{"id":21300,"date":"2020-04-06T14:33:47","date_gmt":"2020-04-06T19:33:47","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/?p=21300"},"modified":"2020-06-03T14:50:43","modified_gmt":"2020-06-03T19:50:43","slug":"data-for-good-nuevas-herramientas-para-ayudar-a-los-investigadores-a-rastrear-y-combatir-el-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2020\/04\/data-for-good-nuevas-herramientas-para-ayudar-a-los-investigadores-a-rastrear-y-combatir-el-covid-19\/","title":{"rendered":"Data for Good: Nuevas herramientas para ayudar a los investigadores a rastrear y combatir el COVID-19"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>Actualizado el 3 de junio de 2020:<\/strong><\/em><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 300\"><span style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif\">Hoy, lanzamos al p\u00fablico nuevos mapas, datos agregados y una encuesta para ayudar en la respuesta contra la pandemia del COVID-19, incluyendo:\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Un\u00a0<a href=\"https:\/\/covid-survey.dataforgood.fb.com\/?date=2020-05-29&amp;dates=2020-03-20_2020-05-29&amp;region=WORLD\">Mapa y un Panel de COVID-19,<\/a>\u00a0que muestran los resultados globales de nuestras encuestas de s\u00edntomas y datos de movimiento, con el objetivo de aportar informaci\u00f3n a autoridades de todo el mundo.<\/li>\n<li>Conjuntos adicionales de datos sobre movilidad, disponibles pare el p\u00fablico, que detallan la reducci\u00f3n de movilidad, o la permanencia, en las distintas comunidades. Esta herramienta utiliza datos agregados elaborados con un\u00a0<a href=\"https:\/\/research.fb.com\/blog\/2020\/06\/protecting-privacy-in-facebook-mobility-data-during-the-covid-19-response\/\">marco de privacidad<\/a>\u00a0diferencial\u00a0\u00a0a fin de proteger la informaci\u00f3n de las personas.<\/li>\n<li>Un mapa con los patrones de viaje entre pa\u00edses y estados para contribuir con el trabajo de los investigadores y de las ONGs que buscan entender c\u00f3mo los viajes de larga distancia contin\u00faan incidiendo en la propagaci\u00f3n del COVID-19.<\/li>\n<li>Nuevas estad\u00edsticas elaboradas por aliados que utilizan los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para entender posibles formas diseminaci\u00f3n del COVID-19 y c\u00f3mo la pandemia afecta a las comunidades.<\/li>\n<li>Una nueva encuesta sobre conocimientos, actitudes y pr\u00e1cticas de las personas en relaci\u00f3n con el COVID-19, realizada en asociaci\u00f3n con la Iniciativa del MIT sobre Econom\u00eda Digital y bajo la asesor\u00eda del Centro para Programas de Comunicaci\u00f3n de la Universidad Johns Hopkins y de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud.<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 300\">Puedes obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo protegemos la privacidad de las personas en las herramientas de nuestro programa Data for Good <a href=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2020\/06\/la-privacidad-importa-data-for-good\/\">aqu\u00ed<\/a><\/span><\/p>\n<p><em><strong>Actualizado el 20 de abril de 2020:<\/strong><\/em><\/p>\n<p>Hoy, Carnegie Mellon University (CMU) Delphi Research Center public\u00f3 los <a href=\"https:\/\/covidcast.cmu.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hallazgos iniciales<\/a> de su encuesta de s\u00edntomas voluntaria realizada en Facebook.\u00a0Utilizando datos agregados de Carnegie Mellon, Facebook produjo su primer informe y <a href=\"https:\/\/covid-survey.dataforgood.fb.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">nuevos mapas interactivos<\/a>, que pretendemos actualizar diariamente durante la epidemia. Mark Zuckerberg escribi\u00f3 en <a href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/opinion\/coronavirus-encuestas-sintomas-podrian-ser-herramienta-combatir-nid2355902\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">La Naci\u00f3n <\/a>sobre c\u00f3mo encuestas como estas pueden ser una herramienta importante para combatir el COVID-19 y anunci\u00f3 que estamos trabajando con expertos de la Universidad de Maryland para expandir este programa globalmente.<\/p>\n<p><em><strong>Publicado el 6 de abril de 2020:<\/strong><\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Aplanar la curva del COVID-19 a nivel global es un desaf\u00edo que nos involucra a todos. En momentos en que las personas adoptan el distanciamiento f\u00edsico para proteger a sus comunidades y los profesionales de la salud salvan vidas, los hospitales trabajan para conseguir los recursos necesarios y los sistemas p\u00fablicos se organizan para implementar las iniciativas correctas. Para ello, es necesario entender si las medidas preventivas est\u00e1n funcionando y de qu\u00e9 forma puede propagarse el virus.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como parte de nuestro programa <\/span><a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400\">Data for Good<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, ofrecemos mapas de movilidad poblacional que investigadores y organizaciones sin fines de lucro ya est\u00e1n usando para entender la crisis del coronavirus. El programa, que emplea datos agregados para proteger la privacidad de las personas, responde a lo que hemos escuchamos de ellos acerca del valor de esta informaci\u00f3n sobre el COVID-19. Y hoy, anunciamos nuevas herramientas para ayudarlos a combatir la propagaci\u00f3n de la enfermedad:\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tres nuevos tipos de Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para contribuir a los trabajos de pron\u00f3stico y al dise\u00f1o de medidas preventivas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Un aviso en Facebook invitando a las personas en EEUU a participar de una encuesta voluntaria del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi, de la Universidad Carnegie Mellon, dise\u00f1ada para ayudar a investigadores a identificar epicentros de COVID-19 de forma temprana.