MÉTODOS VS MÉTODOS
TRADICIONALES
DATA-DRIVEN
Por: César Arias.
Big Data
Antes de la “era de los datos”, la conservación animal se basaba en hacer predicciones
sobre las poblaciones totales a partir de pequeñas muestras. Básicamente, el método
tradicional consistía en: de una muestra de 10 animales, si dos contraen una enfermedad
mortal, podemos asumir que 2/10 partes de esa población se verán afectadas por
la enfermedad. Evidentemente, este sistema tiene algunos puntos débiles, como la
dependencia de la ubicación geográfica de los animales, considerar si la enfermedad
es contagiosa o no…etc.
Las analíticas Big Data actuales
nos permiten examinar conjuntos de
datos increíblemente grandes para
identificar patrones y correlaciones
entre ellos. Las conclusiones que se
obtienen se basan en datos concre-
tos, no en suposiciones, siendo por
tanto más precisas y significativas.
Cuando hablamos de conserva-
ción animal, es esencial actuar con
rapidez. Las técnicas Big Data son
infinitamente más rápidas y eficien-
tes que los métodos manuales que
se usaban tradicionalmente, con un
nivel de precisión comparable.
¿Y por qué es tan importante la ve-
locidad? La respuesta es clara. Si los
científicos están investigando una
población animal en declive, cuanto
antes reciban la información, antes
pueden tomar medidas para evitar la
extinción de esa especie.
Además de las fuentes de informa-
ción tradicionales, como las cifras de
población animal, las analíticas Big
Data permiten obtener información
de otras fuentes como las redes so-
ciales, mensajería electrónica, res-
puestas a encuestas, datos móviles,
cámaras, sensores sobre los propios
animales, etc. Por ejemplo, existen
sensores que permiten identificar
cuándo un animal es víctima de caza
ilegal. Además de esto, puede haber
cámaras que identifiquen a los cri-
minales. Este hecho no sólo permite
capturar a los responsables de estas
acciones, sino que también tiene un
efecto disuasorio sobre posibles fu-
turos cazadores furtivos.
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