Quando o big data salva vidas

Por , 1 de Agosto de 2016 a las 15:00
Quando o big data salva vidas
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Quando o big data salva vidas

Por , 1 de Agosto de 2016 a las 15:00

Vivemos pendurados em nossos smartphones, mas o lado salva-vidas do big data está realmente chegando mais pelo lado da velha escola dos telefones celulares. O simples movimento de pessoas e o simples texto de 160 caracteres estão fornecendo informações poderosas que estão salvando vidas.

“Há pessoas que pesquisarão e descobrirão ‘Por que isso?’ Ou mudarão as políticas baseadas nesses dados. A informação pode salvar vidas “, disse Nancy Lublin, fundadora de Crisis Text Line. Em pouco mais de dois anos, 15 milhões de mensagens de texto foram enviadas para o “741741” desde todos os códigos de área dos EUA, conectando pessoas com ansiedade e depressão com conselheiros.

Cresceu tão rapidamente, porque “simplesmente com que alguém esteja lá para eles, que cuide e faça perguntas e valide pode ajudar a acalmar esse momento.” Lublin disse que algo tão simples como dizer “Que tal você colocar essas pílulas em uma mesa enquanto estamos falando” pode fazer um mundo de diferença, dando aos conselheiros tempo para “tentar obter endereço porque se você está enviando mensagens de texto em uma linha direta ativa, você quer ajuda.” Isso desencadeia “resgate ativo”, alertando a polícia local, se aciona quando alguém diz alguma coisa sobre cometer suicídio ou ferir-se.

Originalmente, os conselheiros abordavam ordens cronologicamente, como chegavam, como em uma linha de serviço ao cliente, mas decidiram mudar para o atendimento de mensagens de texto com base na gravidade, como uma sala de emergência, que atenderia a um ferimento de bala antes de uma torção no tornozelo. É aí que o poder de big data entrou.

Eles passam todos os SMS a um banco de dados e um algoritmo de computador tira sentido de tendências nas frases. O aprendizado da máquina, em seguida, entra como o banco de dados reconhece novas tendências como a hashtag “KMS.” Isso resulta que é uma abreviação para “Kill Myself”, mas antes de que os conselheiros entendessem a tendência, o algoritmo associou #KSM com outras palavras suicidas e a levou para o topo da linha de prioridade.

E é um constante aprendizado.

Agora, quando alguém digita sinais de se ferir, “essas pessoas conseguem um tratamento humano e uma resposta humana em 1,8 minutos.”

A aprendizagem da máquina também aprendeu outras combinações de palavras:

  1. “numbs” + “sleeve” = 99 por cento de correspondência com corte
  2. “MG” + “rubberband” = 99 por cento de correspondência com abuso de substâncias
  3. “oral” + “Mormon” = 99 por cento de possibilidade do autor estar questionando sua sexualidade

Isto significa que um pop-up aparece dizendo “99 por cento de chance de corte,” e recomenda perguntas a fazer; se há uma chance de 99 por cento de abuso de substâncias, sugere três clínicas mais próximas ao digitador.

Mas além de usar a aprendizagem da máquina para responder às emergências mais rápido, usam big data para obter insights também, como que o pior dia para transtornos alimentares é segunda-feira, enquanto que o pior momento para o abuso de substâncias é às cinco da manhã. Eles publicam essas tendências para que as escolas e as organizações possam estar preparadas para reagir melhor. Quando o sentimento anti-muçulmano estava em seu pico no ano passado nos EUA, eles descobriram uma correlação entre a auto-identificação do termo “muçulmano” e sinais de ansiedade, assédio moral e depressão, com um aumento de 600 por cento em Outubro de 2015 e de outros 900 por cento em novembro.

Big data salvando vidas individuais e coletivas

O big data nos ajuda anonimamente a mergulhar no indivíduo, mas também pode nos ajudar a alocar melhor os recursos para salvar vidas em momentos de crise. Quando se tem mais de sete bilhões de telefones celulares no mundo, se está gerando quantidades imensuráveis de dados que podem dar uma visão particularmente sobre movimento. Uma torre de celular oferece uma localização aproximada de dados orientados a eventos com base em registros de chamadas e registros de SMS. Tudo isso se juntam de forma anônima, criptografados e agregados ao nível da torre para criar um sensor de atividade.

Na conferência PAPIs Connect de março sobre APIs preditivos, aprendizagem da máquina e inteligência artificial, a diretora científica do R&D da Telefônica Nuria Oliver falou sobre as experiências realizadas no México e no Reino Unido usando este big data para o bem social.

Eles aprenderam que big data para o bem social pode ser aplicado em

  1. auxiliar no planejamento urbano com fluxos de mobilidade (em oposição a um censo que só vem a cada tantos anos)
  2. estatísticas oficiais
  3. gerenciamento de crise
  4. ferramentas de saúde pública – para entender como as pandemias se propagam

Estudar e mapear a destruição é particularmente benéfico em tempos de crise, como quando estudaram a mobilidade durante e depois de um terremoto no México, para que a Cruz Vermelha pudesse reconhecer rapidamente as áreas mais afetadas, com quantas pessoas em quais localizações. Da mesma forma, durante quatro dias de grandes inundações, a Telefônica combinou dados móveis com dados do censo, dados de precipitação e dados de terreno móvel da NASA, para verificar a eficácia de um sistema de alerta civil.

Claro, o big data terá o maior impacto quando os governos, empresas e organizações sem fins lucrativos e não governamentais se reunirem e compartilharem dados de forma fluida (e segura e anonimamente)para conseguir percepções verdadeiramente úteis.

Quais organizações estão usando big data para salvar vidas? Conte-nos sobre isso nos comentários abaixo ou envie um tweet @TefDigital e @JKRiggins assim podemos destacar seu bom trabalho!

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