Un profesor de la UVa desarrolla una investigación para poder evaluar la eficacia de las medidas que eviten contagios en el desconfinamiento
En estos tiempos de coronavirus, las investigaciones se centran especialmente en los problemas de salud, económicos y sociales que sufren los ciudadanos que buscan remedios a tales problemas, con soluciones a través de la aplicación de algunos de los métodos más novedosos que nos ofrecen las nuevas tecnologías. Y una de estas es la inteligencia artificial, de la que se sirve J. Ignacio García-Valdecasas, profesor de Sociología en la Facultad de Ciencias del Trabajo de la Universidad de Valladolid en el Campus de Palencia, para investigar y evaluar políticas sociales. En este contexto de la Covid-19, trata de valorar la eficacia de las medidas que se han propuesto para evitar el contagio (confinamiento, distancia física, lavado de manos, mascarillas y muchas otras presentadas por diferentes países y autoridades) antes de su implantación con el objetivo de detectar las mejores medidas y evitar rebrotes de la pandemia.
José Ignacio García-Valdecasas está trabajando junto a investigadores, sobre todo de las universidades inglesas Oxford y Leicester, que utilizan estas mismas técnicas con los que intercambia información, aunque sin desarrollar un proyecto común. Su objetivo es crear un modelo basado agentes que permitan representar la evolución espacio-temporal de fenómenos sociales complejos para llevar acabo multitud de experimentos virtuales y así evaluar las posibles consecuencias imprevistas de las medidas destinadas a reducir el contagio.
Aunque existen diferentes métodos para realizar dichas evaluaciones, este investigador utiliza la inteligencia artificial. Y dentro de la Inteligencia Artificial emplea la técnica de la Simulación Basada en Agentes, en particular, usa el entorno de programación NetLogo.
El profesor de la UVa señala que algunas medidas que está incluyendo en su estudio para crear estos modelos ya se han implantado y otras no, porque se han considerado que no eran razonables. ”Sin embargo-explica-lo que nos dice la inteligencia artificial es que nuestras conclusiones pueden ser acertadas o también disparatadas. Por ejemplo medidas de sentido común, a lo mejor la inteligencia artificial nos dice que no son tan eficaces y otras medidas, que nos parecen descabelladas, podrían ser mucho mejores”. Y es aquí donde está el interés de este método, aunque finalmente “somos nosotros lo que tenemos que decidir”.
Con este método se trata de detectar posibles efectos imprevistos y negativos de tales medidas antes de ser implantadas en la sociedad. Dichas medidas pueden ser bienintencionadas y suelen derivarse de la experiencia del personal sanitario y de los datos estadísticos, pero también se necesita encontrar y valorar los posibles efectos colaterales indeseados e inesperados.
Aunque los resultados no llegarán hasta al menos dentro de un año, “un poco tarde”, enfatiza el investigador, las conclusiones pueden ayudarnos a afrontar futuras pandemias, ya que se han visto que son “caóticas” y por esto “la inteligencia artificial puede iluminar espacios que nuestra mente no ve”. Por esta razón considera que es importante apostar por la investigación, ya que si lo hubiéramos hecho antes, podríamos haber tenido preparadas una batería de medidas para que puedan ayudar a tomar decisiones políticas.
Las actuales previsiones se basan en modelos matemáticos -nada que ver con estos nuevos métodos de investigación basados en agentes- que se han visto que han quedado obsoletos, ya que muchas de las predicciones hechas al inicio han sido erróneas, porque una situación de estas características es “caótica” y el comportamiento depende mucho del azar.
