A cuatro meses del desastre que azotó a varias zonas del país, te presentamos cómo funcionó la táctica de unos mexicanos.
Las redes sociales y buscadores no fueron los únicos medios tecnológicos que ayudaron en la respuesta del sismo del 19 de septiembre.
Bots, crowdsource y blockchain –tres de las tendencias actuales más populares en modelos digitales de negocio– también destacaron en su capacidad para ordenar y compartir información durante la crisis, sin importar la ubicación geográfica de quienes quisieran ayudar.
En la mañana del martes 20 de septiembre, Noé Domínguez comenzó a recibir demasiados mensajes por WhatsApp y Facebook. “¿Están bien todos? ¿Sus edificios? ¿Hay heridos?”
Se buscó generar evaluaciones inmediatas de posible daño estructural.
Noé, quien estudia una maestría en ciencias computacionales en Corea del Sur, se enteraba así del devastador sismo que había afectado la capital mexicana y otros estados, incluyendo Puebla, de donde es originario.
Vivir a 17 horas de diferencia de su país no fue impedimento para que Noé hallara una manera de ayudar en el desastre.
Llamó a un par de amigos programadores –varios a quienes conoció durante sus años laborando en la iniciativa de datos abiertos de la sociedad civil– y juntos decidieron colaborar en la generación de evaluaciones inmediatas de posible daño estructural.
“Vimos que la ayuda en redes sociales en cuanto a víveres y voluntarios erademasiada,” comenta. “Sin embargo, mucha gente necesitaba evaluaciones inicialesde las grietas en sus edificios, y no había manera de que Protección Civil pudiera revisar todas a tiempo”.
Ayuda a un click
Noé y sus conocidos identificaron fotos y preguntas sobre el tema en Twitter. “¿Esta grieta es peligrosa?”, escribían varios usuarios, y acompañaban el mensaje con fotos de las paredes dañadas.
El grupo de programadores empezó a organizar los datos. Crearon una cuenta y el hashtag #revisamigrieta; después, un bot para poder hacer una “fila” de respuesta para enlazar a usuarios con ingenieros o arquitectos voluntarios capaces de hacer una evaluación.
Twitter terminó por inhabilitarlos en la plataforma, pues la compañía permite hasta cierto número de bots desde una cuenta para prevenir spam. Noé y el grupo continuaron sus esfuerzos.
Al final, el improvisado equipo que trabajaba desde Corea del Sur, Nueva York, San Francisco y México, desarrolló un Dataset valioso para aplicarlo en una solución en caso de un futuro sismo.
“No sabemos si con ese Dataset se hará una app, una página o incluso, una herramienta de inteligencia artificial”, explica Noé.
Pero mientras deciden qué hacer, sin duda la clasificación y distribución de estosdatos es un precedente para poder resolver necesidades específicas de una zona sísmica.Y como demuestra el internacional equipo que Noé logró convocar, tiene el potencial para hacerlo dentro y fuera de México.
NOTA DEL EDITOR: Este artículo apareció en la edición de lanzamiento de la revista Fortune en Español, de octubre 2017.