Plataforma en línea que utiliza datos de origen comunitario, mapeo de recursos e inteligencia artificial para mejorar la preparación ante desastres.

Plataforma en línea para una preparación ante desastres.

Crédito de la imagen: Unsplash / CC0 Public Domain

Investigadores del Centro de Excelencia ARC para la Sociedad y la Toma de Decisiones Automatizadas (ADM+S) de la Universidad de Swinburne, en colaboración con Humanitech en la Cruz Roja Australiana, desarrollaron una plataforma llamada «Hacia comunidades resilientes».

El autor principal del informe, el profesor Anthony McCosker, investigador principal del ADM+S de la Universidad de Swinburne, afirmó que el acceso a información confiable y útil es uno de los mayores desafíos cuando ocurren desastres en Australia, especialmente en zonas remotas.

Las revisiones después del desastre nos dicen constantemente que los residentes locales y las organizaciones comunitarias deben participar en la generación de esa información y recibir apoyo para acceder a ella con mejores herramientas y plataformas. Desarrollar la capacidad de datos de la comunidad, o las habilidades y herramientas necesarias para apoyar la toma de decisiones locales, es lo que nos preocupa.

El objetivo del enfoque de mapeo de recursos comunitarios es lograr un cambio radical en la preparación para desastres al incorporar la recopilación de datos y el desarrollo de capacidades a medida que evoluciona el contexto comunitario. Los informes gubernamentales y las investigaciones sobre gestión de desastres han demostrado sistemáticamente que los datos y la información son cruciales para la resiliencia ante los desastres, y que los miembros de la comunidad también pueden contribuir activamente.

En el panorama actual de preparación para desastres en rápida evolución, la colaboración entre la investigación, la tecnología y los esfuerzos humanitarios es vital, dijo Katy Southall, directora de Humanitech de la Cruz Roja Australiana.

Podemos empoderar aún más a las comunidades agregando herramientas innovadoras a su conjunto de herramientas de preparación al aprovechar los datos de origen comunitario, el mapeo de recursos y las herramientas de inteligencia artificial.

Según Southall, «esta plataforma no solo llena los vacíos en el acceso a la información, sino que también garantiza que pongamos a las comunidades en primer lugar al garantizar que las voces y el conocimiento locales sean fundamentales para el proceso».

Las pequeñas comunidades rurales y aisladas propensas a incendios forestales, inundaciones, calor y daños por tormentas dependen de fuentes informales locales de información y conocimiento.

Su importancia fue evidente en la respuesta a los incendios forestales en el sur de Nueva Gales del Sur y Victoria en 2019 y 2022, así como en la respuesta a las inundaciones en Queensland y Lismore. A medida que subían las aguas, los propios residentes de Lismore encontraron publicaciones en las redes sociales de personas que buscaban ayuda. Las direcciones fueron recopiladas a través de una hoja de cálculo pública de Google. Los rescatistas y los recursos locales, como botes y alojamientos de emergencia, se coordinaron utilizando esta información.

A finales de 2023, la plataforma en línea se probó en Ararat, una región de Victoria que incluye áreas de los Montes Grampianos que fueron afectadas por incendios forestales recientes. La primera etapa recopila información relevante sobre organizaciones, servicios e infraestructura locales que ayudará a informar la toma de decisiones antes, durante y después de un desastre.

La plataforma enfatiza la generación y mapeo de datos de recursos con y dentro de las comunidades como un modo continuo e iterativo de construcción de resiliencia y acción de preparación, en lugar de producir más datos sobre las comunidades.

REFERENCIAS

Towards Resilient Communities: Data Capability and Resource Mapping for Disaster Preparedness, Swinburne University of Technology and ARC Centre of Excellence for Automated Decision-Making and Society: https://researchbank.swinburne.edu.au/items/35cd6d3c-5ae9-4ea7-b61f-aa4cdfaab58f/1/

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