Durante toda la historia hemos tenido la rara sensación de que alguien nos miraba desde allá arriba. Algunos estaban convencidos de que ese alguien tomaba nota y nos ayudaba de vez en cuando. Ahora podemos estar seguros de que eso es así.
En el espacio, hay cientos de satélites que se dedican a fotografiar, medir y computar toda la información que pueden sobre lo que pasa en la superficie de la Tierra. Dejando el tema de la geolocalización pura y dura al margen, tendemos a pensar que esa información es relativamente inocua, pero ¿hasta qué punto es así? ¿Qué se puede saber de nosotros mirando desde el espacio?
El saldo de tu cuenta corriente, por ejemplo
No le sorprenderá a nadie que la eliminación de la pobreza encabece los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU para el año 2030 y muchas otras listas. Tampoco sorprenderá que, pese a los avances de las últimas décadas, no esté claro que lo vayamos a conseguir. Entre otras cosas porque no tenemos buenos datos para combatirla.
Hace unos días, el Laboratorio de Sostenibilidad e Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford publicó en Science un trabajo en el que usaban imágenes vía satélite de alta resolución y machine learning para identificar y predecir la pobreza con gran exactitud.
No es un asunto trivial. Hay pocos datos sobre riqueza y pobreza en países como Nigeria, Uganda, Tanzania o Malawi. El reto fundamental era encontrar una forma de identificar comunidades pobres sin saber si lo eran o no. Al menos, a ciencia cierta. "Hay muy pocos sitios en el mundo de los que conozcamos con un grado suficiente de certeza su nivel de riqueza y pobreza", comentaba Neal Jean, coautor del estudio.
Al combinar imágenes vía satélite e inteligencia artificial, "podemos comprender el medio de vida, la actividad económica y la estructura social" del lugar que decidamos estudiar
Así que han combinado fotos nocturnas (las áreas más iluminadas por la noche suelen ser áreas más desarrolladas) con imágenes detalladas para examinar el estado de las carreteras o la ratio entre tejados metálicos y de paja. Esto mejora un 81% la precisión del algoritmo.
Según David Lobell, otro de los coautores del estudio, no es sólo una cuestión de trazar mapas. Este enfoque permite "la comprensión de su medio de vida, sus fuentes de ingresos, sus técnicas de agricultura o la estructura económica de las zonas estudiadas". Al leer esto me ha dado por pensar: ¿Qué más cosas se pueden ver desde el espacio?
Cosas que se ven desde el espacio
Es decir, todos sabemos que la información que nos proporcionan los satélites es muy útil para un montón de cosas como la meteorología, el gps o el tráfico mundial de barcos. Pero más allá de la geolocalización (y los peligros y oportunidades que tiene) no parece que los voyeurs espaciales puedan saber mucho sobre nosotros. Al fin y al cabo, no es como si alguien nos estuviera espiando desde las alturas, ¿no?
Estamos descubriendo que la geografía y la estructura urbana dicen más sobre nosotros de lo que hubiéramos pensando
Sí y no. Lo que están poniendo de relieve trabajos como los de la Universidad de Stanford es que, cuando trabajamos sobre datos reales, la geografía se vuelve importantísima. Mucho más importante de lo que pensábamos, de hecho. Durante siglos, no hemos sido capaces de responder satisfactoriamente a la pregunta de por qué la riqueza, la población o las culturas se encuentran concentradas geográficamente.
Pero la combinación de imágenes de alta resolución y metodologías de inteligencia artificial está permitiéndonos ver en tiempo real cómo son las sociedades en las que vivimos. Un conocimiento puede usarse para mejorar los sistemas de salud o los algoritmos para matar más eficientemente a enemigos en una guerra.
Dibujando el tablero de juego del futuro
Pero no me voy por las ramas. ¿Hasta qué punto el análisis fino de la geografía puede predecir ciertas características psicológicas, personales o sociales? Si hacemos caso a la literatura actual sobre sociología urbana y psicología ambiental, se pueden predecir muchas cosas. `
Estamos ante una mina de datos nueva, potentísima y sobre la que casi no habíamos pensando.
El entramado urbano, en la medida que facilita o dificulta ciertos tipos de relaciones sociales, ya es un buen indicador de la identidad de los habitantes de ese territorio, de su nivel de ansiedad, depresión o estrés, e, incluso, de sus preferencias políticas y sociales.
Si incluimos los flujos reales de movimiento e incluso proxies como el estado de las carreteras, de las zonas verdes o la contaminación, nuestra capacidad para saber cómo somos aumenta hasta límites insospechados. Estamos ante una 'mina de datos nueva, potentísima y sobre la que casi no habíamos pensando.
Muchas incógnitas técnicas, éticas y sociales
El trabajo sobre la pobreza con el comenzábamos el post es sólo una de las primeras aplicaciones. Ya se han empezado a aplicar este tipo de datos y enfoques en procesos judiciales y en el desarrollo de políticas públicas. Pero hablamos fundamentalmente de planteamientos teóricos o experimentales, en el mejor de los casos. Muy prometedores, pero teóricos. Los algoritmos están en pleno desarrollo y, aunque el éxito en la identificación geográfica de la pobreza puede verse como un espaldarazo, aún queda mucho trabajo por hacer.
Y muchas cosas que pensar. Porque la nueva carrera espacial puede estar democratizando el acceso al espacio a costa de crear serios problemas éticos, legales y de seguridad. ¿Cómo compatibilizar estas tecnologías con la privacidad y los derechos individuales? ¿Hasta qué punto tiene sentido que exista un CCTV permanente e indiscriminado en sociedades democráticas? ¿Cómo podemos garantizar un uso razonable de estas metodologías? Demasiadas incógnitas teniendo en cuenta que la verdad (y el futuro) están ahí fuera.
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