Google crea una herramienta para estudiar los movimientos de la población durante el confinamiento

Google lanza informes sobre el movimiento de población en España durante el confinamiento

Carlos del Castillo / eldiario.es

Google ha lanzado este viernes una herramienta abierta a todos sus usuarios que permitirá monitorizar el impacto que están teniendo las medidas de distanciamiento social en España y otros 130 países del mundo. Empleando la tecnología que ya usa Google Maps para detectar los atascos o la afluencia a un determinado comercio o lugar público en tiempo real, la multinacional americana elaborará informes sobre cómo evoluciona el movimiento de población entre “lugares de trabajo, comercios minoristas y de ocio, tiendas de alimentación y farmacias, parques, estaciones de transporte público y zonas residenciales”, ha explicado en un comunicado al que ha tenido acceso eldiario.es.

La compañía los ha denominado “Informes de Movilidad Comunitaria COVID-19”. La compañía ha lanzado el primero este viernes y se guiará por “la aceptación de la comunidad” para evaluar la frecuencia de las siguientes publicaciones. Los informes incluyen datos hasta las últimas 48 / 72 horas y los comparan con las medias de antes del confinamiento. En el primer estudio sobre España, por ejemplo, los datos reflejan que la afluencia a “locales comerciales y de ocio” ha caído un 94% y a “tiendas de alimentación y farmacias”, un 76%.

eldiario.es ha podido entrevistar en exclusiva a algunos de los miembros del equipo de ingenieros que ha participado en el desarrollo de la herramienta y del departamento de relaciones institucionales de la compañía, que ya la ha puesto a disposición del Gobierno español. El Ejecutivo ha adelantado este jueves que se basará en sus propias iniciativas de análisis de datos (el estudio de movilidad del INE y la app de autodiagnóstico) para pautar la estrategia de reversión de las medidas de confinamiento.

España es, de hecho, uno de los primeros países donde se puede hacer un desglose regional de los datos de los informes de movilidad de Google. Estos contendrán información desagregada por comunidades autónomas sobre cómo las visitas y el tiempo que las personas se quedan en diferentes lugares ha cambiado en comparación con ese mismo día de las semanas previas a que se decretase el estado de alarma.

Al contrario que en Google Maps, la información no se presentará en forma de mapa sino de gráfica. En ellas se mostrará la evolución porcentual de afluencia de personas a un determinado lugar sin mostrar el número total de usuarios que lo visitaron en un momento concreto. “En ningún momento estará disponible información de identificación personal, como la ubicación, los contactos o el movimiento de una persona”, especifican desde la compañía.

Google recalca que todos los datos que utilizan estos informes estarán “agregados y anonimizados”. Al igual que hace en Maps, la compañía extraerá la información de los usuarios que tienen activado el “historial de ubicaciones” en su cuenta de Google, una opción que está desactivada por defecto (es cada persona la que voluntariamente tiene que activarlo para que la multinacional cree “mapas personalizados o recomendaciones” en base a sus datos).

Ruido para asegurar la anonimización

Desde el equipo de ingenieros de privacidad de la compañía han explicado a eldiario.es que la herramienta utilizará un modelo matemático denominado 'Privacidad Diferencial' para asegurar que la anonimización de la base de datos no pueda deshacerse. Este es un problema creciente en la vida digital, puesto que diversos estudios han apuntado que es posible identificar a personas concretas a partir de bases de datos anónimas empleando fuerza bruta informática. El proceso consiste en cruzar la información con otras bases de datos sin anonimizar de forma masiva, como las que venden las aplicaciones y las redes sociales.

'Privacidad Diferencial' funciona añadiendo ruido a los datos. Reduciéndolo al extremo: si en un museo había 100 personas a una hora concreta y 105 la siguiente, el modelo matemático puede hacer que la base de datos final recoja 87 y 95. La clave es que su programación esta diseñada para que esto no altere la precisión del resultado final que arrojan los datos.

'Privacidad Diferencial' es un método que se ha estandarizado en modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Desde Google recalcan que varios equipos de investigadores alrededor del mundo lo han atacado con fuerza bruta informático y no han conseguido deshacer la anonimización que ofrece.

“Permite trabajar con los datos que interesan sin poder ver la información privada que hay detrás”, explica Sergio Carrasco, ingeniero informático y abogado experto en privacidad, consultado por eldiario.es para contrastar la efectividad de 'Privacidad Diferencial'. “Es un modelo para utilizar información de big data, machine learning y otros teóricamente sin necesidad de afectar a la privacidad de los sujetos incluidos en el conjunto”, detalla.

Big data para doblegar la curva

Las iniciativas digitales para analizar al detalle cómo se propaga el coronavirus se han multiplicado alrededor del mundo. Gobiernos y empresas centran esfuerzos en esta cuestión, pero la duda sobre la privacidad y el uso ético de las bases de datos resultantes levantan las dudas de los expertos. La semana pasada decenas de juristas, científicos e investigadores pidieron al Gobierno que controlara las “iniciativas privadas” que están aprovechando la oportunidad para lucrarse.

El dilema no es si usar o no los datos personales para combatir la COVID-19 (la Agencia Española de Protección de Datos ha afirmado que es posible), sino qué pasará con ellos después.

Desde Google afirman que en sus nuevos informes sobre movilidad no hay riesgo de filtración de información personal debido a la anonimización. “Están destinados a apoyar la toma de decisiones de los profesionales de la sanidad pública de todo el mundo mientras gestionan la pandemia”, enfatizan.

La compañía afirma la información puede ayudar a comprender cambios en los desplazamientos esenciales “que pueden ayudar a definir las recomendaciones para los horarios comerciales o a informar de las posibilidades de los servicios de entrega”. “Del mismo modo, las visitas recurrentes a las estaciones de transporte podrían indicar que la ciudad debe ajustar los horarios de los autobuses y de los trenes o aumentar los servicios para permitir que las personas tengan espacio para el distanciamiento social. En última instancia, los informes permitirán comprender no solo si las personas viajan, sino también cuáles son las tendencias en los destinos, lo que puede ayudar a los profesionales a diseñar una guía de distanciamiento social para proteger la salud y las necesidades básicas en sus comunidades”, añaden.

Etiquetas
stats