo  la constituye la inversión en cartografía censal sobre el territorio nacional[7].

Por su parte, los datos generados por comunidades, el crowdsourcing o el mapeo participativo pueden proporcionar a los departamentos cartográficos de las oficinas nacionales de estadísticas unas alternativas válidas de cambio en esta coyuntura, ofreciendo registros valiosos de espacio y tiempo para numerosas variables. Un estudio de seis meses dirigido por profesores de la  University College London y otros [8]en 2014 ilustra experiencias de recolección de geo datos por crowdsourcing en la modalidad de información geográfica voluntaria[9]  (IGV). Enfocándose en necesidades de información de diferentes niveles de gobierno sobre lugares específicos (incluyendo al Census Bureau de EEUU), los investigadores evaluaron el proceso de obtención de geodatos por medio del crowdsourcing, es decir información provista desde múltiples fuentes por público interesado en general, independientemente de su nivel de experiencia y habilidad. Los resultados demostraron que en aquellos casos donde se carece de datos gubernamentales, la necesidad de sets de datos adecuados puede conducir a la iniciación de proyectos IGV como una metodología razonable. También se demostró en el estudio que  las cuestiones técnicas no son la clave que  limita la adopción de crowdsourcing por parte de los gobiernos. Las trabas, principalmente, devienen de las prácticas organizacionales, los reglamentos y asuntos legales tales como las condiciones de licenciamiento de datos.

Si es que realmente queremos que “nadie se quede  atrás”[10], los territorios locales y sus comunidades deben ser prioridad para una mejor y mayor recolección de datos aprovechando un enfoque más humano en la elección de la escala para asegurar la equidad en la medición de los ODS. No dejar a nadie atrás también debería implicar que todos los actores relevantes en la sociedad se comprometan en la producción de datos y que estos datos sean abiertos a todos no sólo en el sentido del acceso sino también en su recolección y su uso. Los Geo Datos son un gran vehículo para una mejor integración a todo nivel: visualizan temas de una manera fácil y comprensible para todos, son interoperables y pueden desagregar hasta dimensiones de una mayor y más detallada escala para el bien de todas las minorías y excluidos, por ejemplo.

Además, la recolección de datos impulsados por ciudadanos puede ganar cada vez más adeptos para la generación de geo datos explicados por la actual reducción de presupuestos de las oficinas nacionales de estadística en todo el mundo. Considerando algunas pocas experiencias, estas herramientas parecen estar correlacionadas en el esfuerzo para generar una bien fundada estructura de los ODS. En Colombia, la Oficina Nacional de Estadística DANE planea utilizar su infraestructura de datos espaciales y a la vez pedir colaboración a cámaras empresariales con bases de datos para calcular conjuntamente indicadores de los ODS. El gobierno de Estados Unidos incluyó en una reciente declaración la puesta en marcha de un compromiso unilateral para “innovar con datos geográficos abiertos y colaborativos”. El Gobierno de Kenia, a su vez, se ha centrado en gran medida en la planificación espacial y participación de los ciudadanos en su proceso estratégico en su enfoque para el seguimiento de los ODS.

En cuanto a la medición específica de los ODS, los datos de observación geoespacial ofrecen un valor enriquecedor para abordar los niveles 2 y 3 de indicadores. Estas tecnologías pueden mejorar la visualización y realzar a importancia de los ODS de manera más efectiva. Al mismo tiempo, la cuestión de la generación de datos por medio de ciudadanos como un método para llenar brechas de datos en el marco de los ODS está siendo apropiado por organizaciones de múltiples niveles. Nuevos foros como la Alianza Global de Datos para el Desarrollo Sostenible y otros como la Alianza del Gobierno Abierto consideran los enfoques abiertos sobres datos y los participativos , en particular los geoespaciales, como un valor clave para agregar valor y diversidad a la discusión de la agenda 2030.

Esta inspiradora convergencia de personas, tecnología y datos llama a la acción basada en un consenso saludable incluyendo arreglos multiniveles y multidisciplinarios alrededor de cuestiones tales como las salvaguardias para garantizar la confidencialidad en la recolección de datos y niveles acordes de divulgación, considerando en todo momento estándares de seguridad para asegurar la calidad en los resultados finales. Si logramos incubar esta tendencia entre Oficinas Nacionales de Estadísticas, debemos estar dispuestos a responder preguntas críticas acerca de quién y cómo este tipo de recopilación de geo datos debe ser convalidada por organismos confiables.

