 Carlos Castillo é director da Unidade da Data Mening de EuroCAD que se le centró tecnológico de Cataluña. É se especialista en minería de datos e en el uso de esta tecnologia en situaciones de emergencia e catástrofes, tamén como o tratamiento ético de los datos e súa privacidad. Se doctoró en 2004 en la Universidad de Chile e tamén hizo estancias post-doc en esta Universidad de la Pumpeo Fabra e en la Universidad de Roma se apienta. Más tarde trabajo en Yahoo Research e en Qatar Computing Research Institute. Há publicado varios trabajos sobre Big Data e propagación de información búsqueda web con adversario además de participar en más de 75 conferencias e revistas internacionales de primer nivel. Destacar su reciente libro publicado que é de Big Crazy's Data que reúne metodos computacionales de varias disciplinas como son el procesamiento de lenguaje natural, tecnologías semánticas, minería de datos, análisis de redes e aprendizaje de máquinas. Así que se os parece Carlos Castillo dispone de 45 minutos aproximados para hacer súa presentación e a última parte abriremos el turno de preguntas e comentarios. Muchas gracias Carlos. Esta charla é sobre informática. É sobre qué se puede hacer con tecnología o con computación para el procesamiento de datos de medios sociales durante una emergencia. E de algunas, muchas de las cosas que os voy a decir os sonarán tal vez ingenuas porque vienen de una persona que no trabaja en comunicación, sino que trabaja con datos e para la cual al igual que muchas personas deste equipo é, digamos, un ejercicio tecnológico. E con el tiempo se convierte en algo más como un ejercicio tecnológico. Gran parte de eso está recogido en este libro, Big Crisis Data. Lo podéis encontrar también en Twitter, arroba Big Crisis Data. E bueno, comienzo. A mí me interesa este tema, o me interés por este tema comenzó en el 2010 quando hubo un grande remoto en Chile. Eu non estava en Chile en ese momento e me llamó un colega que también é del área de minería de datos e eu le preguntei por sua família e por seus amigos e também le preguntei se queria ser un paper respecto ao que había sucedido. E a pergunta de investigación en ese momento foi se os medios sociales habían contribuido ao miedo que había a que existiesen saqueos. Que era tal vez una das grandes alarmas que hubo en Chile en ese termoto. Nunca llegamos a responder esa pregunta pero trabajamos en muchas outras cosas relacionadas con datos. Un descubrimiento para mi foi saber que existía una tremenda área de la computación que se llama la computación humanitaria. Nosotros hemos identificado má de 700 artículos que son sobre distintos temas. Tenemos una biblioteca de computación humanitaria incluso onde se recogem muchos destos trabajos e podemos ver que hay ciertos intereses desde a administración de crisis, la interface humano-computador, o procesamiento de lenguaje natural. Hay muchas áreas de la informática que tocan temas humanitarios e que tocan también, por supuesto, temas de respuesta a emergencias e a desastres. Hay toda una bánico de temas aquí de todas estas áreas de la informática que poden tener relación. Lo que nos interesa en este momento es los estudios de medios sociales. Para mí este es un terreno muy interesante para realizar investigación aplicada porque tiene todos os elementos que un proyecto de investigación aplicada debiese tener. Talvez el má difícil de probar es el hecho de que esto tenga alguna relevancia para la gente que trabaja en esta área. Y creo que tenemos una respuesta parcial a eso. Como este de un charla sobre Big Data, voy a hablar de volumen, de que tan vaga puede ser la información de como se puede visualizar esta información e también un pouco, se alcance el tiempo, hablar sobre el voluntariado digital, sobre valores, privacidad y sobre veracidad. Como dije, este tema de medios sociales durante desastres desde una perspectiva de informática es fundamentalmente un tema de escala, de escalabilidad, de cantidades. E tiene que ver con todos estos mensajes de distinto tipo que están llegando e como tratar de hacer que un algoritmo computacional pueda entender algo de estos mensajes que son tan diversos o que son tan complejos. Cómo lograr que un computador entienda estas cosas. E como dije, el tema por que queremos que estos mensajes los lea un ordenador e non los lea unha persona porque hay problemas de magnitudes simplemente. Estos son cantidades de tweets por segundo en algunos eventos. Por exemplo, cuando hubo Los Bombardeos de la Maratón de Boston de 2013 que fueron mencionados aca, o peak fue más de 700 tweets por segundo. E quando se llega a esas cantidades es difícil poder procesar esos mensajes manualmente. Eu non pudo incluso tener la ansiedad de, esto realmente leyendo todo o no. Quanta gente no piensa tener un equipo de 7 personas o de 40 personas o 70 personas quanta gente se necesita para leer 700 mensajes por segundo. Evidentemente non es práctico. E por supuesto puede llegar a mucho más en outros eventos. Agora típicamente a gente que está interesada como informático mis clientes entre comidas, mis clientes as personas que están interesadas en este tipo de sistemas para procesar información de medios sociales normalmente provienen de alguno de este tipo de organización pero normalmente tienen unas de estas dos necesidades e tal vez cuando penseis que sistema computacional seria interesante desarrollar una pregunta para mi trabajo como en manejo de emergencia o de desastres. La primera