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Nuevas herramientas para prevenir enfermedades<\/b><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/tools\/disease-prevention-maps\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400\">Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> son categor\u00edas agregadas de informaci\u00f3n que los investigadores de la salud usan para comprender mejor c\u00f3mo las din\u00e1micas poblacionales inciden en la propagaci\u00f3n de enfermedades. Investigadores alrededor del mundo <a href=\"https:\/\/science.sciencemag.org\/content\/early\/2020\/03\/20\/science.abb8021\">han solicitado m\u00e1s herramientas de este tipo<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0para responder a la pandemia. Por eso, hemos puesto a disposici\u00f3n tres nuevas categor\u00edas<\/span><span style=\"font-weight: 400\">:<\/span><\/p>\n<p><b>Mapas de localizaci\u00f3n cruzada<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, que revelan la probabilidad de que las personas de un \u00e1rea entren en contacto con personas en otra, ayudando a determinar d\u00f3nde pueden aparecer nuevos focos de COVID-19.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-21301\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=890&#038;resize=725%2C543\" alt=\"\" width=\"725\" height=\"543\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=6001 6001w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=533 533w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=2048 2048w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=1440 1440w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=800 800w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=1920 1920w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/CoLocation_Italy.jpg?w=2880 2880w\" sizes=\"auto, (max-width: 725px) 100vw, 725px\" \/><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Los patrones de co-locaci\u00f3n, como \u00e9ste en Italia, ayudan a trazar modelos para determinar posibles patrones de propagaci\u00f3n de COVID-19.<\/span><\/i><\/p>\n<p><b>Tendencias de rango de movilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> que muestran si, a nivel local, las personas suelen permanecer cerca de sus hogares. Esta informaci\u00f3n es valiosa para entender si las medidas de prevenci\u00f3n van en la direcci\u00f3n correcta.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-21302\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/MovementRange_br.jpg?w=890&#038;resize=763%2C687\" alt=\"\" width=\"763\" height=\"687\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/MovementRange_br.jpg?w=890 890w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/MovementRange_br.jpg?w=444 444w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/MovementRange_br.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/MovementRange_br.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/MovementRange_br.jpg?w=667 667w\" sizes=\"auto, (max-width: 763px) 100vw, 763px\" \/><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Tendencias de movilidad en Brasil muestran si las personas, en diferentes regiones, est\u00e1n visitando otras \u00e1reas.<\/span><\/i><\/p>\n<p><b>El \u00edndice de conexi\u00f3n social <\/b><span style=\"font-weight: 400\">muestra los lazos de amistad entre diferentes estados, provincias y pa\u00edses. Esto puede ayudar a los epidemi\u00f3logos a pronosticar la posibilidad de que una enfermedad se propague, as\u00ed como tambi\u00e9n entender en donde las \u00e1reas m\u00e1s afectadas por COVID-19 necesitan ayuda.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-21303\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/SCI_US.jpg?w=890&#038;resize=787%2C591\" alt=\"\" width=\"787\" height=\"591\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/SCI_US.jpg?w=890 890w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/SCI_US.jpg?w=533 533w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/SCI_US.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/SCI_US.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/SCI_US.jpg?w=800 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 787px) 100vw, 787px\" \/><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Este mapa muestra la probabilidad de amistad en Facebook entre el East Village, Nueva York, y el resto de EE.UU, revelando c\u00f3mo los lazos sociales pueden ayudar a las comunidades a combatir y a recuperarse de la crisis<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades utilizan informaci\u00f3n agregada de Facebook, y tomamos medidas adicionales para ocultar la identidad de las personas y reducir el riesgo de reidentificaci\u00f3n. Por ejemplo, nuestros conjuntos de datos pueden mostrar informaci\u00f3n a nivel de ciudad o condado, no as\u00ed patrones individuales. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestro abordaje para proteger la privacidad de las personas en nuestro <\/span><a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/approach\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400\">sitio de Data for Good<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote><p>\u00abEste tipo de datos puede permitirnos tomar mejores decisiones en medio de un mar de incertidumbre. Analizar la informaci\u00f3n de la movilidad de las personas \u2014agregada y an\u00f3nima\u2014 podr\u00eda arrojar algo de luz sobre la predicci\u00f3n de la ruta de propagaci\u00f3n de la enfermedad, la asignaci\u00f3n geoespacial efectiva de los recursos y la atenci\u00f3n oportuna para las comunidades m\u00e1s vulnerables. En este momento, todos debemos preguntarnos: \u00bfc\u00f3mo podemos ayudar a mitigar el riesgo y el impacto que COVID-19 tendr\u00e1 en la vida de las personas.