Mapas de riesgo colaborativos mediante consenso: La Gomera

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¿Cómo de seguras son nuestras ciudades en relación al covid-19? ¿Podemos movernos sin peligro a contagiarnos? Si se produce un brote ¿qué partes de la ciudad se ven más afectadas? Los procesos de consenso pueden ayudarnos a elaborar mapas de riesgo del sitio en el que vivimos. Esto es lo que hubiera ocurrido durante el piloto de La Gomera.

En otra ocasión ya comenté un proyecto en el que estamos trabajando sobre usar de procesos de consenso para construir mapas de riesgo, de forma colaborativa y compartiendo información solo con contactos de confianza. Durante estos meses he recogido datos y ya podemos simular su funcionamiento de forma más precisa en cualquier zona. Aprovechando el análisis del piloto de Radar COVID en La Gomera, voy a usar esos mismos datos para hacer una demostración del funcionamiento del algoritmo de consenso y de los resultados que se podrían obtener con una aplicación que lo implemente. El resultado: un mapa que indica el riesgo de infección en cada una de las zonas censales en las que está dividida la isla de La Gomera.

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Analizando Radar COVID en el piloto de La Gomera

Tras finalizar el piloto de Radar COVID en La Gomera toca analizar los resultados ¿cómo se ha controlado el número de infectados? ¿qué hubiera pasado si no se hubiera hecho nada? ¿cuántos usuarios hacen falta para que sea útil? ¿qué se puede aprender para otras aplicaciones?

Durante el mes de julio se ha probado la aplicación de rastreo de contactos Radar COVID en la isla de La Gomera. No se han publicado los resultados (más allá de una nota de prensa sobre Radar COVID del Ministerio), así que para determinar su efectividad he hecho algunas simulaciones. La idea es modelar cómo se mueve la población dentro de la isla, estudiar cómo se propaga la covid-19 usando un modelo SEIR y tratar de analizar la diferencia en distintos escenarios y con distintos porcentajes de uso de la aplicación. Además de para validar el modelo cuando (más bien debería decir «si») se publiquen los resultados, servirá para aprender y aplicar las conclusiones a nuestra propuesta del uso de procesos de consenso para construir mapas de riesgo,

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