pregunta tal vez es se tu necesidad es algo que tiene que ver con el Big Picture como entender la generalidad o desastre saber quantas personas fueron afectadas saber cuánto será la magnitud de los daños saber algunas variables genéricas del desastre o si por outra parte estás interesado en buscar estos puntos de datos en algún elemento particular e creo que gran parte de las tecnologías que hay para procesamiento de medios sociales durante desastres responden el segundo tipo de preguntas son tecnologías que toman mensajes tweets o postings etc e fotografías e te dicen si ese es un mensaje que sea axionable o no te dicen algo cerca de una posible categoria etc Hay muy pocos sobre sistemas computacionales que puedan tratar de entender la generalidad de un desastre es interesante sobre todo para alguien que no trabaja en tecnologías darse cuenta de que un computador también puede entender sin entender entender un texto sin entenderlo la gente que trabaja en traducción de máquina o procesamiento de lenguaje natural desde los 70 máso menos ha usado esta metáfora de la habitación china eu sei se lhe habis escuchado imagínate que tu trabajo é que te dan un livro con reglas que é ese livro que está al medio e llega un chino por la izquierda sumiendo que tu no hablas chino e deposita una pregunta e tu lees esto e aplicas una serie de reglas e coges una de las bolas que está ahí e lo pones en la salida então a pergunta puede ser en chino que día de las semanas oi e tú puedes pasarte años haciendo este trabajo e no aprender chino e é exactamente a mesma ideia de que hace un computador un ordenador entiende entre comillas un mensaje un ordenador capaz de clasificar un mensaje sin entenderlo o de buscar fragmentos de un mensaje sin entenderlo de localizar un mensaje sin entenderlo de entender el sentimiento detrás de un mensaje sin realmente entender nada simplemente aplicando reglas sin tácticas e e esto funciona o interesante é que funciona procedimento de lenguaje natural e en día é un área bastante madura onde hay un montón de herramientas que se poden usar onde hay software gratuito hay software de pago, de lo que sea que se poden usar para tratar de entender automáticamente mensajes sean un desastre o en outra situación agora por supuesto como sempre hay excepciones e hay mensajes que son tan complejos que no son entendibles por un ordenador de hecho por exemplo este mensaje non é comprensible por un humano que non conozca de política india que conozca de política india podria interpretar este mensaje sin realidade se non conoce de política india difícilmente lo podras interpretar aún con tu cerebro humano que non é una habitación china que aplique reglas de esto, então hay mensajes que están por supuesto fuera del alcance de una persona e fuera del alcance de un ordenador pero hay muchos que sí lo están agora entender medios sociales a traves de estos métodos computacionales é algo complejo porque los mensajes son fragmentarios porque tienen que ver mucho con una conversación e muy pouco con algo que se poden entender individualmente porque hay muchos slang porque la gente utiliza diversos lenguajes etc é difícil tal como é difícil por una persona e veremos un ejemplo de ellos é difícil para un computador pero hay sistemas extremamente simples e robustos que son capaces de clasificar en tiempo real estos 700 2000, 20 mil mensajes por segundo sin ningún problema e con gran precisión digamos un 80% presión con 90% presión realmente poder hacer un mensaje que un humano poderia ser capaz de clasificar dentro de una categoria como puede ser relevante o irrelevante o relacionado con insertios forestales o relacionado con robos o relacionado con algún outro elemento que te interese a aislar de este massa de mensajes desta cantidad de mensajes e eso pode hacerse por métodos computacionales e é relativamente simples é relativamente simples porque é un terreno que é una temática que está en la informática um exemplo pode ser por exemplo sólo por demostrar esta tecnología nós dizimos un estudio con 26 desastres, con decenas de miles de mensajes e digamos en cuestión de realmente muy pouco tiempo piensa minutos o menos puede realmente clasificar con gran precisión alguno de estos mensajes e decir bueno acá por ejemplo 6 desastres em distintos lugares del mundo acá está o maratón de Boston e esta penúltima barra é o descarregamento de tren en Galicia en 2013 e o que hay en colores son distintas tipologías de mensajes e unho pode ver algo que a gente que estudia sociología de desastres poderia decir inmediatamente que é que os desastres son todos iguales e hay em cada uno de estos desastres hay una distinta combinación de facetas que son de interés para el público al menos en Twitter e pero que estas facetas tienen distinto énfasis por exemplo en la parte verde aquí por dar un ejemplo en la parte verde es donaciones e voluntariado e tiene distinto peso dependiendo de que tipo de desastres está hablando no son todos iguales tampoco tan distintos agora se unho piensa tambien en una taxonomía de desastres unho puede tener ciertas expectativas respecto a que va suceder dependiendo de la tipología de desastres que está hablando e os dos elementos que máis influencia tiene son se é estos un desastre que é previsible de alguna manera ou se é un desastre que no que llega de improviso en el primer caso podríamos tener un un huracán que é algo que se pode digamos saber, se sabe con horas a desescondida de anticipación e o segundo