\u201d &#8211; Dr. Edgar Barroso, Director del Laboratorio de Emprendimiento y Transformaci\u00f3n, Escuela de Gobierno y Transformaci\u00f3n P\u00fablica, Tecnol\u00f3gico de Monterrey.<\/p><\/blockquote>\n<p><b>Lanzamos una encuesta para que investigadores de la salud rastreen el COVID-19\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A partir de hoy, algunas personas en Estados Unidos ver\u00e1n un enlace al tope de su News Feed para participar de una encuesta optativa y externa a Facebook, una herramienta que buscar\u00e1 ayudar a los investigadores de la salud a monitorear y pronosticar la trayectoria de propagaci\u00f3n de COVID-19. La encuesta &#8211; a cargo del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) &#8211; ser\u00e1 utilizada para informar los esfuerzos de respuesta a la crisis, incluyendo el desarrollo de mapas de calor a partir de los reportes voluntarios de s\u00edntomas. Esta informaci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudar a los sistemas de salud a planificar cu\u00e1ndo, c\u00f3mo y d\u00f3nde algunos sectores de la sociedad pueden volver a funcionar. Si los resultados son prometedores, evaluamos habilitar encuestas similares en otras partes del mundo.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-21304\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=890&#038;resize=567%2C566\" alt=\"\" width=\"567\" height=\"566\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=890 890w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=400 400w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=220 220w, https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/COVID-Survey-FB.png?w=600 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 567px) 100vw, 567px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El estudio del CMU Delphi no compartir\u00e1 las respuestas de individuos con Facebook, y\u00a0 Facebook no compartir\u00e1 informaci\u00f3n sobre qui\u00e9n eres con los investigadores. Para ayudarles a medir los resultados mientras protegemos la privacidad de las personas, compartiremos un n\u00famero de ID aleatorio que el CMU nos reenviar\u00e1 cuando alguien complete la encuesta. Luego, compartiremos una medida estad\u00edstica \u00fanica, conocida como valor ponderado, que no permite identificar a una persona pero nos ayuda a corregir los errores de muestreo.<\/span><\/p>\n<p><b>Construyendo una red global de investigadores<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Desde el comienzo de la pandemia del COVID-19, nos asociamos con docenas de expertos que pueden usar la informaci\u00f3n de los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para combatir la propagaci\u00f3n del virus. Estos expertos incluyen universidades como la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, en Estados Unidos; la Universidad Nacional TsingHua, de Taiw\u00e1n; y la Universidad de Pavia, en Italia, as\u00ed como organizaciones sin fines de lucro e instituciones como Direct Relief, la Fundaci\u00f3n Bill &amp; Melinda Gates, y el Banco Mundial. Estos socios crearon la <\/span><a href=\"https:\/\/www.covid19mobility.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400\">red de datos de movilidad de COVID-19<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, una coalici\u00f3n global que provee informaci\u00f3n en tiempo real basada las herramientas del programa Data for Good. Esta red ya est\u00e1 brindando apoyo a los esfuerzos de respuesta alrededor del mundo.<\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400\">\u201cMedir el impacto de las pol\u00edticas de distanciamiento social es cr\u00edtico en esta instancia, y los datos agregados de este tipo nos dan informaci\u00f3n que protege la privacidad individual y permite que funcionarios p\u00fablicos e investigadores desarrollen modelos predictivos\u201d. &#8211; Caroline Buckee, Directora Asociada del Centro de Din\u00e1micas de Enfermedades Transmisibles, Escuela de Salud P\u00fablica TH Chan, Harvard<\/span><\/p><\/blockquote>\n<p><b>Protegiendo la privacidad<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Facebook y la industria de la tecnolog\u00eda en general pueden, y deben, seguir encontrando formas innovadoras de ayudar a los expertos y a los gobiernos a responder a esta crisis, sin sacrificar la privacidad de las personas. Nuestras herramientas de Data for Good est\u00e1n dise\u00f1adas para proteger la informaci\u00f3n de las personas, y tenemos <\/span><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/safety\/groups\/law\/guidelines\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400\">pautas p\u00fablicas <\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">sobre c\u00f3mo respondemos a los pedidos de datos de\u00a0 gobiernos. Seguiremos siendo transparentes sobre nuestro abordaje y seguiremos consultando con funcionarios p\u00fablicos, reguladores y expertos en privacidad sobre nuestras pr\u00e1cticas.<\/span><\/p>\n<p><em><a href=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2020\/01\/coronavirus-como-protegemos-e-informamos-a-nuestra-comunidad\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Lee m\u00e1s<\/a> sobre el trabajo de Facebook para brindar apoyo a los expertos en salud a nivel global, gobiernos locales, negocios y comunidades afectadas por el COVID-19.