Este es el objetivo del proyecto “Big Data para el Desarrollo Urbano Sostenible” del BID que actualmente se desarrolla en cinco ciudades de América Latina: São Paulo, Montevideo, Quito, Miraflores y Xalapa. En estas ciudades se pretende intercambiar experiencias y desarrollar nuevos proyectos basados en datos para el diseño de políticas públicas.

Con esto se busca romper la barrera natural que se forma entre electores y electos después de los períodos electorales, a través de datos e informaciones anónimas, al centro de las decisiones públicas. Para ello, el proyecto prevé que los datos de las centrales de atención, de las aplicaciones desarrolladas por las alcaldías e incluso del sector privado, como Waze, se utilicen para que las decisiones políticas tengan siempre fundamentos científicos y sociales actualizados, como ocurre en el período de elecciones.

Uno de los primeros ejemplos, en desarrollo, es un modelo que utiliza los datos de huecos en las vías reportados por los ciudadanos para crear una escala de prioridad entre ellos y medir los costos estimados involucrados. Lo que se pudo percibir es que, como sucede con muchas distribuciones de grandes números, en especial en las ciudades, se refleja un principio de Pareto. Es decir, cerca del 80% de los reclamos están concentrados en apenas el 20% del territorio. Esto puede ser muy importante para la toma de decisiones de los administradores públicos.

El primer reto del BID en el marco de este proyecto fue el uso de datos sacados de las redes sociales y producidos por la sociedad, como lo son Twitter, Waze, Facebook, etc. Para hacer uso de esta información y compararla con otros datos, es necesario validar qué tan representativa puede ser. Varios estudios han demostrado que los ciudadanos no siempre tienen el mismo acceso a la data que se produce.

El segundo desafío es que los datos del Big Data no se producen pensando en sus usos como fuente de investigación, y por eso, en casi todos los casos, demandan un gran trabajo de estructuración, limpieza y tratamiento, con el uso de algoritmos que pueden ser complejos, para atender los objetivos del administrador público.

El tercer reto es hacer la validación de estos datos de manera local. El objetivo es validar los datos generados por los ciudadanos y sus efectos reales en las ciudades. Con esto se pretende desarrollar modelos que se apliquen a todas las ciudades de América Latina y el Caribe, permitiendo a los administradores decidir sobre la base de la información que sus propios ciudadanos envían, aunque no se utilizan.

En el futuro, se espera utilizar métricas adicionales para evaluar la calidad de los servicios prestados, como por ejemplo el tiempo que toma recibir la atención adecuada a un problema y el tiempo que toma para solucionarlo; e incluso el número de personas afectadas.