Por Giuliana Cappella Flores - Estudiante de la carrera de Ingeniería Informática

Debido a que todos los países se han visto afectados por la pandemia, se ha hecho un esfuerzo por cuantificar los casos, los contagiados y los recuperados. Podrá usted haber notado que desde ya unos meses en las noticias nacionales se presentan gráficos cuyo fin es ayudar a los expertos a mostrar de manera sencilla los datos, y a partir de ellos tomar decisiones que han afectado a todos nosotros de manera emocional, económica y social. Los datos derivados de la pandemia ayudan a los políticos y demás líderes en temas de salud a tomar decisiones que afectan directamente la vida los ciudadanos. Por ello, es de suma importancia procurar que la visualización de datos sea lo más clara y entendible posible, apuntando a una democratización de los datos. Lenguajes como Java han sido base para poder desarrollar muchos de los modelos de visualización de datos, jugando así un rol fundamental en el manejo del virus y las restricciones. ¿Pero qué tan confiable es toda esta información a la que estamos expuestos todos los días y que determinan los siguientes protocolos?

Hoy encontramos tanta información de países, centros médicos, datos de la salud y epidemiológicos que las ciencias encargadas de los respectivos estudios han tenido un incremento en la cantidad de datos a analizar y procesar. La tecnología ha logrado avanzar en la aplicación de los conocimientos que se han generado, por ejemplo el tiempo récord en el que se han desarrollado e implementado con las ayudas económicas las vacunas más comunes como Pfizer y AstraZeneca. Según Buckeridge (2021), en una entrevista para el noticiero CBC de Canadá, esta es una pandemia impulsada por datos, y nunca se había visto que las personas de diferentes y variados rincones del mundo compartieran tantos datos de manera abierta como se ha visto en la comunidad científica a causa de la COVID-19.

Si hay algo que destacar de la conducta humana durante la pandemia es la solidaridad y la disposición para ayudar al prójimo, y la comunidad de makers y programadores no son la excepción. Con tantos datos al alcance de cualquier persona con internet, se han generado proyecto de software libre en repositorios como GitHub, para que otros puedan beneficiarse de las ideas, sin importar nacionalidad o fronteras. El lenguaje de Java es en el que se han generado más proyectos en GitHub relacionados al virus. El segundo lugar lo tiene Python, que también ha jugado un papel considerable durante la pandemia (Oliviera et al., 2021). Java ha destacado en este sentido debido a las librerías de terceros que se pueden incluir, más específicamente las que funcionan para la visualización de los datos.

Pero cabe preguntar si la información y los datos que se han recolectado en tal cantidad y con tal rapidez son estos realmente confiables y estadísticamente coherentes. Preguntas de esta índole se han planteado anteriormente. Según Jagadish y Howe (2021), se han tenido que tomar decisiones importantes a nivel país con datos apresurados y que no cuentan con la metodología estricta común. De la mano con lo anterior, muchas personas también sienten un tipo de desconfianza hacia las vacunas por su rápida producción. Desde años atrás existen grupos que han tenido rechazo hacia las vacunas, pero el contexto en las que se desarrollan las de la COVID-19 ha provocado que algunas personas sientan desconfianza y decidan que no se quieren vacunar (Freshman et al., 2020).

Entonces tenemos mucha información que se ha recolectado de manera rápida debido a la premura de la pandemia, y a partir de los datos analizados se generan proyectos y políticas públicas. Se debe tener cuidado con las fuentes de dónde proviene la información que consumimos, ya que puede en los mensajes de grupos de WhatsApp se pueden encontrar desde gráficos de universidades de alto prestigio como de un proyecto estudiantil colgado en GitHub y puede que estéticamente ambos sean atractivos. Es necesario comprender que la información delicada relacionada a los patrones del virus debe ser consumida de manera responsable y, más aún, divulgada con responsabilidad, ya que no tenemos control de a quién le puede llegar y cómo le puede afectar a esa otra persona.

 

MOXIE es el Canal de ULACIT (www.ulacit.ac.cr), producido por y para los estudiantes universitarios, en alianza con el medio periodístico independiente Delfino.cr, con el propósito de brindarles un espacio para generar y difundir sus ideas.  Se llama Moxie - que en inglés urbano significa tener la capacidad de enfrentar las dificultades con inteligencia, audacia y valentía - en honor a nuestros alumnos, cuyo “moxie” los caracteriza.

Referencias bibliográficas:
  • Buckeridge, C. (2021). The data-driven pandemic: Information sharing with COVID-19 is 'unprecedented'. https://www.cbc.ca/news/canada/coronavirus-date- information-sharing-1.5500709
  • Freeman, D., Loe, B. S., Chadwick, A., Vaccari, C., Waite, F., Rosebrock, L., ... & Lambe, S. (2020). COVID-19 vaccine hesitancy in the UK: the Oxford coronavirus explanations, attitudes, and narratives survey (Oceans) II. Psychological medicine, 1-15.
  • Jagadish, H. y Howe, B. (2021). COVID-19 Brings Data Equity Challenges to the Fore. Digital Government: Research and Practice, 2(2), 1-7.
  • Oliveira, P., de Alcântara dos Santos Neto, P., Silva, G., Ibiapina, I., Lira, W., y de Castro Andrade, R. M. (2021). Software Development During COVID-19 Pandemic: An Analysis of Stack Overflow and GitHub. arXiv e-prints, arXiv-2103.