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Actualizado el 3 de junio de 2020: Hoy, lanzamos al p\u00fablico nuevos mapas, datos agregados y una encuesta para ayudar en la respuesta contra la pandemia del COVID-19, incluyendo:\u00a0 Un\u00a0Mapa y un Panel de COVID-19,\u00a0que muestran los resultados globales de nuestras encuestas de s\u00edntomas y datos de movimiento, con el objetivo de aportar informaci\u00f3n a autoridades de todo el mundo. Conjuntos adicionales de datos sobre movilidad, disponibles pare el p\u00fablico, que detallan la reducci\u00f3n de movilidad, o la permanencia, en las distintas comunidades. Esta herramienta utiliza datos agregados elaborados con un\u00a0marco de privacidad\u00a0diferencial\u00a0\u00a0a fin de proteger la informaci\u00f3n de las personas. Un mapa con los patrones de viaje entre pa\u00edses y estados para contribuir con el trabajo de los investigadores y de las ONGs que buscan entender c\u00f3mo los viajes de larga distancia contin\u00faan incidiendo en la propagaci\u00f3n del COVID-19. Nuevas estad\u00edsticas elaboradas por aliados que utilizan los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para entender posibles formas diseminaci\u00f3n del COVID-19 y c\u00f3mo la pandemia afecta a las comunidades. Una nueva encuesta sobre conocimientos, actitudes y pr\u00e1cticas de las personas en relaci\u00f3n con el COVID-19, realizada en asociaci\u00f3n con la Iniciativa del MIT sobre Econom\u00eda Digital y bajo la asesor\u00eda del Centro para Programas de Comunicaci\u00f3n de la Universidad Johns Hopkins y de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud. Puedes obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo protegemos la privacidad de las personas en las herramientas de nuestro programa Data for Good aqu\u00ed Actualizado el 20 de abril de 2020: Hoy, Carnegie Mellon University (CMU) Delphi Research Center public\u00f3 los hallazgos iniciales de su encuesta de s\u00edntomas voluntaria realizada en Facebook.\u00a0Utilizando datos agregados de Carnegie Mellon, Facebook produjo su primer informe y nuevos mapas interactivos, que pretendemos actualizar diariamente durante la epidemia. Mark Zuckerberg escribi\u00f3 en La Naci\u00f3n sobre c\u00f3mo encuestas como estas pueden ser una herramienta importante para combatir el COVID-19 y anunci\u00f3 que estamos trabajando con expertos de la Universidad de Maryland para expandir este programa globalmente. Publicado el 6 de abril de 2020: Aplanar la curva del COVID-19 a nivel global es un desaf\u00edo que nos involucra a todos. En momentos en que las personas adoptan el distanciamiento f\u00edsico para proteger a sus comunidades y los profesionales de la salud salvan vidas, los hospitales trabajan para conseguir los recursos necesarios y los sistemas p\u00fablicos se organizan para implementar las iniciativas correctas. Para ello, es necesario entender si las medidas preventivas est\u00e1n funcionando y de qu\u00e9 forma puede propagarse el virus.\u00a0 Como parte de nuestro programa Data for Good, ofrecemos mapas de movilidad poblacional que investigadores y organizaciones sin fines de lucro ya est\u00e1n usando para entender la crisis del coronavirus. El programa, que emplea datos agregados para proteger la privacidad de las personas, responde a lo que hemos escuchamos de ellos acerca del valor de esta informaci\u00f3n sobre el COVID-19. Y hoy, anunciamos nuevas herramientas para ayudarlos a combatir la propagaci\u00f3n de la enfermedad:\u00a0\u00a0 Tres nuevos tipos de Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para contribuir a los trabajos de pron\u00f3stico y al dise\u00f1o de medidas preventivas. Un aviso en Facebook invitando a las personas en EEUU a participar de una encuesta voluntaria del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi, de la Universidad Carnegie Mellon, dise\u00f1ada para ayudar a investigadores a identificar epicentros de COVID-19 de forma temprana. Nuevas herramientas para prevenir enfermedades Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades son categor\u00edas agregadas de informaci\u00f3n que los investigadores de la salud usan para comprender mejor c\u00f3mo las din\u00e1micas poblacionales inciden en la propagaci\u00f3n de enfermedades. Investigadores alrededor del mundo han solicitado m\u00e1s herramientas de este tipo\u00a0para responder a la pandemia. Por eso, hemos puesto a disposici\u00f3n tres nuevas categor\u00edas: Mapas de localizaci\u00f3n cruzada, que revelan la probabilidad de que las personas de un \u00e1rea entren en contacto con personas en otra, ayudando a determinar d\u00f3nde pueden aparecer nuevos focos de COVID-19. Los patrones de co-locaci\u00f3n, como \u00e9ste en Italia, ayudan a trazar modelos para determinar posibles patrones de propagaci\u00f3n de COVID-19. Tendencias de rango de movilidad que muestran si, a nivel local, las personas suelen permanecer cerca de sus hogares. Esta informaci\u00f3n es valiosa para entender si las medidas de prevenci\u00f3n van en la direcci\u00f3n correcta. Tendencias de movilidad en Brasil muestran si las personas, en diferentes regiones, est\u00e1n visitando otras \u00e1reas. El \u00edndice de conexi\u00f3n social muestra los lazos de amistad entre diferentes estados, provincias y pa\u00edses. Esto puede ayudar a los epidemi\u00f3logos a pronosticar la posibilidad de que una enfermedad se propague, as\u00ed como tambi\u00e9n entender en donde las \u00e1reas m\u00e1s afectadas por COVID-19 necesitan ayuda. Este mapa muestra la probabilidad de amistad en Facebook entre el East Village, Nueva York, y el resto de EE.UU, revelando c\u00f3mo los lazos sociales pueden ayudar a las comunidades a combatir y a recuperarse de la crisis. Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades utilizan informaci\u00f3n agregada de Facebook, y tomamos medidas adicionales para ocultar la identidad de las personas y reducir el riesgo de reidentificaci\u00f3n. Por ejemplo, nuestros conjuntos de datos pueden mostrar informaci\u00f3n a nivel de ciudad o condado, no as\u00ed patrones individuales. