Xavi Lluch, investigador del Instituto ai2: “Es muy importante cómo se transmiten los datos”

Publicado el 28 abril, 2020

 

Xavier Lluch es investigador del Área de Informática Gráfica y Multimedia del Instituto ai2. Junto a sus compañeros de grupo,  lleva varios años trabajando en análisis de datos de uso de dispositivos wearables para la práctica deportiva. Desde que comenzó el Estado de Alarma, ha utilizado sus herramientas y conocimiento para realizar un análisis detallado de los datos generados por el COVID-19 y una extensa labor informativa entre los miembros del ai2 en este sentido. En esta entrevista nos cuenta cómo ha trabajado y sus principales conclusiones.

Explíquenos en qué consiste la labor de difusión que está realizando. ¿Qué tipo de datos envía y qué fuentes utiliza para extraerlos?

Desde que empezó el Estado de Alarma y el consiguiente confinamiento me surgió la necesidad de obtener información de cómo evolucionaba el contagio del SARS-CoV-2, tanto a nivel mundial como en España o, más localmente, en la Comunidad Valenciana. Soy bastante activo en Twitter (@Xavi_Runer) y empecé a publicar los datos y gráficas que realizaba en esos tres ámbitos. Más adelante creé un script para generar un mapa mundial interactivo (https://github.com/jlluch/COVID19MAP) incluyendo en cada geolocalización el número de casos confirmados, fallecidos y recuperados que recopila el Center for Systems Science and Engineering (CSSE) de la Johns Hopkins University (JHU).

A nivel nacional los datos oficiales están en https://covid19.isciii.es/, aunque también recomiendo esta iniciativa: https://github.com/datadista/datasets. A nivel mundial el repositorio de la citada universidad: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19

Además, para informarse sobre la crisis, es interesante seguir estas cuentas de Twitter: @NewsReputation, @Picanumeros, @migsebastiang, @kikollan entre otras.

Su experiencia desde su puesto de investigador en el ai2-UPV generando este tipo de gráficos, relacionados con otros aspectos, es bastante amplia. Cuéntenos qué otros proyectos ha realizado en este sentido y qué herramientas utiliza.

Junto con mis compañeros Miguel Rebollo y Ángeles Calduch, llevamos varios años trabajando en análisis de datos de uso de dispositivos wearables para la práctica deportiva. En breve publicaremos un artículo en la revista IEEE Consumer Electronics Magazine, en la que analizamos la precisión de los GPS más utilizados por los corredores, analizando datos de 9 de los maratones más importantes del mundo, incluido el de Valencia. Ahora estamos trabajando en análisis de tendencias de uso de estos dispositivos y vamos a empezar a utilizar técnicas de Big Data para analizar el rendimiento de corredores en media maratón y maratón. Para analizar los datos utilizamos principalmente Python y R, además de las librerías que proporcionan estos lenguajes para la generación de gráficos, mapas, etc.

Estas semanas, la cantidad de datos que llegan hasta la población es abrumadora. Explíquenos cómo pueden utilizarse los datos que usted genera, más allá de su labor informativa.

En función de cómo muestres los datos puedes generar unos sentimientos u otros en las personas que los ven, por ejemplo, si se publican las gráficas de los datos acumulados de casos confirmados o fallecimientos, son curvas que siempre van a crecer, a mayor o menor ritmo, pero siempre subiendo. Sin embargo, si muestras estos datos con el factor multiplicativo o el incremento respecto a los días anteriores, esa curva llega un momento que desciende y nos hace ver que las medidas que estamos tomando tienen un resultado positivo. Es muy importante cómo se transmiten los datos.

Esta información es muy valiosa para observar cómo evoluciona la epidemia y para saber cuándo se pueden tomar medidas para acabar con la actual situación de confinamiento.

¿Hay alguna conclusión que pueda lanzar a partir de cómo han evolucionado los datos durante los últimos días?

La principal conclusión es que sin unos datos homogéneos es difícil, si no imposible, realizar un estudio científico de la evolución de la epidemia. Porque ya no solo no hay una uniformidad en los criterios de recopilación de datos a nivel mundial (por ejemplo, criterios para realizar test, criterios para determinar que un caso es positivo o fallecido por covid19), a nivel europeo no hay ninguna directiva e incluso dentro de los países las diferentes regiones recopilan los datos de diferentes maneras. En España, el 16 de abril, el gobierno publicó en el BOE una orden que establece nuevos parámetros de notificación por parte de las comunidades autónomas y hospitales, para que los datos sean homogéneos, una norma que llegó tarde y por la que será necesario rehacer la serie histórica pero, a partir de ahora, sí que se podrá hacer un análisis conjunto de los datos que se vayan recopilando y poder tomar decisiones de cara a finalizar el confinamiento de la población. Esta medida, junto al incremento del número de test que se realicen a la población para aislar los casos confirmados y evitar contagios, resultará clave para limitar los efectos negativos de esta epidemia, aunque, en mi opinión, lo más eficaz será utilizar técnicas de IA y big data para que sea más eficaz, tal y como han hecho otros países como Corea del Sur, pero en Europa será más complejo desarrollar este tipo de aplicaciones por temas de privacidad de datos.


Noticias

Próximos Eventos

May
5
Mar
12:00 am SMART4ALL Convocatoria Abierta
SMART4ALL Convocatoria Abierta
May 5 a las 12:00 am – Dic 31 a las 12:00 am
SMART4ALL Convocatoria Abierta
SMART4ALL (Proyecto H2020) da apoyo a soluciones digitales innovadoras y extraordinarias en donde la colaboración con otras organizaciones es la base del éxito. La iniciativa busca impulsar soluciones digitales de España y Europa basadas en

 

 

 

 

 

Cómo llegar I  Planos I Contacto
Universitat Politècnica de València © 2015 · Tel. (+34) 96 387 90 00 · informacion@upv.es
campus UPV de excelencia campus UPV de excelencia