Uso de datos abiertos para la identificación de poblaciones vulnerables ante eventos de emergencia en la ciudad de Medellín
Fecha
2021
Autores
Ospina Porras, Sebastian
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
Cuando un desastre natural ocurre, y este genera daños a las poblaciones del área de influencia del evento, existe la necesidad de realizar actividades de logística humanitaria, rápidas y oportunas que permita la adecuada atención de las comunidades, frente a este contexto los datos se convierten en un factor importante ya que estos nos permiten tomar decisiones con menor nivel de incertidumbre. Países como Japón, han implementado el uso de estos para la preparación, planificación y gestión ante desastres naturales como terremotos o tsunamis, han buscado generar capacidades resilientes en las poblaciones (Banco Mundial, 2020).
En el caso colombiano hay datos que se podrían utilizar ante estas situaciones, específicamente en la atención de desastres ocurridas por eventos naturales, dado que cerca del 24% de la población de la ciudad de Medellín habita en zonas de alto riesgo (Alcaldia de Medellin, 2013) y dicha exposición puede detonar una emergencia. La atención a estos eventos, adicional a la financiación y obtención de recursos, requiere de planeación logística, y una de las formas para disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones durante esta etapa es el uso de los datos.
Dado que la atención a desastres requiere de acciones rápidas y oportunas, el uso de datos que faciliten la identificación y caracterización de la población afectada se convierte en un medio adecuado en estas situaciones. Para lograr esto se hace necesario contar con información disponible de la zona y su población. Existen fuentes de información dispersa y con distintos niveles de detalle, por lo que agregar convenientemente la información es necesario para llegar a resultados relevantes. Adicional a lo anterior, es posible que para la mayoría del público no sea suficiente solo con contar con la información consolidada, sino que se requiere que la información se pueda resumir o agregar de manera lo que demanda tener un proceso de analítica descriptiva que entregue información relevante al público objetivo.
Ante la problemática expuesta, de ausencia de herramientas o métodos que soporten la toma de decisiones en un menor tiempo, se propuso desarrollar un modelo que, ante la ocurrencia de un desastre, permita tener una caracterización de la población afectada y su entorno. Para lograr esto, en primera instancia se procedió a seleccionar un área de estudio, y dado que cada población o subregión del país presenta características sociodemográficas y culturales diferentes, se realizó un análisis de la información disponible, en donde se decidió desarrollar un modelo en el contexto de la ciudad de Medellín por sus progresos en disponibilización de datos abiertos.
Una vez seleccionada el área de estudio, “ de desastre posibles para la ciudad para establecer casos de uso. A partir de información del departamento de gestión de desastres de la ciudad en donde se logró identificar que los eventos de inundación, avenidas torrenciales y deslizamiento eran los escenarios con mayor probabilidad de ocurrencia en el área.
Con respecto a los datos necesarios para la construcción del modelo se hizo uso de los datos abiertos que se encuentran disponibles en la página nacional de datos abiertos y en el portal de datos abiertos del municipio de Medellín.
Durante la construcción del modelo se realizaron procesos de transformación y consolidación de la información. El primer proceso consistió en la selección de datos referentes a la ciudad de Medellín, y en la categorización de las variables que se encontraban con valores numéricos. El segundo proceso consistió en consolidar la información mediante metodologías relacionales y geoespaciales que permitieron tener todos los datos de la población y el entorno bajo una misma base consolidada. Una vez finalizados los dos procesos anteriores, se construyó el modelo de consulta, el cual, a partir de un área ingresada, este genera unos datos de salida de la población contenida en esta. Para explotar el modelo de datos resultante se propone un tablero de Power BI donde se pueda visualizar un resumen que caracteriza la población, su vivienda y su entorno para tener un contexto de ellos, un dimensionamiento de las ayudas necesarias, y un precenso de la misma.
El tablero de Power Bi anteriormente mencionado fue desarrollado para facilitar la lectura de los datos y su correspondiente análisis. Consta de 3 páginas que cuentan una historia en donde primero se caracteriza la población, luego se describe las condiciones de sus viviendas, y por último su exposición a temas de seguridad, buscando que se permitan generar estrategias de acompañamiento acordes a sus necesidades.
Para mostrar cómo se puede usar el modelo se plantearon tres escenarios de desastre (Inundación, Avenida torrencial y Deslizamiento) en distintos lugares de la ciudad y se muestra que existen diferencias en las necesidades de la población según su área de influencia, para cada escenario se seleccionaron por ubicación dos tipos de poblaciones: la primera localizada en barrios de estrato bajo, y la segunda en barrios de estrato alto. Cuando se ejecutaron los escenarios, se analizaron los resultados obtenidos, en donde se logró encontrar que si existían diferencias entre ambas poblaciones.
Frente a los resultados obtenidos en los escenarios, se logra identificar la capacidad que tiene el modelo desarrollado de cuantificar y caracterizar a una población afectada en términos del individuo, su vivienda y su entorno, generando así información relevante en el diseño de un plan de logística humanitaria, ya que este aporta una aproximación a la etapa de censo de personas y viviendas afectadas, y a su vez a la implementación de estrategias de atención y acompañamiento de la población.
En próximos pasos se recomienda robustecer la información social y del entorno, porque a la fecha si bien existe esta información a nivel de comuna mediante la encuesta de calidad de vida, es necesario llevar u obtener esta información a un nivel de granularidad mayor. También se propone escalar el modelo a otras regiones, o ampliarlo a toda el área metropolitana del valle de aburra, ya que a medida que el territorio crece las fronteras entre municipios son cada vez menos claras, por lo que se hace necesario poder obtener una mayor área de estudio.