Aprovechar las publicaciones en las redes sociales disponibles al público podría ayudar a las agencias de respuesta a desastres a identificar rápidamente las áreas afectadas que necesitan asistencia, según un equipo de investigadores liderado por Penn State. Al analizar las inundaciones de Colorado en septiembre de 2013, los investigadores mostraron que una combinación de teledetección,Los datos de Twitter y Flickr podrían usarse para identificar áreas inundadas.
"FEMA la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias, la Cruz Roja y otras agencias de respuesta utilizan las redes sociales ahora para difundir información relevante al público en general", dijo Guido Cervone, profesor asociado de geografía y director asociado del Instituto Penn Statepara CyberScience. "Hemos visto aquí que existe el potencial de utilizar los datos de las redes sociales de los miembros de la comunidad para ayudar a identificar los puntos críticos que necesitan ayuda, especialmente cuando se combinan con imágenes de detección remota del área".
Después de un desastre, los equipos de respuesta generalmente priorizan los esfuerzos de rescate y ayuda con la ayuda de imágenes y otros datos que muestran qué regiones son las más afectadas. Los respondedores suelen usar imágenes de satélite, pero esto por sí solo tiene inconvenientes.
"Las imágenes de satélite disponibles públicamente para una ubicación no siempre están disponibles de manera oportuna, a veces pueden pasar días antes de que esté disponible", dijo Elena Sava, estudiante graduada en geografía, Penn State. "Nuestra investigación se centró en identificardatos en flujos de datos no tradicionales que pueden resultar de misión crítica para áreas específicas donde podría haber daños. Queríamos ver si las redes sociales podrían ayudar a llenar los vacíos en los datos de satélite ".
La inundación de Colorado en 2013 fue un evento sin precedentes. En nueve días en septiembre, Boulder, Colorado, recibió más de 43 centímetros, o 17 pulgadas de lluvia, casi la cantidad de lluvia que normalmente recibe en un año. Los funcionarios evacuaron másde 10,000 personas y tuvo que rescatar a varios miles de personas y mascotas.
Debido a que la inundación ocurrió en un entorno urbano, los investigadores pudieron acceder a más de 150,000 tuits de personas afectadas por la inundación. Mediante una herramienta llamada CarbonScanner, identificaron grupos de publicaciones que sugerían posibles ubicaciones de daños. Luego, analizaron másmás de 22,000 fotos del área obtenidas a través de satélites, Twitter, Flickr, la Patrulla Aérea Civil, vehículos aéreos no tripulados y otras fuentes.
Los respondedores necesitan información en tiempo real durante los desastres, por lo que los investigadores desarrollaron un enfoque innovador para recopilar y analizar imágenes de numerosas fuentes en tiempo casi real. Desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar automáticamente varios miles de imágenes, lo que les permitió rápidamenteidentificar píxeles individuales de imágenes que contenían agua.
"Observamos un conjunto de imágenes y seleccionamos manualmente áreas que sabíamos que tenían agua y áreas que no tenían agua", dijo Sava. "Luego, alimentamos esa información al algoritmo que habíamos desarrollado, y permitió que la computadora'aprender' qué era y qué no era agua "
Los hallazgos del equipo, publicados en la edición actual de la Revista internacional de teledetección confirmó que los datos de Twitter podrían servir para identificar puntos de acceso para los que se deberían adquirir imágenes de satélite.
El equipo también descubrió que las imágenes satelitales por sí solas no siempre eran confiables, y que las redes sociales pueden fusionarse con imágenes de teledetección para ayudar a identificar el alcance de la inundación.
"Si observa las imágenes satelitales, el centro de Boulder mostró muy poca inundación", dijo Cervone. "Sin embargo, al analizar los datos de Flickr y Twitter, podríamos encontrar varias señales de que muchas áreas estaban bajo el agua. La gente mencionaría un río en elo mencione cómo no pueden llegar a su casa debido al agua. Estas publicaciones son indicadores de que no podemos confiar solo en los datos satelitales, y debemos integrar los datos satelitales con datos adicionales de vehículos aéreos no tripulados, aviones y redes sociales paraidentificar las áreas impactadas "
El equipo ahora está ajustando sus algoritmos y evaluando si se pueden aplicar a futuros eventos de inundación. También están investigando si otras plataformas de redes sociales, como Facebook o Instagram, podrían proporcionar datos útiles a los servicios de emergencia. Colaboradores en estoel estudio incluyó a Emily Schnebele y Nigel Waters, Penn State; Qunying Huang, Universidad de Wisconsin, Madison; y Jeff Harrison, The Carbon Project. El equipo realizó su análisis con supercomputadoras en el Centro Nacional de Investigación Atmosférica en Boulder, Colorado.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Estado Penn . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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