hace apenas un mes fue descubierta una enorme fosa común en el estado mexicano de mexicano de veracruz. todos los medios de prensa se hicieron eco de este hallazgo: nada menos que 240 cráneos y restos de cadáveres comenzaron a ser analizados.
pero para muchos no hubo sorpresa. con casi 30.000 personas desaparecidas en algo más de diez años, casi todas por causa de la guerra que el gobierno desató contra los carteles de la droga, la apertura de esta nueva fosa fue un recordatorio de una verdad dura de asimilar: que la búsqueda de desaparecidos muy a menudo debe comenzar escarbando en la tierra.
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para un país de más de 122 millones de habitantes que abarca más de 750 mil kilómetros cuadrados de tierra, se hace imposible fijar una hoja de ruta que aclare dónde comenzar la búsqueda de las fosas comunes que seguramente permanecen en el anonimato.
pero ahora un equipo de investigadores de varios países, científicos y estadísticos está usando patrones computadorizados para predecir qué áreas del país tienen más probabilidades de ocultar este tipo de tumbas.
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si su modelo funciona tan bien como esperan, se tratará de una potente aplicación de una tecnología emergente para aportar respuestas a uno de los aspectos más difíciles del problema de los desaparecidos: saber dónde se debe buscar.
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este equipo está compuesto por tres grupos distintos: el programa de derechos humanos de la universidad iberoamericana de la ciudad de méxico; la organización sin fines de lucro datos cívica, que también reside en la ciudad de méxico; así como el grupo de análisis de datos de los derechos humanos (hrdag, por sus siglas en inglés), una organización con sede en san francisco que aplica el análisis científico a las violaciones de los derechos humanos.
cada una de estas ramas aporta una pieza única de análisis o datos que, en combinación con los otros, proveen de una idea más completa de dónde se debe buscar.
el grupo de la universidad iberoamericana ha estado buscando a partir de información local y en datos de la radio y los periódicos regionales para intentar agregar menciones a las fosas escondidas a un proyecto mucho más abarcador. para ello, han creado una base de datos completa con los detalles de cada informe sobre cada una tumba.
se trata de la primera base de datos de este tipo en el país, que se convierte en un banco crucial de conocimiento sobre en qué municipios fueron descubiertas tumbas ocultas en el pasado.
data cívica aporta datos sobre la demografía social de cada municipio del país. al combinar el sistema abierto de datos públicos mexicanos con datos geográficos, los gestores de este proyecto han sido capaces de crear un perfil detallado con datos sociodemográficos para cada uno de los 2457 municipio de méxico.
estas dos piezas son cruciales para que el sistema utilizado por el hrdag pueda predecir qué municipios probablemente escondan fosas comunes. el modelo ha sido llamado random forest y su utilidad depende de la idea de que hay algo categóricamente diferente entre los lugares donde históricamente se han encontrado fosas y los otros donde no.
tras realizar una clasificación a partir de las características y ponderar su relevancia, se hace posible predecir cuáles tienen más probabilidades de albergar fosas en el futuro.
patrick ball, director de investigación del hrdag, explicó que el clasificador random forest fue capaz de predecir con un 100% de exactitud qué municipios poseían fosas comunes en 2014 a partir del modelo de datos del año anterior.
este modelo también predijo qué municipios del país no escondían este tipo de fosas y cuál era la probabilidad de que ello ocurriera en el futuro cercano. este aspecto de predicción del modelo es la parte que más potencial tiene para una investigación futura.
“la predicción es diferente a la inferencia -puntualizó ball-. y es diferente de la explicación”.
esto quiere decir que, a la par que este modelo sea capaz de predecir qué municipios poseen más probabilidades de albergar fosas comunes en el futuro, no puede explicar la razón de este hecho, y no detalla qué variables provocan particularmente esta diferencia.