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¿CÓMO PUEDEN LOS DATOS MEJORAR LAS POLÍTICAS PÚBLICAS?
Desde RIL creemos que la inspiración es fundamental para generar políticas públicas innovadoras, eficientes y con impacto en la calidad de vida de las personas.
En este boletín compartimos ideas sobre cómo las ciudades están trabajando con datos para mejorar los servicios prestados a la ciudadanía. Crear políticas públicas basadas en evidencia es una gran oportunidad para hacer más eficaces las respuestas a los problemas públicos; para inspirar a seguir este camino seleccionamos 4 iniciativas de ámbitos de gestión bien diversos, lo que nos recuerda que verdaderamente no hay límites en lo que lo que respecta a aplicación de datos para la mejora de las políticas locales. Los datos a disposición de los gobiernos locales permiten reaccionar a tiempo, responder de acuerdo a la dimensión de las problemáticas detectadas y son imprescindibles para avanzar hacia gestiones más transparentes.
Con estas iniciativas buscamos visibilizar políticas públicas que tienden a mejorar la vida de quienes habitan en las ciudades.
Crisis hídrica: cómo los datos impulsaron el cambio de comportamiento
Ciudad del Cabo, Sudáfrica
Habitantes: 4.618.000
Ciudad del Cabo enfrentó la peor sequía en más de 300 años y para solucionarlo implementó una estrategia innovadora con el fin de cambiar el comportamiento de la ciudadanía en torno al consumo de agua. ¿Qué es lo que hicieron? Recopilaron información sobre la opinión pública en tiempo real, y detectaron que existían rumores respecto a la causa de las faltantes de agua que no reflejaban lo que realmente estaba sucediendo en la ciudad, por ejemplo, los vecinos y las vecinas sostenían que los edificios municipales estaban desperdiciando la mayor parte del agua.
Para modificar la percepción errónea diseñaron una estrategia de comunicación centrada en informar a la ciudadanía enfocada específicamente en las zonas y percepciones que necesitaban modificar, buscando promover los cambios de comportamiento con más impacto en el consumo de agua, por ejemplo el riego de parques y jardines.
Gracias a un monitoreo contínuo del consumo de agua, pudieron constatar que las campañas implementadas tomando estos datos como insumo fueron efectivas en reducir el consumo de agua en más del 50% en solo tres años.
Sistema de monitoreo para combatir la contaminación acústica
Nueva York, Estados Unidos
Habitantes: 8.804.109
“La ciudad que nunca duerme” presenta una gran contaminación acústica y 1 de cada 6 adultos llega a perder la audición o sufre problemas asociados a esta problemática. Para contar con información que permita proteger la salud pública, un equipo de científicos de la New York University (NYU) y la Universidad Estatal de Ohio diseñaron el proyecto Sounds of New York City (SONYC), que consiste en monitorear el ruido de la ciudad utilizando una red de sensores para el monitoreo y análisis de la contaminación acústica urbana.
Estos sensores se ubicaron buscando alcanzar los sitios de construcción, la fuente principal de contaminación acústica, y con métodos de escucha de última generación tienen el fin de obtener una descripción completa del entorno acústico. A través de una infraestructura cibernética que analiza, recupera y visualiza datos se identifican patrones que el gobierno utiliza como insumo para ordenar sus políticas de control y mitigación de contaminación sonora.
La participación ciudadana fue clave en el proyecto, ya que 2.885 voluntarios identificaron en una plataforma los sonidos de la ciudad, lo que permitió entrenar el modelo de escucha. Estos datos se transforman en el pilar fundamental para que el equipo de gobierno pueda desplegar recursos con el fin de aplicar la ley, diseñar e impulsar acciones de mitigación de la contaminación acústica, validar el efecto de acciones implementadas y para orientar el diseño de futuras iniciativas.
CONOCÉ MÁS DEL CASO
Tecnología y participación social para el control de la fiebre amarilla
São José dos Pinhais, Brasil
Habitantes: 329.058
El municipio de Sao José dos Pinhais realizó un proyecto para monitorear la fiebre amarilla e identificar brotes hasta con dos meses de anticipación. La implementación del proyecto se realizó en alianza con la Fundación Oswaldo Cruz, la Secretaría de Salud del Estado de Paraná y la Unidad de Vigilancia de Zoonosis de la ciudad con el fin de prevenir la fiebre amarilla. Para lograrlo, se capacitó y orientó a la población y profesionales de la salud para la notificación inmediata de la aparición de Primates No Humanos (PNH) muertos, transmisores del virus, a través de SISS-Geo (Sistema Brasileño de Información en Salud de la Vida Silvestre), una plataforma desarrollada por la Fundación.
La generación de información rápida a través de SISS-Geo, permitió recolectar muestras biológicas y diagnósticos para la toma de decisión ágil ya que gracias a esta herramienta se identifican áreas prioritarias de vigilancia y vacunación. Además, los datos recopilados se utilizan para promover acciones locales de educación y salud con las comunidades, incluyendo para la producción y distribución de boletines y materiales científicos que son fáciles de entender para personas con educación básica.
Esta plataforma es apta para celulares y se desarrolló utilizando software libre, funciona offline e incluye información sobre el animal observado, precisión de georreferenciación, algoritmos que identifican anomalías en las condiciones físicas del animal y alertas al sistema de salud.
Big data para controlar la contaminación
Beijing, China
Habitantes: 21,893,095
Mediante el uso de aprendizaje automático y big data, la ciudad de Beijing ha reducido la contaminación en el aire en un 20%. Gracias a una alianza con IBM, se utilizan datos en tiempo real de sensores ópticos, monitores de calidad del aire y satélites para predecir dónde se generará la contaminación. Esto le permite a la ciudad aplicar medidas de control de calidad del aire en el tráfico, la construcción y la industria.
Este proyecto se denomina Green Horizon y cuenta con un laboratorio que recopila datos de estaciones de monitoreo ambiental, cámaras de tráfico, estaciones meteorológicas, satélites, redes sociales y sensores portátiles. Con el análisis de estos datos se puede predecir sobre la contaminación con 72 horas de anticipación y predecir tendencias con 10 días de anticipación. Teniendo a disposición estas predicciones, el gobierno puede tomar decisiones en base a evidencia y promulgar políticas para evitar niveles dañinos de contaminación.
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