caso el arquetypo é un terremoto que no é previsible é o primeiro elemento e en el segundo caso é un comienzo súbito é donde os medios sociales son máis importantes porque te dan información que difícilmente tienes de trasfuente unha seta del desastre que te pode ayudar a entender que información esperar de los medios sociales é se é un desastre que ocurre en un área extendida ou un desastre que ocurre en un área muy focalizada se é un desastre que ocurre en un área extendida é máis probable que tengas máis testigos máis gente que pueda aportar información directa sobre o que está ocurriendo se é un desastre que ocurre en un lugar muy puntual que podan aportar te información sobre ese desastre porque tienes que estar en ese lugar para experimentarlo en cambio un terremoto pode afectar ou unha región completa un país entero e por lo tanto é máis gente que pode informar de primera fuente sobre o que está sucediendo e o interesante de distintos tipos por exemplo, quando os eventos son instantáneos é unha tendencia que halla máis expresiones de simpatía e de afecto quando os eventos son difus ou quando os eventos son difus en particular cuando son inundaciones a gente habla mucho de infraestructura e así sudeciamente e é interesante que hai unha cierta relación entre distintos fuentes de información e distintas distintas tipologías hay cosas que son de interés para os medios hay cosas que son de interés para gobiernos administraciones públicas hay cosas que son de interés para otras personas e isto tiene distinta intensidad e distinto desastre também hai unha cierta progresión e o que talvez le podeis dar sentido a esto é que estos 26 desastres tenden a mostrar unha misma progresión o primer dia é sobre precaución e aviso, sobre simpatía sobre apoio e luego comienza a ser o segundo dia acerca de contar o costo quanto costo é isto quanta gente que doerida quanta infraestructura foi dañada e o terce dia se habla de donaciones de voluntariado e de outra información algo, esto para alguien que hace gestión de desastre é como se fuese un ciclo de vida de un desastre que ha sido acelerado por internet e que en vez de ocurrir en tres meses ocurre en tres dias un ciclo acelerado onde la gente ao terce dia está hablando de reconstrucción quando todavía en la realidad esta reconstrucción no está ocurriendo pero é de todas maneras o que ocurre con tiempo de internet e se os interesa podeis descargar alguno de estos fuentes de datos e ver por vosotros mesmo o que sucede en hacer unha comparativa de distintos desastres que podeis ser interesante também como un estudio sociológico de comunicación outra cosa que poden hacer os ordenadores que poden hacer muchas cosas e extraer información extraer cosas como qual es a parte fundamental de un mensaje extraer referencias temporales bueno, é xe fácil porque está marcado pero esta ideia de que uno pode extraer qual es a parte central de un mensaje é bastante interesante e se pode hacer de maneira automática haciendo esa misma extracción uno pode llegar a este tipo como de resumen automatizado de un mensaje e outra cosa que se pode hacer que eu creo que é bastante interesante é buscar de hacer una correspondencia buscar un matching entre personas que buscan un certo tipo de recurso e personas que lo necesitan então se tienes un tweet sobre alguien que dice que le gustaría donar sangre e un tweet sobre el que dice onde se pode donar sangre e podes ayudar a que estas dos personas se encuentren con un sistema de matching de donaciones outra cosa que se pode hacer que é automático que também se pode hacer automáticamente e que é interesante que se pode hacer automáticamente tal como se clasifica un texto, uno pode aplicar, crear puntajes automáticos para texto nós podemos tratar de posicionar un texto en un continuo entre dos extremos en este caso, os dos extremos que tenemos en consideración son, se o mensaje leíble ou non leíble non digo legíble porque non sé qual será la palabra legibilidade se refira a esto ese texto é ilegíble é ilegíble porque non podemos ver las letras la readability tampoco é que tú seas capaz de leer é más bien, la facilidad con la que podes leer un texto a legibilidade del texto, pero non a legibilidad física sino a legibilidade lógica del texto por exemplo hay una campaña en el Reino Unido que se llama la plain English campaign que busca que las comunicaciones de administraciones públicas e de empresas pasen de esto que é muy británico a eso que significa exactamente lo mismo pero que está dicho de una manera má entendible má comprensible e a ideia de o que seria interesante é ver bueno se observamos estos mensajes que se están difundiendo durante un desastre que podemos decir de que tan comprensible son esos mensajes agora, hay un montón de trabajo sobre readabilidad, sobre legibilidade se ha estudiado por exemplo Airbus, ha hecho estudios sobre readabilidad, se hacen estudios sobre os señales de tráfico sobre preguntas sobre señalética en estaciones de trenes, hay un montón de estudios pero hasta esta fecha de este estúdio non había uno de legibilidade de mensajes en medios sociales durante crisis e hay ciertos aspectos que dificulta a legibilidade de mensajes por exemplo, unha falta de ortografía que pode ser algo menor genera algo que te hace leer má lento o usar oraciones muy largas, hay un montón de aspectos es archi conocido nosotros tomamos bastantes varias, unha serie de eventos de crisis que ocurren en países que tienen grandes poblaciones