Con el fin de humanizar la justa escala de los ODS es fundamental fortalecer no sólo un diálogo para el consenso, sino también un enfoque que integre desde abajo hacia arriba, buscando formas innovadoras de intercambio de geo datos con organizaciones de base para mejorar y aumentar la disponibilidad de datos en la medición de los objetivos globales, al tiempo que se optimizan recursos valiosos. Este propósito puede lograrse junto con una amplia variedad de comunidades de tecnología cívica bien preparadas, como lo es el ecosistema de OpenStreetMap u OSM junto a otras organizaciones no gubernamentales pro datos abiertos como la Open Knowledge Foundation,  la Development Gateway y el Instituto de Datos Abiertos ODI, amigables con el movimiento cívico tecnológico. Para encender la chispa de geo datos abiertos de base que atice el fuego de la hoguera de la revolución de los datos, los funcionarios gubernamentales relevantes y representantes de organizaciones multi nivel interesados deben comprometerse al acercamiento aunque mas no sea en una complementación de arriba hacia abajo, liderando y apoyando con apertura de miras. La justa escala humana puede lograrse si se camina la charla entre ambos extremos.


[1] Reporte sobre Revolución de Datos ‘Un mundo que cuenta‘presentado al Secretario-General de las NNUU por el grupo de revolución de datos.

[2] Código ético de la 2030 Agenda for Sustainable Development

[3] Sesión 49 de la Comisión de  Población y Desarrollo de las Naciones Unidas “Strengthening the demographic evidence base for the post-2015 development agenda”

[4] Fuente; presentación en el Big Data BootCamp de  UNFPA organizado en Barcelona Feb . 3 – 5  https://bigdatabootcamp.splashthat.com/

[5]  Suzana CavenaghiData revolution: Is Latin America prepared and ready to engage?”  Publicado en  http://paa2015.princeton.edu/uploads/153763. Instituto Brasilero de Geografía y Estadística”. Publicado 2015

[6] Borges, G., y Sacco, N. (2016). “Has census coverage in Latin America improved with time?” Documento de trabajo aún no publicado de la IUSPP para el seminario “Registering and Counting the Population: The production and exploration of census information from early modern times to the end of the 20th century”, San Pablo, Brasil.

[7] Javier Carranza “Certificación de la Metodología de Actualización Cartográfica del INE de la República de Honduras” Publicado 2013 https://www.academia.edu/1213803/Certificaci%C3%B3n_de_la_Metodolog%C3%ADa_de_Actualizaci%C3%B3n_Cartogr%C3%A1fica_del_INE_de_la_Rep%C3%BAblica_de_Honduras

[8] Haklay, M., Antoniou, V., Basiouka, S., Soden, R., and Mooney, Publicado en 2014, Crowdsourced geographic information use in government, Report to GFDRR (World Bank). London. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0.

[9] Citizens as sensors: the world of volunteered geography  Michael F. Goodchild P 2007 http://web.simmons.edu/~benoit/infovis/Goodchild.pdf

[10] Declaraciones del Sub Secretario General de NNUU – Jan Eliasson en Enero 2016 en el “ ethics for development forum”.

Sobre el autor: Javier Carranza Tresoldi, Director de la Fundación GeoCensos, Colombia. Postgrado en Economía Georgetown University, MSc en Geoinformación, Universidad de Twente.

Fundación GeoCensos es una ONG registrada oficialmente  en Colombia y con alcance a toda América Latina y el Caribe que promueve proyectos innovadores en las disciplinas geo-espaciales. Autor © Javier Carranza es un líder activista de las geo tecnologías y buen escritor, científico de geo datos, analista y asesor de diversos gobiernos para proyectos de tecnología de geo información en oficinas de estadística y ministerios. Fundador y líder desde 2008 del blog [GeoCensos] sobre tendencias de geotecnologías, de la Fundación GeoCensos y del Mapps Hackathon http:/www.geocensos.com

@geocensos                                                           info@geocensos.com                                                       fb / geocensos

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