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Una de las consecuencias del cambio climático es la proliferación de los fenómenos meteorológicos adversos. Cada vez son más frecuentes grandes tormentas, inundaciones, nevadas copiosas o temperaturas extremas. Fenómenos todos ellos que requieren de una rápida intervención para prevenir sus posibles consecuencias y actuar para intentar que su impacto sea el menor posible. Y, para ello, las redes sociales se pueden convertir en un gran aliado.

Y es en ello en lo que trabaja un equipo de investigadores de la Universitat Politécnica de València (UPV), perteneciente al Grupo de Redes de Computadores-DISCA y al Departamento de Lingüística Aplicada (DLA). Su último desarrollo es WATERSensing, una aplicación que ayuda a gestionar en tiempo real las crisis derivadas de episodios de lluvias torrenciales, inundaciones, etc., a partir del análisis de las publicaciones en Twitter, feed RSS o Telegram. Sus resultados han sido publicados en la revista IEEE Consumer Electronics Magazine. El proyecto ha sido desarrollado de forma conjunta con investigadores de la Escuela Politécnica de la Universidad Católica de Murcia.

WATERSensing rastrea textos de estas redes y los analiza mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural. “El análisis de estas fuentes de información abre nuevas oportunidades para el desarrollo de sistemas de alerta que ayuden a prevenir, pero también a gestionar los efectos de los desastres naturales. Cada persona se convierte con sus publicaciones en sensores sociales, en fuentes de información de gran valor para tomar una u otra decisión. Las redes sociales pueden contribuir a salvar vidas”, apunta José Mª Cecilia, investigador del GRC-DISCA de la Universitat Politècnica de València.

La aplicación procesa información en tiempo real y es capaz de discernir y clasificar los tweets y a los usuarios más relevantes y fiables, descartando así información falsa o no ajustada a la realidad que pueda publicarse en la red. Para ello, incorpora un módulo de rastreo que recopila datos de las diferentes redes sociales; un segundo módulo encargado de analizar semánticamente la información recopilada, utilizando varias métricas para clasificar los tweets según la probabilidad de que reflejen un problema determinado; y, en último lugar, otro módulo que identifica, a partir del análisis del texto, las posibles localizaciones donde sucede un problema determinado. "A través de las palabras que componen nuestros mensajes en las redes sociales no solo describimos las situaciones y eventos de nuestro entorno sino también la forma en que los percibimos, lo cual sirve para determinar el nivel de preocupación pública que existe ante un problema", comenta Carlos Periñán, investigador del DLA de la UPV.

Para evaluar su utilidad, los investigadores de la UPV analizaron el caso de la tormenta Gloria. “Y los resultados son claros: la percepción del problema en redes sociales y medios de comunicación coincide con la evolución del desastre natural”, apunta José Mª Cecilia.

El investigador del GRC-DISCA añade además que, combinando la información que rastrea WATERSensing con otras fuentes como YouTube, Facebook o Instagram, se podría mejorar todavía más la herramienta, aportando material gráfico del desastre, ayudando más si cabe a la toma de decisiones por parte de las autoridades y del personal de respuesta a emergencias.

“Además, la metodología que hay detrás de esta herramienta se puede aplicar a otras muchas amenazas naturales, como terremotos o incendios, pero también a crisis sanitarias, como por ejemplo la que vivimos actualmente con la COVID. En todos los casos, las redes sociales son un magnífico sensor de la realidad, siempre que se analice e interprete de manera adecuada la información y esto es lo que permite nuestro trabajo”, concluye José Mª Cecilia.

El desarrollo de WATERSensing contó con financiación dos proyectos: el europeo Smartlagoon y el WATERot, entre cuyos socios se encuentran los investigadores de la UPV.

Referencia

J. M. Cecilia et al., "WATERSensing: A Smart Warning System for Natural Disasters in Spain," in IEEE Consumer Electronics Magazine, vol. 10, no. 6, pp. 89-96, 1 Nov. 2021, doi: 10.1109/MCE.2021.3063703.