Hoy, Facebook presenta los mapas de población en alta resolución de países latinoamericanos más detallados del mundo hasta la fecha. Estos mapas estiman no solo el número de personas que viven por cada cuadrícula de 30 metros, sino que también brindan información demográfica como el número de niños menores de cinco años y de mujeres en edad reproductiva, así como el de la población de jóvenes y adultos mayores.

Los mapas de densidad de población tienen el fin de ayudar a las organizaciones sin fines de lucro y a los investigadores a aprovechar la inteligencia artificial y el Big Data para abordar desafíos sociales, de salud y de infraestructura a gran escala en la región, y acelerar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) con imágenes satelitales e información de censos. Al combinar el conjunto de datos públicos y comerciales con las capacidades de la IA de Facebook, hemos creado mapas de población que son 3 veces más detallados que cualquier otra fuente.

Hace dos años, Facebook comenzó a trabajar junto a la Universidad de Columbia para utilizar imágenes de satélite y datos de censos para construir mapas de población detallados que mejoren los proyectos de conectividad. Después de trabajar con grupos como la Cruz Roja Americana y su proyecto Missing Maps (Mapas Faltantes), nos dimos cuenta de que estos mapas también pueden tener aplicaciones profundas en la salud pública.

Las imágenes satelitales de alta resolución ya existen en gran parte del mundo. Sin embargo, antes del proyecto de mapeo de Facebook, habría requerido innumerables horas para que los voluntarios analicen millones de millas cuadradas de imágenes para identificar cuál contenía una pequeña ciudad o aldea remota.

Facebook usó la inteligencia artificial para resolver ese problema, procesando de manera eficiente los datos a una escala de petabyte. Solo para América Latina, por ejemplo, el sistema de visión por computadora examinó 9.8 mil millones de imágenes individuales para determinar si contenían un edificio. El equipo encontró aproximadamente 94 millones de edificios en pocos días.

Este mapa de densidad de población muestra mujeres en edad reproductiva en Brasil.

“Al comenzar mi carrera en USAID trabajando en el control de la malaria, fui testigo del papel fundamental que desempeñan los datos precisos en la efectividad de los esfuerzos humanitarios.”, dice Laura McGorman, Líder de Políticas de Datos para el Bienestar en Facebook. “Lo emocionante de proyectos como estos es que brindan una oportunidad para que nuestra compañía contribuya a través de nuestra experiencia en el aprendizaje de datos y de las máquinas.”.

Las organizaciones de salud ya están utilizando los mapas impulsados por la IA para ayudar a asignar recursos a las áreas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde los mapas de alta resolución ayudaron a la Cruz Roja Americana y su proyecto de Missing Maps a identificar áreas con y sin concentraciones de personas. Esto ayudó a la Cruz Roja y otros equipos en el terreno a tomar decisiones más eficientes sobre dónde desplegar a 3,000 trabajadores de la salud para promover la vacunación contra el sarampión. Del mismo modo, después del ciclón Idai, un equipo de la Escuela de Salud Pública de Harvard, Direct Relief, Nethope y la Universidad de Northwestern usaron el mapa de alta resolución de Mozambique para identificar áreas donde podría ocurrir el cólera para priorizar el posible almacenamiento de tratamientos.

Humanitarian Open Street Map, un proyecto de mapeo que aplica principios de código abierto y el intercambio de datos abiertos para respuesta humanitaria y desarrollo económico, también ha utilizado los mapas de densidad de población de alta resolución en varios países para potenciar su trabajo. “Los mapas de Facebook aseguran que enfoquemos el tiempo y los recursos de nuestros voluntarios en los lugares donde más se necesitan, mejorando la eficacia de nuestros programas”, dice Tyler Radford, director ejecutivo del Equipo Humanitario OpenStreetMap, que participa en el proyecto Missing Maps.

Investigadores del Latin American Public Opinion Project (LAPOP) en la Universidad de Vanderbilt también están interesados en utilizar los mapas en alta resolución de Facebook para mejorar el proceso de muestreo en sus estudios. “A menudo, los investigadores que trabajan en países en vías de desarrollo deben construir sus muestras a partir de datos censales antiguos y disponibles solo en un alto nivel de agregación”, expresó Noam Lupu, Profesor Adjunto de Ciencias Políticas y Director Adjunto en LAPOP. “Estos mapas nos permitirán identificar, en unidades censales y de mejor manera, dónde están localizadas las poblaciones, incrementando la precisión de nuestras muestras y la representatividad de nuestros estudios”.

Este mapa de densidad de población muestra la población anciana en México.

Los últimos mapas para América Latina pueden descargarse gratuitamente en la página de Facebook en el portal Humanitarian Data Exchange. Para obtener más información sobre el trabajo de Facebook en mapas de densidad de población de alta resolución y otros esfuerzos sobre datos para el bienestar, visite el sitio web del proyecto aquí .