Al analizar los patrones de visita de las personas a establecimientos esenciales como farmacias, centros religiosos y tiendas de comestibles durante el huracán Harvey, Los investigadores de la Universidad de Texas A&M han desarrollado un marco para evaluar la recuperación de las comunidades después de desastres naturales casi en tiempo real. Dijeron que la información obtenida de su análisis ayudaría a las agencias federales a asignar recursos de manera equitativa entre las comunidades afectadas por un desastre.

"Las comunidades vecinas pueden verse afectadas de manera muy diferente después de un evento catastrófico natural, "dijo el Dr. Ali Mostafavi, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de Zachry y director del Laboratorio de Resiliencia Urbana. "Y entonces, necesitamos identificar qué áreas pueden recuperarse más rápido que otras y qué áreas se ven más afectadas que otras para poder asignar más recursos a las áreas que los necesitan más ".

Los investigadores han informado de sus hallazgos en el Revista de la interfaz de la Royal Society .

La métrica que se usa convencionalmente para cuantificar cómo las comunidades se recuperan de los reveses causados ​​por la naturaleza se llama resiliencia y se define como la capacidad de una comunidad para regresar a su estado anterior al desastre. Y entonces, para medir la resiliencia, factores como la accesibilidad y distribución de recursos, La conexión entre los residentes dentro de una comunidad y el nivel de preparación de la comunidad para un desastre imprevisto es fundamental.

La forma estándar de obtener los datos necesarios para estimar la resiliencia es a través de encuestas. Las preguntas consideradas, Entre muchos otros, son cómo y en qué medida las empresas u hogares se vieron afectados por el desastre natural y la etapa de recuperación. Sin embargo, Mostafavi dijo que estos métodos basados ​​en encuestas, aunque extremadamente útil, tomar mucho tiempo para realizar, con los resultados de la encuesta disponibles muchos meses después del desastre.

"Para las agencias federales que asignan fondos, La información de recuperación es realmente necesaria de una manera más rápida y casi en tiempo real para las comunidades que están a la zaga del proceso de recuperación. ", dijo Mostafavi." La solución, pensamos, era buscar fuentes de datos emergentes distintas de las encuestas que pudieran proporcionar información más detallada sobre la recuperación de la comunidad a una escala no investigada anteriormente ".

Mostafavi y sus colaboradores recurrieron al big data a nivel comunitario, en particular, la información recopilada por las empresas que realizan un seguimiento de las visitas a ubicaciones dentro de un perímetro a partir de datos anónimos de teléfonos móviles. En particular, los investigadores se asociaron con una empresa llamada SafeGraph para obtener datos de ubicación de las personas en el condado de Harris, Texas, alrededor de la época del huracán Harvey. Como primer paso, determinaron "puntos de interés" correspondientes a la ubicación de los establecimientos, como hospitales, gasolineras y tiendas, que podría experimentar un cambio en el tráfico de visitantes debido al huracán.

Próximo, los investigadores extrajeron los grandes datos y obtuvieron el número de visitas a cada punto de interés antes y durante el huracán. Para diferentes comunidades en el condado de Harris, calcularon el tiempo necesario para que las visitas regresen al nivel anterior al desastre y la resiliencia general, es decir, la capacidad de recuperación combinada de cada punto de interés en función del cambio porcentual en el número de visitas debido al huracán.

Su análisis reveló que las comunidades que tenían poca capacidad de recuperación también experimentaron más inundaciones. Sin embargo, sus resultados también mostraron que el nivel de impacto no necesariamente se correlacionó con la recuperación.

"Es intuitivo asumir, por ejemplo, que las empresas impactadas más tendrán una recuperación más lenta, que en realidad no fue el caso, ", dijo Mostafavi." Hubo lugares donde las visitas disminuyeron significativamente, pero se recuperaron rápido. Pero luego otros que se vieron menos afectados pero que tardaron más en recuperarse, lo que indicó la importancia tanto del tiempo como de la resiliencia general en la evaluación de la recuperación de una comunidad ".

Los investigadores también notaron que otro hallazgo importante fue que las áreas que están muy cerca de las que sufrieron inundaciones también se ven afectadas, sugiriendo que el alcance espacial de las inundaciones va más allá de las áreas inundadas.

"Aunque nos centramos en el huracán Harvey para este estudio, nuestro marco también es aplicable a cualquier otro desastre natural, ", dijo Mostafavi." Pero como siguiente paso, nos gustaría crear un tablero inteligente que muestre la tasa de recuperación y los impactos en diferentes áreas casi en tiempo real y también predecir la probabilidad de interrupciones del acceso en el futuro y patrones de recuperación después de un aguacero fuerte ".