Big data para identificar realidades demográficas

1. Big Data para identificar
realidades demográficas
Antoni Gutiérrez-Rubí
@antonigr@antonigr

3. El análisis de Big Data es
estructurar un dato sobre otra
información, o sea, información
sobre información, datos sobre
datos.
Fuente: El nuevo concepto de documento en la cultura de la imagen

5. Así como cada individuo
tiene sus propias huellas,
nuestra movilidad también
es única.
El dispositivo móvil es
nuestra nueva huella
digital, pues a través de él
se podría determinar
quiénes somos.
Fuente: El potencial de la huella digital móvil

7. Fuente: El potencial de la huella digital móvil
La movilidad de las
comunicaciones ha
cambiado nuestra forma de
relacionarnos, de conocer,
de participar, de expresar,
de amarnos y, por
supuesto, nuestras pautas y
hábitos de consumo.

8. Los dispositivos móviles se ha convertido en una parte fundamental
de nuestra vida social, se han arraigado a nuestras rutinas, cada día
vamos dejando huellas digitales y a partir de nuestro
comportamiento digital se podría determinar quiénes somos.

10. Un estudio realizado por
científicos de la Universidad de
Washington y publicado por la
revista Science utilizó las técnicas
de análisis de Big Data para llegar
a conclusiones sobre la
distribución de las riquezas de
Ruanda.

12. Ruanda es un pequeño
país ubicado en la región
de los Grandes Lagos de
África. Con más de 12
millones de habitantes.

14. El 45% de la población ruandesa
vive bajo la línea de la pobreza.

15. Eligieron Ruanda porque estaban
interesados en perfiles
demográficos de subdesarrollo,
donde sea difícil y costoso obtener
buenos datos con encuestas.
El estudio computarizado proceso
en cuatro semanas, y por el costo
de US$ 12.000, los datos de 1,5
millones de usuarios.

16. La telefonía móvil alcanza
al 70% de la población

17. La penetración de la telefonía
móvil en Ruanda es de más del
70 % y las tarifas móviles son
mucho más bajas que en los
países desarrollados.
Un móvil puede llegar a funcionar
con 50 céntimos o un dólar al mes,
y enviar varios mensajes de SMS y
hacer varias llamadas telefónicas.

22. No se analizaron
contenidos, sino métricas
tales como la duración de
las llamadas y las
ubicaciones desde donde
se comunicaban

23. 1. Las personas cuyas llamadas se
concentraron de 9 a 17, tendían a ser más
ricos que aquellos cuyas llamadas no
seguían ese patrón.

24. 2. Las personas que contrataban un servicio
liberado por U$S 10 tendían a ser más ricas
que las personas que compraban su
servicio de prepago por 50 céntimos de
dólar.

25. 3. Las personas más pobres tendían a ser las
que menos llamadas realizaban.

27. Al mapear los resultados, se
sorprendieron por ver que
coincidían en un 90% con los
resultados del censo nacional.

28. Big Data para identificar
realidades demográficas
Antoni Gutiérrez-Rubí
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