A menudo, en el caso de un desastre, hay muy pocos recursos disponibles para la comunidad. Un nuevo algoritmo analiza los tweets de las personas para comprender mejor cómo responden a las crisis, ofreciendo una nueva forma de informar las decisiones sobre la gestión de desastres.

"A veces hay una desconexión entre lo que los responsables de la toma de decisiones anticipan ayudar a una comunidad, tal vez a través de pronósticos económicos, y cómo responden las personas a una crisis. Necesitamos saber qué piensa la gente sobre un evento para hacer que una comunidad sea más resiliente durante estas situaciones, "dijo Benjamin Rachunok, un doctorado candidato en la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad de Purdue.

Típicamente, Los científicos sociales miden la respuesta individual a un desastre o crisis a través de encuestas. Pero para más de 60 millones de estadounidenses cada mes, gran parte de esta conversación tiene lugar de forma natural en Twitter.

Rachunok y un equipo de investigadores de Purdue desarrollaron un algoritmo que captura las respuestas de las personas a una crisis en particular a través de sus tweets. creando lo que él llama una "huella digital" que los investigadores y los legisladores podrían utilizar para cuantificar mejor lo que la comunidad piensa sobre esa crisis.

"El algoritmo sería una herramienta útil para informar la recuperación a largo plazo de un desastre y saber dónde priorizar la inversión o la atención, "dijo Roshi Nateghi, coautor del trabajo y profesor asistente de ingeniería industrial e ingeniería ambiental y ecológica en Purdue.

La obra, publicado en la revista IEEE Access, muestra que estas huellas dactilares podrían caracterizar lo que hace que una comunidad sea resistente a una variedad de eventos, como la violencia pública, desastres naturales e incluso crisis políticas como el Brexit.

"Al comprender cómo las personas se comunican dentro de los límites de una comunidad, podemos comenzar a comprender las propiedades emergentes que contribuyen a la resiliencia de una comunidad, "dice Jackson Bennett, coautor del trabajo y estudiante de maestría de Purdue en ingeniería industrial.

La técnica analiza los tweets de las personas asociados con un evento y los desglosa en categorías de resiliencia comunitaria, según lo definido por los investigadores:Ecológico, económico, institucional, social, infraestructura y calidad de vida. El algoritmo calcula y genera automáticamente un mapa de calor de la huella dactilar, que es la combinación específica de categorías que componen las respuestas de los individuos a un evento.

El mapa de calor facilita ver qué aspectos de la resiliencia comunitaria son más evidentes en las reacciones de las personas ante determinadas crisis. así como cómo se relacionan entre sí. Los investigadores encontraron, por ejemplo, que eventos similares tienen huellas dactilares similares, incluso si sucedieron en diferentes comunidades, como el huracán Harvey y el huracán Irma o el tiroteo de Las Vegas y los disturbios de Charlottesville.

Los investigadores planean expandir las capacidades del algoritmo para trabajar en tiempo real, examinar retweets y detectar temas por sí solo en lugar de depender simplemente de ciertas categorías de resiliencia comunitaria. El código del algoritmo también se pondrá a disposición del público.