de gente que habla ingles en este caso e buscamos una clasificación de mensajes estudiamos algunos mensajes que eran considerados universalmente como difíciles de leer, bueno, el primero está en chino evidentemente porque la gente no lo llego pero incluso un mensaje así por ejemplo que está la URL está mal formada o un mensaje así por ejemplo emitido por un gobierno este es un mensaje emitido por un gobierno pero este emitido en clave en emergérga alguien menciona en la mañana, emergérga esto está un mensaje para el público pero escrito en gerga de desastre mensajes que uno podria decir que tienen cosas que se poden mejorar pero de alguma forma tienen elementos que se poden mejorar e un mensaje que fueron considerados como claros como entendibles entendibles por el público e por supuesto como interesa la aproximación estadística pode buscar ciertos elementos comunes de estos mensajes como decir, bueno, tiene esto que ver con la longitud del mensaje sí, en realidad un poco má largo es mejor que un poco má breve porque lo hace un poco má legible uso de abreviaturas que hace dificulta la legibilidad, etc las conclusiones de este análisis e lo podéis ver están las referencias para, se queréis verlo más en detalle pero eran cosas como era tal vez la observación de que quando a gente escreve en Twitter mensajes de desastre tiende a intentar abreviar demasiado e abrevia má de la cuenta e en ese abreviar del mensaje destruye la legibilidad del mensaje lo hace mucho má difícil de entender pero al final, esa jerga aleja algún agente o mesmo mensaje, el lenguaje de chat de alguna manera es considerado como algo menos legible que un texto escrito en lenguaje plano entonces, el punto acá tal vez es que muchos de estos mensajes eran perfectamente legibles hasta que alguien decidió abreviarlos usando una mala estrategia e esta mala estrategia de abreviarlo lo hizo ilegible también universalmente a gente que tique todo estos mensajes por nós se quejó de hashtags al comienzo del mensaje o de las menciones en el medio del mensaje também normalmente lo marcaban como un mensaje difícil de leer e piensa ahora los estudios de legibilidad de comprensibilidad de texto están hechos también desde una perspectiva de excesibilidad e buscan que una persona mayor o que una persona que tiene dificultad cognitiva también pueda entender lo que está leyendo e una situación de emergencia es de alguna manera una situación de dificultad cognitiva también porque estás pensando en muchas outras cosas estás viendo estos mensajes máis como ao vuelo, máis rápidamente e por lo tanto necesitas 100 milisegundos 200 milisegundos máis para poder entender ese mensaje o tienes máis progredilidades o que querías outro tema que también se pueda abordar de manera máso menos se pode abordar de manera computacional es el hecho es tratar de filtrar mensajes falsos por ejemplo eu fui pa con esto desde o New York Post quando ellos toman una foto de Reddit sobre la gente de Maratón de Boston e la ponen en suportada Reddit por desinformar casi en el desigente número que versió súper interesante hay algo que se llama credibilidad e información que es algo que se ha estudiado desde una perspectiva computacional de factores humano computador principalmente e que trata de modelar una qualidade del texto que es un pouco elusiva que es esto de si el texto es creíble o no e uno puede hacer prefiltrado de mensajes utilizando técnicas de automáticas por ejemplo buscando ciertos rasgos superficiales del texto que permiten rápidamente descartar mensajes que tienen poca probabilidad de ser creíbles e nós temos uno dos estudios que hemos hecho durante varios años de hecho es buscar ciertas características de un mensaje como puntuación son características superficiales, puntuación, largo promedio labras, presencia de frases gramáticamente corretas etc que te permiten filtrar rápidamente cientos de mensajes que probablemente no tienen muchas probabilidades de ser e llegar a cierta precisión cierta finesa en lograr entender cuáles son falsos incluso hemos hecho experimentalmente algún plugin para Chrome que etiqueta automáticamente para que mensajes con ciertas niveles de credibilidad automática la idea no es que tú puedas realmente con cien por ciento de certeza decidir mensajes verdaderos falsos esto é como un etapa de prefiltrado é como un mensaje tú sabes que es spam tú sabes por el título lo percibes en menos de un segundo lo mismo puedes hacer un ordenador puedes percibir que este mensaje completo probablemente es falso e bajarlo en la lista ou ocultarlo o que sea de manera tal de que tú puedas enfocar tú tiempo en los mensajes que son máis credibles e também outro aspecto es la creación de plataformas de colaboración con usuarios que te permitan entender se un mensaje es credible o non mostré eu ensenhei por exemplo esto de Reddit e la Maratón de Boston en Reddit ellos intentaron filtrar fotografías que habían sido tomadas por o público para tratar de buscar alguien que tuviera aspecto de terrorista con unha bomba e a mesma mecánica de Reddit é que tú a un mensaje le da como me gusta o non me gusta pero no hai máis que ellos e aca de alguna manera con este sistema que se chama Verily o que intentamos a hacer foi tratar de dar la estructura a eso e decir tú puedes decirme que esto é verdadero falso pero se me dices que sí o que no, yo quiero evidencia entonces en el mismo acto en que se quieres votar e quieres decir porque sea ponerme unha URL de un video, de escribir