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestro abordaje para proteger la privacidad de las personas en nuestro sitio de Data for Good.\u00a0 \u00abEste tipo de datos puede permitirnos tomar mejores decisiones en medio de un mar de incertidumbre. Analizar la informaci\u00f3n de la movilidad de las personas \u2014agregada y an\u00f3nima\u2014 podr\u00eda arrojar algo de luz sobre la predicci\u00f3n de la ruta de propagaci\u00f3n de la enfermedad, la asignaci\u00f3n geoespacial efectiva de los recursos y la atenci\u00f3n oportuna para las comunidades m\u00e1s vulnerables. En este momento, todos debemos preguntarnos: \u00bfc\u00f3mo podemos ayudar a mitigar el riesgo y el impacto que COVID-19 tendr\u00e1 en la vida de las personas.\u201d &#8211; Dr. Edgar Barroso, Director del Laboratorio de Emprendimiento y Transformaci\u00f3n, Escuela de Gobierno y Transformaci\u00f3n P\u00fablica, Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Lanzamos una encuesta para que investigadores de la salud rastreen el COVID-19\u00a0 A partir de hoy, algunas personas en Estados Unidos ver\u00e1n un enlace al tope de su News Feed para participar de una encuesta optativa y externa a Facebook, una herramienta que buscar\u00e1 ayudar a los investigadores de la salud a monitorear y pronosticar la trayectoria de propagaci\u00f3n de COVID-19. La encuesta &#8211; a cargo del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) &#8211; ser\u00e1 utilizada para informar los esfuerzos de respuesta a la crisis, incluyendo el desarrollo de mapas de calor a partir de los reportes voluntarios de s\u00edntomas. Esta informaci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudar a los sistemas de salud a planificar cu\u00e1ndo, c\u00f3mo y d\u00f3nde algunos sectores de la sociedad pueden volver a funcionar. Si los resultados son prometedores, evaluamos habilitar encuestas similares en otras partes del mundo. El estudio del CMU Delphi no compartir\u00e1 las respuestas de individuos con Facebook, y\u00a0 Facebook no compartir\u00e1 informaci\u00f3n sobre qui\u00e9n eres con los investigadores. Para ayudarles a medir los resultados mientras protegemos la privacidad de las personas, compartiremos un n\u00famero de ID aleatorio que el CMU nos reenviar\u00e1 cuando alguien complete la encuesta. Luego, compartiremos una medida estad\u00edstica \u00fanica, conocida como valor ponderado, que no permite identificar a una persona pero nos ayuda a corregir los errores de muestreo. Construyendo una red global de investigadores Desde el comienzo de la pandemia del COVID-19, nos asociamos con docenas de expertos que pueden usar la informaci\u00f3n de los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para combatir la propagaci\u00f3n del virus. Estos expertos incluyen universidades como la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, en Estados Unidos; la Universidad Nacional TsingHua, de Taiw\u00e1n; y la Universidad de Pavia, en Italia, as\u00ed como organizaciones sin fines de lucro e instituciones como Direct Relief, la Fundaci\u00f3n Bill &amp; Melinda Gates, y el Banco Mundial. Estos socios crearon la red de datos de movilidad de COVID-19, una coalici\u00f3n global que provee informaci\u00f3n en tiempo real basada las herramientas del programa Data for Good. Esta red ya est\u00e1 brindando apoyo a los esfuerzos de respuesta alrededor del mundo. \u201cMedir el impacto de las pol\u00edticas de distanciamiento social es cr\u00edtico en esta instancia, y los datos agregados de este tipo nos dan informaci\u00f3n que protege la privacidad individual y permite que funcionarios p\u00fablicos e investigadores desarrollen modelos predictivos\u201d. &#8211; Caroline Buckee, Directora Asociada del Centro de Din\u00e1micas de Enfermedades Transmisibles, Escuela de Salud P\u00fablica TH Chan, Harvard Protegiendo la privacidad Facebook y la industria de la tecnolog\u00eda en general pueden, y deben, seguir encontrando formas innovadoras de ayudar a los expertos y a los gobiernos a responder a esta crisis, sin sacrificar la privacidad de las personas. Nuestras herramientas de Data for Good est\u00e1n dise\u00f1adas para proteger la informaci\u00f3n de las personas, y tenemos pautas p\u00fablicas sobre c\u00f3mo respondemos a los pedidos de datos de\u00a0 gobiernos. Seguiremos siendo transparentes sobre nuestro abordaje y seguiremos consultando con funcionarios p\u00fablicos, reguladores y expertos en privacidad sobre nuestras pr\u00e1cticas. 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Conjuntos adicionales de datos sobre movilidad, disponibles pare el p\u00fablico, que detallan la reducci\u00f3n de movilidad, o la permanencia, en las distintas comunidades. Esta herramienta utiliza datos agregados elaborados con un\u00a0marco de privacidad\u00a0diferencial\u00a0\u00a0a fin de proteger la informaci\u00f3n de las personas. Un mapa con los patrones de viaje entre pa\u00edses y estados para contribuir con el trabajo de los investigadores y de las ONGs que buscan entender c\u00f3mo los viajes de larga distancia contin\u00faan incidiendo en la propagaci\u00f3n del COVID-19. Nuevas estad\u00edsticas elaboradas por aliados que utilizan los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para entender posibles formas diseminaci\u00f3n del COVID-19 y c\u00f3mo la pandemia afecta a las comunidades. Una nueva encuesta sobre conocimientos, actitudes y pr\u00e1cticas de las personas en relaci\u00f3n con el COVID-19, realizada en asociaci\u00f3n con la Iniciativa del MIT sobre Econom\u00eda Digital y bajo la asesor\u00eda del Centro para Programas de Comunicaci\u00f3n de la Universidad Johns Hopkins y de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud. Puedes obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo protegemos la privacidad de las personas en las herramientas de nuestro programa Data for Good aqu\u00ed Actualizado el 20 de abril de 2020: Hoy, Carnegie Mellon University (CMU) Delphi Research Center public\u00f3 los hallazgos iniciales de su encuesta de s\u00edntomas voluntaria realizada en Facebook.