Predicción de desastres humanitarios a través de los titulares de noticias
Imaginad algo tan simple como noticias de grandes tormentas en África. Esto lleva a la conclusión de posibles riadas e inundaciones, lo que posteriormente lleva a brotes de cólera.
En sí parece algo evidente, pero ahora llevadlo a escala mundial y a todas las noticias que aparecen de todo el mundo a diario, ya no es tan fácil.
Por eso este software lo que hace es combinar gran cantidad de información, aunando los archivos de 22 años del New York Times, para las noticias, y DBpedia para comprender la estructura socioeconómica de los lugares donde suceden las noticias y tenerlo en cuenta.
Se le une también datos de WordNet para entender lo que quieren decir los titulares y OpenCyc para dotarlo de “sentido común”. Con este complejo entramado de datos se consigue una especie de conocimiento universal de lo que está ocurriendo en el mundo y lo que puede pasar.
En las pruebas han comprobado que se producen avisos correctos en el 70-90% de los casos, lo cual es un porcentaje realmente bueno que ayudaría en gran medida a adelantar la ayuda humanitaria.
Eso sí, el sistema no es capaz de detectar desastres naturales por si mismo, sino sólo las consecuencias que producen los mismos o los hechos previos a ellos, que no es poco.
vINQulos
