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Cómo los Gobiernos pueden usar los datos para combatir la pandemia de COVID-19 (coronavirus) y la infodemia que la acompaña

Utilizar los datos para combatir la pandemia y la infodemia que la acompaña. Utilizar los datos para combatir la pandemia y la infodemia que la acompaña.

A medida que los Gobiernos trabajan para mitigar los impactos económicos y sanitarios de la COVID-19 (coronavirus), la multiplicación de datos de distinta calidad y la desinformación (o infodemia) que acompaña a la pandemia dificultan aún más las respuestas gubernamentales y la toma de decisiones en el sector público. Pero ¿esto significa que los Gobiernos están condenados a ahogarse en la avalancha de datos? No necesariamente.

Los Gobiernos pueden explorar y utilizar mejor los datos para tomar decisiones más estratégicas y oportunas si cuentan con las competencias técnicas y conductuales apropiadas.  La utilización de los datos para responder a los desafíos —desde la asignación de recursos médicos hasta las políticas de recuperación económica— debería ser un pilar importante de una estrategia pública para combatir la pandemia. La forma en que los Gobiernos usan estos datos puede servirles de apoyo para gestionar el riesgo de desastres y alcanzar sus objetivos de desarrollo.

Con frecuencia, se invoca la necesidad de contar con mejores datos digitales en la toma de decisiones para abordar una serie de desafíos urgentes en materia de medidas públicas (nacionales y locales), ya sea para evaluar la profundidad de la crisis o establecer prioridades en la asignación de las inversiones, que incluyen los propios datos. La COVID-19 ha mostrado que los encargados de formular políticas en varios niveles del Gobierno pueden enfrentar simultáneamente una escasez y una abundancia de datos. Quizás con los datos estadísticos y administrativos tradicionales no sea posible responder tan ágilmente a las necesidades urgentes y de rápida evolución, la recuperación y las demandas a largo plazo en materia de resiliencia derivadas de la crisis.

¿Cuánto información pueden consumir las personas sin colapsar?

Exceso de información

Sugerimos cuatro criterios básicos a los Gobiernos que buscan mejorar la forma en que utilizan sus datos y las inversiones relacionadas con sistemas de apoyo digital: 

1. Importancia: los usuarios deben percibir que la nueva información o las ideas transmitidas por el sistema son relevantes, y que tienen una clara y significativa influencia sobre los temas que son importantes para los encargados de tomar decisiones. Es esencial ir más allá de los supuestos y comprender los diversos incentivos que orientan las medidas adoptadas por quienes toman las decisiones. Pero, parafraseando al fallecido Steve Jobs, preguntar solamente a los clientes qué quieren no siempre es el camino directo para conseguir un producto que tenga repercusión. El proceso de descubrir cuán importante es la información debe combinar el aporte de algo nuevo y la concepción de un mundo diferente a lo habitual. Por ejemplo, las encuestas rápidas basadas en dispositivos móviles pueden ayudar a recopilar datos en tiempo real para saber si se respetan las políticas de contención o qué respuestas económicas funcionan sobre el terreno.

2. No redundancia: es poco probable que los encargados de tomar decisiones se interesen en utilizar un sistema que proporcione información que ya conocen; los datos deberían entregar información o conocimientos nuevos. Es difícil que un tablero de estadísticas ya conocidas en todo el mundo (por ejemplo, un panel gubernamental en que todos usan Google, o que muestre que el impacto de la COVID-19 es importante) atraiga la atención de los encargados de tomar decisiones. Será más importante sacar a la luz la relevancia distributiva de quién se ve afectado. Lo fundamental es mostrar que los datos nuevos presentan algo diferente o que las fuentes de datos convencionales tienen fallas o se encuentran desactualizadas. Los principales ejemplos valiosos pueden aparecer cuando se combinan datos mediante análisis y visualizaciones más accesibles y cuidadosamente seleccionados, por ejemplo, para mostrar los lugares críticos donde la recuperación está en riesgo.

3. Fuentes de datos creíbles y dinámicas: si el diseño de una visualización se basa en datos incorrectos o incompletos, por muy bonito que sea, se asemejará a “ponerle lápiz labial a un cerdo”. Crear un panel con datos que se deben recopilar manualmente en el futuro probablemente nunca será sostenible. Es muy difícil que los datos digitales sean perfectos desde el principio. Muchos sistemas de gestión financiera o de adquisiciones electrónicas aún no abarcan todas las transacciones. Los sistemas de datos son solo los contenedores de los datos, y en última instancia lo que importa es comprender las propiedades y el contenido de los datos concretos. La crisis puede representar una oportunidad para cambiar las prácticas habituales de compartir los datos, por ejemplo, mediante mecanismos digitales “en vivo”, como las interfaces de programación de aplicaciones (API) y el uso de herramientas de apoyo a la toma de decisiones basadas en inteligencia artificial.

4. Procesamiento: los datos deberían aportar información sobre temas específicos que están al alcance de quienes toman las decisiones. Por ejemplo, es poco probable que un encargado de tomar decisiones que no cuente con presupuesto ni facultades legales use un sistema cuya información se relaciona principalmente con aumentos presupuestarios o reformas legales. Para que los datos digitales tengan impacto no solo deben surtir el próximo documento de investigación, sino que promover formas de empoderar a los actores de primera línea —incluidos los alcaldes, los gobernadores y las autoridades centrales—, de maneras mejores y más sostenibles para enfrentar los desafíos que plantea la COVID-19.

Durante la crisis provocada por la COVID-19 se han generado enormes cantidades de datos digitales que pueden servir a los Gobiernos, pero también ha quedado de manifiesto cuán fragmentada y difícil puede ser la toma de decisiones basadas en estos datos. Es fundamental aplicar los criterios de importancia, no redundancia, contenido y procesamiento para dar un mayor sentido y significado a la siempre turbulenta avalancha de nuevos datos, especialmente en épocas de crisis y después de estas. 


Autores

Kai Kaiser

Economista superior del Banco Mundial

Tiago Carneiro Peixoto

Especialista superior en el sector público

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