\u00a0Utilizando datos agregados de Carnegie Mellon, Facebook produjo su primer informe y nuevos mapas interactivos, que pretendemos actualizar diariamente durante la epidemia. Mark Zuckerberg escribi\u00f3 en La Naci\u00f3n sobre c\u00f3mo encuestas como estas pueden ser una herramienta importante para combatir el COVID-19 y anunci\u00f3 que estamos trabajando con expertos de la Universidad de Maryland para expandir este programa globalmente. Publicado el 6 de abril de 2020: Aplanar la curva del COVID-19 a nivel global es un desaf\u00edo que nos involucra a todos. En momentos en que las personas adoptan el distanciamiento f\u00edsico para proteger a sus comunidades y los profesionales de la salud salvan vidas, los hospitales trabajan para conseguir los recursos necesarios y los sistemas p\u00fablicos se organizan para implementar las iniciativas correctas. Para ello, es necesario entender si las medidas preventivas est\u00e1n funcionando y de qu\u00e9 forma puede propagarse el virus.\u00a0 Como parte de nuestro programa Data for Good, ofrecemos mapas de movilidad poblacional que investigadores y organizaciones sin fines de lucro ya est\u00e1n usando para entender la crisis del coronavirus. El programa, que emplea datos agregados para proteger la privacidad de las personas, responde a lo que hemos escuchamos de ellos acerca del valor de esta informaci\u00f3n sobre el COVID-19. Y hoy, anunciamos nuevas herramientas para ayudarlos a combatir la propagaci\u00f3n de la enfermedad:\u00a0\u00a0 Tres nuevos tipos de Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para contribuir a los trabajos de pron\u00f3stico y al dise\u00f1o de medidas preventivas. Un aviso en Facebook invitando a las personas en EEUU a participar de una encuesta voluntaria del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi, de la Universidad Carnegie Mellon, dise\u00f1ada para ayudar a investigadores a identificar epicentros de COVID-19 de forma temprana. Nuevas herramientas para prevenir enfermedades Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades son categor\u00edas agregadas de informaci\u00f3n que los investigadores de la salud usan para comprender mejor c\u00f3mo las din\u00e1micas poblacionales inciden en la propagaci\u00f3n de enfermedades. Investigadores alrededor del mundo han solicitado m\u00e1s herramientas de este tipo\u00a0para responder a la pandemia. Por eso, hemos puesto a disposici\u00f3n tres nuevas categor\u00edas: Mapas de localizaci\u00f3n cruzada, que revelan la probabilidad de que las personas de un \u00e1rea entren en contacto con personas en otra, ayudando a determinar d\u00f3nde pueden aparecer nuevos focos de COVID-19. Los patrones de co-locaci\u00f3n, como \u00e9ste en Italia, ayudan a trazar modelos para determinar posibles patrones de propagaci\u00f3n de COVID-19. Tendencias de rango de movilidad que muestran si, a nivel local, las personas suelen permanecer cerca de sus hogares. Esta informaci\u00f3n es valiosa para entender si las medidas de prevenci\u00f3n van en la direcci\u00f3n correcta. Tendencias de movilidad en Brasil muestran si las personas, en diferentes regiones, est\u00e1n visitando otras \u00e1reas. El \u00edndice de conexi\u00f3n social muestra los lazos de amistad entre diferentes estados, provincias y pa\u00edses. Esto puede ayudar a los epidemi\u00f3logos a pronosticar la posibilidad de que una enfermedad se propague, as\u00ed como tambi\u00e9n entender en donde las \u00e1reas m\u00e1s afectadas por COVID-19 necesitan ayuda. Este mapa muestra la probabilidad de amistad en Facebook entre el East Village, Nueva York, y el resto de EE.UU, revelando c\u00f3mo los lazos sociales pueden ayudar a las comunidades a combatir y a recuperarse de la crisis. Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades utilizan informaci\u00f3n agregada de Facebook, y tomamos medidas adicionales para ocultar la identidad de las personas y reducir el riesgo de reidentificaci\u00f3n. Por ejemplo, nuestros conjuntos de datos pueden mostrar informaci\u00f3n a nivel de ciudad o condado, no as\u00ed patrones individuales. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestro abordaje para proteger la privacidad de las personas en nuestro sitio de Data for Good.\u00a0 \u00abEste tipo de datos puede permitirnos tomar mejores decisiones en medio de un mar de incertidumbre. 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Lanzamos una encuesta para que investigadores de la salud rastreen el COVID-19\u00a0 A partir de hoy, algunas personas en Estados Unidos ver\u00e1n un enlace al tope de su News Feed para participar de una encuesta optativa y externa a Facebook, una herramienta que buscar\u00e1 ayudar a los investigadores de la salud a monitorear y pronosticar la trayectoria de propagaci\u00f3n de COVID-19. La encuesta &#8211; a cargo del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) &#8211; ser\u00e1 utilizada para informar los esfuerzos de respuesta a la crisis, incluyendo el desarrollo de mapas de calor a partir de los reportes voluntarios de s\u00edntomas. Esta informaci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudar a los sistemas de salud a planificar cu\u00e1ndo, c\u00f3mo y d\u00f3nde algunos sectores de la sociedad pueden volver a funcionar. Si los resultados son prometedores, evaluamos habilitar encuestas similares en otras partes del mundo. El estudio del CMU Delphi no compartir\u00e1 las respuestas de individuos con Facebook, y\u00a0 Facebook no compartir\u00e1 informaci\u00f3n sobre qui\u00e9n eres con los investigadores. Para ayudarles a medir los resultados mientras protegemos la privacidad de las personas, compartiremos un n\u00famero de ID aleatorio que el CMU nos reenviar\u00e1 cuando alguien complete la encuesta. Luego, compartiremos una medida estad\u00edstica \u00fanica, conocida como valor ponderado, que no permite identificar a una persona pero nos ayuda a corregir los errores de muestreo. Construyendo una red global de investigadores Desde el comienzo de la pandemia del COVID-19, nos asociamos con docenas de expertos que pueden usar la informaci\u00f3n de los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para combatir la propagaci\u00f3n del virus. 