subir una foto tuya o explicar porque estás votando que sí o que no e este mecanismo de como votación explicada en que al presionar una esta flecha imediatamente te pide evidencia en causa la discusión hacia la colección de evidencia e no hacia si a ti te gusta no te gusta la foto que é un pouco o mensaje que da las plataformas normalmente voy a ver má bueno, la típica aplicación e lá he dejado un combo un pouco má sasí el final la típica aplicación de informática de crisis é la creación de mapas de crisis mapas de crisis Estos mapas de crisis normalmente son creados por voluntarios por ejemplo este é un animación de facebook que muestra toda la gente de facebook que usa o safety check que é esa opción que te dá a decir que estás bien en azul están los amigos de esta gente que estába en nepal e sufriu o terremoto pero o que veo má interesante é que facebook também recolectó donaciones durante el terremoto de nepal de 2013 14 recolectó donaciones e estes puntos amarillos são gente que dono dinero a nepal durante ese momento tal como se dona dinero un o puede também donar tiempo e esta ideia e a gente que trabalha em bosts o conoces muy bien a ideia de que tú podes hacer estos mapas colaborativos utilizando información provista por o público mapear una crisis de alguna manera pero o interesante é que a informática a tecnologia de precisamento de textas também poden ayudar aqui por exemplo acá este mensaje que un voluntario ha apuesto en el mapa realidad representa un cluster 4200 outros mensajes e se tienes recursos limitados para poder clasificar te interesa que a de alguna manera reducir ésa señal e non clasificar 4200 mensajes 1x1 seno saber que hai un cluster grande de cosas que son basicamente o mesmo e poderlo etiquetar unha vez todos juntos o siguiente é un cluster de 100 mensajes un cluster de 600 mensajes e así sucesivamente é como podes hacer que un humano, pero é unha máquina a la que permite hacer unha reducción dos datos para que tú ocupe teu tempo en algo productivo este é o outro mensaje outro mapa creado con unha mezcla também de procedamento humano e procedamento de computadores, estos son mapas generados automáticamente, inundaciones en Alemania, dengue en Brasil, terremotos en Italia e outra aplicación é con esta mezcla de humano computador que é un ejercicio que hicimos para un parque nacional en Namibia, en el que un dron de este tipo de dron vuela sobre el parque le pedimos a gente que en unha aplicación para iPad marque cada vez que vea un animal e construímos un sistema de automático de clasificación que permite contar animales en el parque sin que todas las fotos tengan que ser examinadas por humanos os humanos hacen unha parte do trabalho que é probar de ejemplos e o computador hace o resto do, o procedamento de máquina hace o resto do trabalho que é contar todos os animales en el parque me salto varias cosas más mapas más mapas mapas agora para mi e eu creo que vou a cerrar com uns par de minutos más para mim o interesante de dirigirme a vosotros é tratar de pensar se podemos conjuntamente buscar qual é a siguiente tecnologia que podria ser nos útil en tiempos de desastres, de crisis e que pudiese incorporar de alguna manera estos elementos de voluntariado e de procedamento automático e os voy a mostrar un ejemplo de algo que a mi me parece interesante esto é de Banatu después de un tifón a imagem tomada por un dron que vuela sobre una parte afectada por o tifón e o que pedimos a 50 voluntarios é que hagan click cada vez que vean unha infraestrutura que este dañada hay 50 voluntarios mirando esta imagem e van haciendo click quando vean infraestrutura dañada e o que é aí é un programa que va etiquetando áreas cada vez que por exemplo aca e os outros no entendieron pero sí entendieron que aca falta un techo e aca probablemente não há daños suficientes tal vez aí hay un pouco de daños e o dron conforme va volando os voluntarios pueden ir etiquetando e o que é interesante aca é a possibilidade de crear un mapa de crisis un mapa de daños estructurales en una comunidade de forma tal que o mapa este creado para o momento en que o dron aterriza e em vez de demorarte 15 días en hacer este mapa este levantamiento de datos lo poda hacer en 15 minutos a eso me refiero que podiamos buscar juntos que tecnologías podiamos ser útiles para utilizar voluntarios durante un desastre e acelerar de alguna manera a respuesta o outro se hacemos esta idea de fazer minería de datos participatoria que outras cosas podiamos pedirle a la comunidade que hiciese por nosotros ou seja, un etiquetado é como o máis óbvio etiquetado de datos en el sentido genérico pero podiamos também pedirle a gente que genera hipótese o que detectar a sesgo, discriminación que sugirir una interpretación de los datos etc. e mucho máis que se podria hacer e finalmente eu diria que para mi esto de media social durante desastres é como lo veo da informática para mi é una colaboración entre gente informática de comunicación de emergencias e de outros como toda colaboración transdisciplinaria, normalmente no ocurre e no ocurre porque hay obstáculos o bueno é que é realmente muy interesante que como no sabes nada aprende un montón de emergencias e meus companheiros de ter el área de emergencias também pudieron aprender algunas cosas de informática o malo é que é muy difícil lograr dentro de unha mesma organización de emergencias é muy difícil crear un cambio e crear un cambio en colaboración con unha entidad externa é realmente difícil