Lo que el granizo nos dejó

Es mundialmente sabido que las redes sociales pueden brindarnos información relevante sobre eventos que han sucedido o están sucediendo en el momento. Esto se debe a que millones de personas alrededor del planeta están constantemente conectadas a sus familiares, amigos y compañeros de trabajo mediante sus computadoras o teléfonos celulares. Es por esto que las redes sociales como fuente de información han recibido mucha atención recientemente.

Twitter, un servicio de microblogging muy popular en Argentina y el mundo, permite llevar el ritmo de eventos sociales, económicos, climáticos y otros, en tiempo real. En BerecoLabs, se desarrolló un algoritmo que permite monitorizar los tweets de las personas y detectar el evento climático buscado. Para esto, se ideó un clasificador de tweets basado en características particulares de los mismos como las palabras clave, el número de palabras y su contexto. Posteriormente, producimos un modelo probabilístico espacio-temporal del target que permite ubicar espacialmente el centro del evento climático.

El día lunes 30 de septiembre, tuvo lugar el comienzo de una tormenta muy importante en gran parte de la provincia de Buenos Aires. Esa mañana, el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) publicó alertas que indicarían fuertes tormentas con ráfagas y ocasional caída de granizo. A partir de esto, muchos medios de comunicación comenzaron a advertir a los ciudadanos sobre el evento climático que llegaría a Buenos Aires esa mañana a las 11 am y terminaría a la tarde del día siguiente.

Las estaciones meteorológicas utilizadas en BerecoLabs, pronosticaron lluvias para ese mismo día y notificaron el comienzo de la tormenta momentos más tarde. Las alertas de granizo no tardaron en aparecer: el algoritmo basado en la lectura de palabras clave en la base de datos de Twitter, permitió detectar todas las zonas del AMBA en las que estaba ocurriendo el granizo en tiempo real.

En el siguiente video se puede observar un análisis claro de la situación de la tormenta pasada. El mismo, ejemplifica de manera simple la recolección de datos que generó el algoritmo a lo largo del tiempo mientras iba ocurriendo la tormenta. Se observan los tweets georreferenciados de los ciudadanos que muestran con claridad las zonas y los horarios en los que granizó en el AMBA.

Video - Dispersión geográfica de los tweets sobre el Área Metropolitana de Buenos Aires evidenciando el impacto de la tormenta sobre los ciudadanos del AMBA

El objetivo de este Lab es generar un sistema de alertas que permita notificar con anticipación a los ciudadanos del Área Metropolitana de Buenos Aires sobre este tipo de eventos climáticos para reducir los daños que se podrían llegar a generar.

Esto por esto que no sólo la base de datos de Twitter fue utilizada para seguir el rastro de la tormenta. Se utiliza información de las alertas a corto plazo emitidas por el SMN, como también estaciones meteorológicas ubicadas estratégicamente que, combinada con las alertas generadas por el algoritmo de Twitter y las alertas del SMN, brindan una información mucho más completa sobre el evento climático.