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Conjuntos adicionales de datos sobre movilidad, disponibles pare el p\u00fablico, que detallan la reducci\u00f3n de movilidad, o la permanencia, en las distintas comunidades. Esta herramienta utiliza datos agregados elaborados con un\u00a0marco de privacidad\u00a0diferencial\u00a0\u00a0a fin de proteger la informaci\u00f3n de las personas. Un mapa con los patrones de viaje entre pa\u00edses y estados para contribuir con el trabajo de los investigadores y de las ONGs que buscan entender c\u00f3mo los viajes de larga distancia contin\u00faan incidiendo en la propagaci\u00f3n del COVID-19. Nuevas estad\u00edsticas elaboradas por aliados que utilizan los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para entender posibles formas diseminaci\u00f3n del COVID-19 y c\u00f3mo la pandemia afecta a las comunidades. Una nueva encuesta sobre conocimientos, actitudes y pr\u00e1cticas de las personas en relaci\u00f3n con el COVID-19, realizada en asociaci\u00f3n con la Iniciativa del MIT sobre Econom\u00eda Digital y bajo la asesor\u00eda del Centro para Programas de Comunicaci\u00f3n de la Universidad Johns Hopkins y de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud. Puedes obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo protegemos la privacidad de las personas en las herramientas de nuestro programa Data for Good aqu\u00ed Actualizado el 20 de abril de 2020: Hoy, Carnegie Mellon University (CMU) Delphi Research Center public\u00f3 los hallazgos iniciales de su encuesta de s\u00edntomas voluntaria realizada en Facebook.\u00a0Utilizando datos agregados de Carnegie Mellon, Facebook produjo su primer informe y nuevos mapas interactivos, que pretendemos actualizar diariamente durante la epidemia. Mark Zuckerberg escribi\u00f3 en La Naci\u00f3n sobre c\u00f3mo encuestas como estas pueden ser una herramienta importante para combatir el COVID-19 y anunci\u00f3 que estamos trabajando con expertos de la Universidad de Maryland para expandir este programa globalmente. Publicado el 6 de abril de 2020: Aplanar la curva del COVID-19 a nivel global es un desaf\u00edo que nos involucra a todos. En momentos en que las personas adoptan el distanciamiento f\u00edsico para proteger a sus comunidades y los profesionales de la salud salvan vidas, los hospitales trabajan para conseguir los recursos necesarios y los sistemas p\u00fablicos se organizan para implementar las iniciativas correctas. Para ello, es necesario entender si las medidas preventivas est\u00e1n funcionando y de qu\u00e9 forma puede propagarse el virus.\u00a0 Como parte de nuestro programa Data for Good, ofrecemos mapas de movilidad poblacional que investigadores y organizaciones sin fines de lucro ya est\u00e1n usando para entender la crisis del coronavirus. El programa, que emplea datos agregados para proteger la privacidad de las personas, responde a lo que hemos escuchamos de ellos acerca del valor de esta informaci\u00f3n sobre el COVID-19. Y hoy, anunciamos nuevas herramientas para ayudarlos a combatir la propagaci\u00f3n de la enfermedad:\u00a0\u00a0 Tres nuevos tipos de Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para contribuir a los trabajos de pron\u00f3stico y al dise\u00f1o de medidas preventivas. Un aviso en Facebook invitando a las personas en EEUU a participar de una encuesta voluntaria del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi, de la Universidad Carnegie Mellon, dise\u00f1ada para ayudar a investigadores a identificar epicentros de COVID-19 de forma temprana. Nuevas herramientas para prevenir enfermedades Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades son categor\u00edas agregadas de informaci\u00f3n que los investigadores de la salud usan para comprender mejor c\u00f3mo las din\u00e1micas poblacionales inciden en la propagaci\u00f3n de enfermedades. Investigadores alrededor del mundo han solicitado m\u00e1s herramientas de este tipo\u00a0para responder a la pandemia. Por eso, hemos puesto a disposici\u00f3n tres nuevas categor\u00edas: Mapas de localizaci\u00f3n cruzada, que revelan la probabilidad de que las personas de un \u00e1rea entren en contacto con personas en otra, ayudando a determinar d\u00f3nde pueden aparecer nuevos focos de COVID-19. Los patrones de co-locaci\u00f3n, como \u00e9ste en Italia, ayudan a trazar modelos para determinar posibles patrones de propagaci\u00f3n de COVID-19. Tendencias de rango de movilidad que muestran si, a nivel local, las personas suelen permanecer cerca de sus hogares. Esta informaci\u00f3n es valiosa para entender si las medidas de prevenci\u00f3n van en la direcci\u00f3n correcta. Tendencias de movilidad en Brasil muestran si las personas, en diferentes regiones, est\u00e1n visitando otras \u00e1reas. El \u00edndice de conexi\u00f3n social muestra los lazos de amistad entre diferentes estados, provincias y pa\u00edses. Esto puede ayudar a los epidemi\u00f3logos a pronosticar la posibilidad de que una enfermedad se propague, as\u00ed como tambi\u00e9n entender en donde las \u00e1reas m\u00e1s afectadas por COVID-19 necesitan ayuda. Este mapa muestra la probabilidad de amistad en Facebook entre el East Village, Nueva York, y el resto de EE.UU, revelando c\u00f3mo los lazos sociales pueden ayudar a las comunidades a combatir y a recuperarse de la crisis. Los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades utilizan informaci\u00f3n agregada de Facebook, y tomamos medidas adicionales para ocultar la identidad de las personas y reducir el riesgo de reidentificaci\u00f3n. Por ejemplo, nuestros conjuntos de datos pueden mostrar informaci\u00f3n a nivel de ciudad o condado, no as\u00ed patrones individuales. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestro abordaje para proteger la privacidad de las personas en nuestro sitio de Data for Good.\u00a0 \u00abEste tipo de datos puede permitirnos tomar mejores decisiones en medio de un mar de incertidumbre. Analizar la informaci\u00f3n de la movilidad de las personas \u2014agregada y an\u00f3nima\u2014 podr\u00eda arrojar algo de luz sobre la predicci\u00f3n de la ruta de propagaci\u00f3n de la enfermedad, la asignaci\u00f3n geoespacial efectiva de los recursos y la atenci\u00f3n oportuna para las comunidades m\u00e1s vulnerables. En este momento, todos debemos preguntarnos: \u00bfc\u00f3mo podemos ayudar a mitigar el riesgo y el impacto que COVID-19 tendr\u00e1 en la vida de las personas.\u201d &#8211; Dr. Edgar Barroso, Director del Laboratorio de Emprendimiento y Transformaci\u00f3n, Escuela de Gobierno y Transformaci\u00f3n P\u00fablica, Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Lanzamos una encuesta para que investigadores de la salud rastreen el COVID-19\u00a0 A partir de hoy, algunas personas en Estados Unidos ver\u00e1n un enlace al tope de su News Feed para participar de una encuesta optativa y externa a Facebook, una herramienta que buscar\u00e1 ayudar a los investigadores de la salud a monitorear y pronosticar la trayectoria de propagaci\u00f3n de COVID-19. La encuesta &#8211; a cargo del Centro de Investigaci\u00f3n Delphi de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) &#8211; ser\u00e1 utilizada para informar los esfuerzos de respuesta a la crisis, incluyendo el desarrollo de mapas de calor a partir de los reportes voluntarios de s\u00edntomas. Esta informaci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudar a los sistemas de salud a planificar cu\u00e1ndo, c\u00f3mo y d\u00f3nde algunos sectores de la sociedad pueden volver a funcionar. Si los resultados son prometedores, evaluamos habilitar encuestas similares en otras partes del mundo. El estudio del CMU Delphi no compartir\u00e1 las respuestas de individuos con Facebook, y\u00a0 Facebook no compartir\u00e1 informaci\u00f3n sobre qui\u00e9n eres con los investigadores. Para ayudarles a medir los resultados mientras protegemos la privacidad de las personas, compartiremos un n\u00famero de ID aleatorio que el CMU nos reenviar\u00e1 cuando alguien complete la encuesta. Luego, compartiremos una medida estad\u00edstica \u00fanica, conocida como valor ponderado, que no permite identificar a una persona pero nos ayuda a corregir los errores de muestreo. Construyendo una red global de investigadores Desde el comienzo de la pandemia del COVID-19, nos asociamos con docenas de expertos que pueden usar la informaci\u00f3n de los Mapas de Prevenci\u00f3n de Enfermedades para combatir la propagaci\u00f3n del virus. Estos expertos incluyen universidades como la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, en Estados Unidos; la Universidad Nacional TsingHua, de Taiw\u00e1n; y la Universidad de Pavia, en Italia, as\u00ed como organizaciones sin fines de lucro e instituciones como Direct Relief, la Fundaci\u00f3n Bill &amp; Melinda Gates, y el Banco Mundial. Estos socios crearon la red de datos de movilidad de COVID-19, una coalici\u00f3n global que provee informaci\u00f3n en tiempo real basada las herramientas del programa Data for Good. Esta red ya est\u00e1 brindando apoyo a los esfuerzos de respuesta alrededor del mundo. \u201cMedir el impacto de las pol\u00edticas de distanciamiento social es cr\u00edtico en esta instancia, y los datos agregados de este tipo nos dan informaci\u00f3n que protege la privacidad individual y permite que funcionarios p\u00fablicos e investigadores desarrollen modelos predictivos\u201d. &#8211; Caroline Buckee, Directora Asociada del Centro de Din\u00e1micas de Enfermedades Transmisibles, Escuela de Salud P\u00fablica TH Chan, Harvard Protegiendo la privacidad Facebook y la industria de la tecnolog\u00eda en general pueden, y deben, seguir encontrando formas innovadoras de ayudar a los expertos y a los gobiernos a responder a esta crisis, sin sacrificar la privacidad de las personas. Nuestras herramientas de Data for Good est\u00e1n dise\u00f1adas para proteger la informaci\u00f3n de las personas, y tenemos pautas p\u00fablicas sobre c\u00f3mo respondemos a los pedidos de datos de\u00a0 gobiernos. Seguiremos siendo transparentes sobre nuestro abordaje y seguiremos consultando con funcionarios p\u00fablicos, reguladores y expertos en privacidad sobre nuestras pr\u00e1cticas. Lee m\u00e1s sobre el trabajo de Facebook para brindar apoyo a los expertos en salud a nivel global, gobiernos locales, negocios y comunidades afectadas por el COVID-19. &nbsp;","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2020\/04\/data-for-good-nuevas-herramientas-para-ayudar-a-los-investigadores-a-rastrear-y-combatir-el-covid-19\/","og_site_name":"Acerca de Meta","article_published_time":"2020-04-06T19:33:47+00:00","article_modified_time":"2020-06-03T19:50:43+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":576,"url":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2020\/04\/Data-for-Good-Banner.jpg?resize=1024,576","type":"image\/jpeg"}],"author":"ceciliacartoceti","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"8 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