requiere gente muy decidida a ser una apuesta por un experimento tecnológico o feo o difícil é que claro por un lado tienes os intereses de un investigador que van por el lado de crear una prueba de concepto e os intereses de unha organización que van por el lado de tener un software que trabaja 24x7 e também te encuentras navegas una fina linea unha delgada linea entre a gente que tiene muito optimismo por la tecnologia e a gente que é muy pessimista respecto a la tecnologia e normalmente tú estás como balanceándote en esa linea intentando de alguna manera evitar os dos precipicios que unha es creer que en realidad esto te va resolver todo e o outro es pensar que puedes seguir haciendo o mesmo e que va seguir resultando bien que non é o correto outro asunto que se habló bastante eu creo en esta jornada de buscar o que é útil e pensar un pouco más allá este é má bien un problema para a gente de tecnologia nosotro tendemos a hacer cosas que son posibles e para las cuales tenemos datos e depois pensamos para que sirven e tal vez se pueda pensar esto de alguma outra maneira eu creo que hay oportunidades reales de colaborar entre disciplina, entre a informática a comunicación e a gestión de desastres en ésto e non son mochas pero ésta é unha de ellas eu creo que é também é interesante pregúntas a Carlos nos ha dado una gran lección Carlos, gracias não parece mo interessante pero por exemplo, en o tema último que eu he visto acaba de ver a mesma de los drones muchas veces é o tema de eu creo que pode ser o grandísimo reto en o futuro que vamos a tener a gente que nos dedicamos al mundo da emergencia tenemos un éxito, amor fó totalmente enorme a gente de voluntarios que querem sempre ayudarnos em cualquier situación de catástrofe e de emergencia pero o problema que é a emergencia requiere que o voluntario que venga nós nos damos a pergunta que temos que hacer que nos podes aportar que nos podes dar porque tiene que tener una especialidad sino non é útil o non é generalmente útil primeiro porque onde se va meter pode ser unha zona de riesgo se non tiene una capacidade, non tiene un equipamiento non tiene una formación, non deben entrar porque está correndo un riesgo real então é o tema é este do drone concreto o que eu tenho uma imagem aérea de um drone ou una perspectiva aérea não me queres dizer que a información que me dê é útil, ni xiquiera sea real porque se como me certifica é o que a seguridad e a solidez de esa estrutura é correta ou está dañada é muito má complexo é decir, tiene que ser un técnico o que evalúe que ese esmueble está afectado realmente e que é riesgo de colapso não se pode ver con um drone é o que eu te quero dizer é que me parece muy bien, muy interesante o que pode ser plataformas colaborativas muy bien, muy interesante e é ese é o gran reto como podemos ser vinos de ese ingente cantidad de voluntario pero que tienen que tener una capacidade e unos conocimientos para o que queremos utilizar é o reto e o que é o reto é o reto é o reto o que queremos utilizar é o reto Eu ou que ''es equipped'', se parece a energia eólica a energia da vento a energia eólica é criminada fila de anos que xeis sta 불�a silver xeis sauc pickled ? é queeless gana e lo mismo o viento sopla para onde le da la gana e uno como constructor de turbinas o de o de sistemas de colaboración con voluntarios tiene que poder buscar quale son esos lugares por donde hay viento e por donde a mim interessa coger esa energia para algo útil e qual es la que dejo pasar tamé pode ser que aí realmente hay zonas donde no conviene construir una turbina eólica e aí áreas donde probablemente no conviene llamar a voluntario a que colaboren áreas gigantes donde no voluntario no tiene nada que hacer no conviene no llamar-les tal vez lo que no tiene que buscar o que buscamos es bueno donde son esas áreas en que o voluntario es má efectivo e de alguma manera recoger ese esa energia que están poniendo o voluntario en esto de alguna o en causarla de alguna manera pero éso é um eu lo veo como un problema de diseño industrial o que gestiona a la emergencia e quero utilizar colaboración de voluntarios diseña tal como diseñe pode diseñar un edificio diseñar una máquina diseña industrialmente una forma de recolectar esa energia para un fin útil e pone las condiciones bajo las cuales ésa ésa recolección va a ocurrir xe foi moi espero que se a entendido luis bueno me parece super interesante lo que dices eu quero aprovechar e verlo desde a perspectiva de la comunicación de crisis corporativa que agora mi interesa especialmente me imagino que tú estás está trabajando con os equipos con patrimeyer e tal no logicamente que é un todo un referente que todos conocemos no me preocupa mucho o tema de os ciber riesos de las ciber amenazas de los ciber ataques de los ciber delincuentes e a final de año pasado mesmo o que ocurrio con os servidores de din en estados unidos e como mil millones de personas nos enterábamos al tiempo en tiempo real el tiempo real de la crisis mientras me imagino os comitées de crisis de todas as companhias afectadas intentando enterarse no que ocurrija e prácticamente enterándose por twitter a la vez que es todos os clientes entonces veo que cada vez há má distancia ante el tiempo real el tiempo máquina os comitées de crisis siguen trabajando prácticamente en formato analógico a maioria de ellos incluso nas grandes companhias a nivel multinacional e desde o punto de vista a solución va a pasar por integrar equipos de comunicación de crisis potentes e tal pero con analistas de datos de big data con expertos que tienen que ver con inteligencia artificial creo que que integrar equipos multidisciplinares para poder hacer frente a alguien que va muy por delante con nosotros en tecnologia e que nos querá hacer daño que tiene unas capacidades enormes es decir al final de médico va a tener que seguir haciendo el diagnóstico que somos os especialistas en comunicación de crisis pero necesitamos un tact mucho máis potente que el que se está utilizando esta hora como nos váis a ayudar la oi pensá que tal vez son un sistema que tiene varias capas sa de alguna manera a gente que forma estos equipos de voluntariado digital dice bueno nosotros en realidad a gente que que hace gestión de que son responsables de por ejemplo de combatir un incendio forestal son un cierto número de personas limitado e que tiene una cierta función muy específica e que en realidad no puede venir a a twitter a facebook a instagram a buscar toda esta información entonces nosotros el equipo de voluntariado digital de alguna manera forma esa capa que hace interpretación de estos datos y está diciendo que falta otra capa más e dice bueno e podeis podeis visionar directamente os datos pero estás utilizando ciertas herramientas para se lo está utilizando o spreadsheet o un un un método un algún software que funcione sobre twitter etc. para tardar de acumular esto entonces hay ocasión digamos para introducir estas herramientas en esos lugares onde hay altos volúmenes de datos y que quieres digamos acelerar tú tú respuesta o diminuir la cantidad de voluntarios que necesitas sobre todo ao comienzo o melhorar o permitir que o voluntario hagan operaciones de má alto nivel césar el voluntario está haciendo e diciendo bueno esto é irrelevante irrelevante irrelevante e tal vez uno puede poner un programa por debajo que lo que sea noventa e nove por ciento probable que é irrelevante te lo marque como irrelevante como un filtro de spam é como un filtro de spam de alguna manera no como uno podria leer el correo directamente pero es mucho más más agradable que que haya de alguna manera un certo prefiltrado de los de los mensajes e creo que aí é onde aí é onde es en las zonas onde hay volumen donde hay trabajo repetitivo e donde hay cosas que se pueden automatizar onde debería uno pensar bueno estou realmente haciendo un buen uso de mi tiempo aquí o debiese tener o algún sistema que automáticamente resuelva ciertas partes de éxito e eso tiene que ver também con a fila línea de la que hablaba es que no es que queremos o típico no es que queramos reemplazar a nadie vamos darle herramienta a alguien para que haga o mejor uso de su tiempo também mencionaste escenario de conflicto humano e é xo tampoco hablé porque hablé mucho de voluntariado pero en general voluntariado eu lo mantendía alejado de los escenarios de conflicto humano porque tienen outro tienen outros outra serie de riesgos en escenario de conflicto humano hay desinformación no solamente accidental sino que é a gente maliciosamente incluyendo datos hay persecución hay riesgos de agente del estado e agente no estatal é que agandaño tú voluntario entonces en general escenario de conflicto humano eu diría tal vez aí é o rol de voluntariado é menor en escenario de digamos accidente tecnológico o desate natural é mais claro para mí que haya voluntariado bien gracias se hay alguna pregunta máis no sí vale Fernando muchas gracias Carlos también me ha parecido moi moi moi interesante con éxito con éxito as herramientas de minería por exemplo seria posible seguro que seria posible e seguro que imagino que incluso a própria que o próprio twitter será capaz de hacerlo e não lo hacen tenho amigos que tienen companhia que trabajan para companhia que me dicen oi hay personas que tienen cien cuentas de twitter no e con esas cien cuentas de twitter van troleando igual que é serviço de inteligencia ou companhia é que ténes mil tíos intoxicando cosas no em una emergencia por exemplo seria possível con éxito as herramientas eliminar éxos mil personas ou cien tíos ou quien sea intoxicando de forma rápida ou de medida a maior cantidad de estudios que eu visto sobre quitar información falsa de twitter proviene de campañas políticas del estudio de campañas políticas que é onde como decía quando hay escenario de conflicto humano hái máis desinformación en éxito escenario de conflicto humano como pode ser una campanha política que é un conflicto humano no violento aí evidentemente hay cuentas falsas e aí hay información falsa e não necesitas mil personas a veces bastan cinco diez sobretodo quando se trata de campañas menores uno puede hacer un montón de daño con poca gente claro una persona descuentas ou a veces no necesitas tanta masa de gente como para ser bastante daño distorsional em en emergencia sí sí esa é a idea de lo que mencione de credibilidad también usamos en credibilidad aspectos de la red por ejemplo como se propaga o mensaje se tuvo un único origen ou tuvo múltiples origenes se tuvo se avanzó varios varios retwits o sí en realidad es un un nodo con muchos retwits inmediatos hay como distintas formas destos árboles de programación que hablan en término estadísticos de algo má probable de ser creíble o má probable de no ser creíble no sé sí hay la idea de las herramientas automáticas tan bien a ayudar a reducir o problema de mensaje falso en internet ahora respecto a mensaje natural de as desachas naturales é bastante menos de lo que uno quería é como esta internet social en desachas como a Wikipedia en teoria no debería funcionar en la práctica funciona en este caso en teoria en un desachas natural todo o mundo en teoria debiese postería a cualquier cosa en la realidad unha gran cantidad de lo que hay aí é é certo e é útil entonces é interesante que la que también observa a la práctica eso no quiere decir que non se interesa porque no se importa de problema pero sí se puede tal como se hace clasificación se puede clasificar por creíble no creíble e se utilizan aspectos que tienen que ver con a con a red e a propagación sabador e acabaríamos con a pregunta sabador porque é un pouco tarde sí creo que é es pertinente para cerrar é bom primeiro felicitarte carlos por a extraordinaria apresentación muy ilustrativa qual é o futuro carlos castillo que nos depara en quanto a investigación de victera en quanto a tratamiento de crisis é quem habla de la de la análisis en streaming no é decir conforme se va se va apresentando este flujo interminable inacabable de conversaciones vamos a ir analizándolas en tiempo real que nos podes decir acerca del futuro del presente digamos potenciado como tema de investigación eu creo que é só isso vai ocurrir e é só está ocurriendo o uso de sistema automáticos para para tratar de reducir el volume de datos talvez a siguiente etapa de más de investigación informática é como se captura parámetros globales de un de un evento utilizando medios sociales se eu quero saber se esto é algo grave ou non é o é sem mi é sem mi pergunta a pergunta del que está gestionando na emergencia é hubo hay una foto de un avión que cayó cerca en frente de un de un universidade murieron más de 10 personas o menos de 10 un incendio secundario a la caída do avión ou non é estos parámetros grandes del sinécto eu creo que é é a parte difícil de tratar de capturar esos grandes parámetros é interessante da perspectiva económica também para a empresa de seguros para dar respuestas na emersión pública para o respuesto humanitaria saber instantáneamente tener un aproximación de esta magnitud después se pode revisar como todo conforme va evolucionando o desastre e va mejorando tu información pode revisar estas estimaciones preliminares de a magnitud do evento pero ao menos tener una primeira aproximación seria muy útil sobre todo se uno pode lograr lograr a ser lo muy rápidamente en cosa de segundos minutos ou algo así eu creo que é que é a frontera porque é aí é muy pouco bem muchas gracias carlos como já han dicho todos que han intervenido ha sido una conferencia muy interesante como todas las que hemos tenido hoy de hecho vemos que tenemos cerca de 50 supervivientes de la emergencia está é estos aqui son 6 e 20 e aún estáis aqui esto quer dizer que os ha interesado e estamos muy contentos quería quería de alguma forma cerrar o acto pidiendo primeiro excusas porque as conferencias de la tarde han empezado un pouco tarde porque estábamos en un restaurante que nos han servido muy lentos e bueno hemos instalado un pouco e carlos ha empezado e o ha hecho muy bien de empezar habíamos quedado assim pero bueno no una cosa no quita a outra e portanto pedimos pedimos excusas vuelvo a reiterar os agradecimentos a todo o mundo a los conferenciantes que han sido que se han adaptado muy bien ao tiempo de hecho solo ao final hemos terminado con 20 minutos de retraso de estos casi un éxito hemos estado en conferencias que que bueno a veces se empezaba quando se terminaba e coxas así sé que mas o menos ao final hemos cumplido un pouco con con con los criterios que son estos 20 minutos agradecer en primer lugar a la universidad por por por habernos ajudado a organizar esta esta conferencia a la dirección general da protección civil a marck e e a sergio que que bueno que nos han nos han ayudado mucho a todo o equipo que hemos hecho esta investigación como he dicho os ponentes e também a todo o gente que que os ha interesado e que e que habéis venido nos quedan algunos retos por solucionar uno eu diría que uno de los más importantes es el que planteaba ahora carlos no el de colaborar colaborar con con a gente de de del mundo digamos de la tecnologia e a informática eu creo que tenemos grandes retos para para intentar a gente de comunicación intentar explicar mediante vuestras mediante las herramientas que os informáticos vais desarrollando a explicar más mejor e má rápido todo o que está pasando en una emergencia e nada quería acabar con un digamos con un spot publicitario que a la vez creo que va a ser útil para para todo o mundo que está aquí que es que en nuestra página web que es ahora vamos a poner puedes ayudarme salvado en nuestra página web intentaremos colgar todas las ponencias que que se han que se han hecho oi a página web ahora la vamos a poner e las vamos a colgar en los próximos dias hemos pedido permiso a los ponentes a carlos no que é o último agora se lo pediremos carlos castillo pero pero en principio os demastos han dicho que sí carlos pero que tamén e vais a tener la los trabajos aquí colgados en esta en esta web sin podés decir que no han pinchado eu lo veo aquí pero no se ve aquí en esta web que tenéis la url que creo que se ve no se ve bien pues vais a tener todas las conferencias aquí colgadas e nada máis muchas gracias a todos mersu e bocu a genoa por bien sí e nada máis hasta a próxima con muchos de vosotros nos iremos viendo a gente que quiera certificados ahora los vamos a dar en la en la en la salida vale esta outra ocasión