{"id":7089,"date":"2019-06-11T11:16:06","date_gmt":"2019-06-11T16:16:06","guid":{"rendered":"http:\/\/ltam.newsroom.fb.com\/?p=7089"},"modified":"2019-11-04T13:13:16","modified_gmt":"2019-11-04T19:13:16","slug":"facebook-lanza-mapas-de-densidad-de-poblacion-de-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2019\/06\/facebook-lanza-mapas-de-densidad-de-poblacion-de-america-latina\/","title":{"rendered":"Facebook lanza mapas de densidad de poblaci\u00f3n de Am\u00e9rica Latina"},"content":{"rendered":"

Hoy, Facebook presenta los mapas de poblaci\u00f3n en alta resoluci\u00f3n de pa\u00edses latinoamericanos m\u00e1s detallados del mundo hasta la fecha. Estos mapas estiman no solo el n\u00famero de personas que viven por cada cuadr\u00edcula de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n demogr\u00e1fica como el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os y de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como el de la poblaci\u00f3n de j\u00f3venes y adultos mayores.<\/p>\n

Los mapas de densidad de poblaci\u00f3n tienen el fin de ayudar a las organizaciones sin fines de lucro y a los investigadores a aprovechar la inteligencia artificial y el Big Data para abordar desaf\u00edos sociales, de salud y de infraestructura a gran escala en la regi\u00f3n, y acelerar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.<\/p>\n

Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) con im\u00e1genes satelitales e informaci\u00f3n de censos. Al combinar el conjunto de datos p\u00fablicos y comerciales con las capacidades de la IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son 3 veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente.<\/p>\n

Hace dos a\u00f1os, Facebook comenz\u00f3 a trabajar junto a la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes de sat\u00e9lite y datos de censos para construir mapas de poblaci\u00f3n detallados que mejoren los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como la Cruz Roja Americana y su proyecto Missing Maps (Mapas Faltantes), nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n pueden tener aplicaciones profundas en la salud p\u00fablica.<\/p>\n

Las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n ya existen en gran parte del mundo. Sin embargo, antes del proyecto de mapeo de Facebook, habr\u00eda requerido innumerables horas para que los voluntarios analicen millones de millas cuadradas de im\u00e1genes para identificar cu\u00e1l conten\u00eda una peque\u00f1a ciudad o aldea remota.<\/p>\n

Facebook us\u00f3 la inteligencia artificial para resolver ese problema, procesando de manera eficiente los datos a una escala de petabyte. Solo para Am\u00e9rica Latina, por ejemplo, el sistema de visi\u00f3n por computadora examin\u00f3 9.8 mil millones de im\u00e1genes individuales para determinar si conten\u00edan un edificio. El equipo encontr\u00f3 aproximadamente 94 millones de edificios en pocos d\u00edas.<\/p>\n

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Este mapa de densidad de poblaci\u00f3n muestra mujeres en edad reproductiva en Brasil.<\/figcaption><\/figure>\n

\u00abAl comenzar mi carrera en USAID trabajando en el control de la malaria, fui testigo del papel fundamental que desempe\u00f1an los datos precisos en la efectividad de los esfuerzos humanitarios.\u00bb, dice Laura McGorman, L\u00edder de Pol\u00edticas de Datos para el Bienestar en Facebook. \u00abLo emocionante de proyectos como estos es que brindan una oportunidad para que nuestra compa\u00f1\u00eda contribuya a trav\u00e9s de nuestra experiencia en el aprendizaje de datos y de las m\u00e1quinas.\u00bb.<\/p>\n

Las organizaciones de salud ya est\u00e1n utilizando los mapas impulsados por la IA para ayudar a asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde los mapas de alta resoluci\u00f3n ayudaron a la Cruz Roja Americana y su proyecto de Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas. Esto ayud\u00f3 a la Cruz Roja y otros equipos en el terreno a tomar decisiones m\u00e1s eficientes sobre d\u00f3nde desplegar a 3,000 trabajadores de la salud para promover la vacunaci\u00f3n contra el sarampi\u00f3n. Del mismo modo, despu\u00e9s del cicl\u00f3n Idai, un equipo de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Direct Relief, Nethope y la Universidad de Northwestern usaron el mapa de alta resoluci\u00f3n de Mozambique para identificar \u00e1reas donde podr\u00eda ocurrir el c\u00f3lera para priorizar el posible almacenamiento de tratamientos.<\/p>\n

Humanitarian Open Street Map, un proyecto de mapeo que aplica principios de c\u00f3digo abierto y el intercambio de datos abiertos para respuesta humanitaria y desarrollo econ\u00f3mico, tambi\u00e9n ha utilizado los mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n en varios pa\u00edses para potenciar su trabajo. \u00abLos mapas de Facebook aseguran que enfoquemos el tiempo y los recursos de nuestros voluntarios en los lugares donde m\u00e1s se necesitan, mejorando la eficacia de nuestros programas\u00bb, dice Tyler Radford, director ejecutivo del Equipo Humanitario OpenStreetMap, que participa en el proyecto Missing Maps.<\/p>\n

Investigadores del Latin American Public Opinion Project (LAPOP) en la Universidad de Vanderbilt tambi\u00e9n est\u00e1n interesados en utilizar los mapas en alta resoluci\u00f3n de Facebook para mejorar el proceso de muestreo en sus estudios. \u201cA menudo, los investigadores que trabajan en pa\u00edses en v\u00edas de desarrollo deben construir sus muestras a partir de datos censales antiguos y disponibles solo en un alto nivel de agregaci\u00f3n\u201d, expres\u00f3 Noam Lupu, Profesor Adjunto de Ciencias Pol\u00edticas y Director Adjunto en LAPOP. \u201cEstos mapas nos permitir\u00e1n identificar, en unidades censales y de mejor manera, d\u00f3nde est\u00e1n localizadas las poblaciones, incrementando la precisi\u00f3n de nuestras muestras y la representatividad de nuestros estudios\u201d.<\/p>\n

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Este mapa de densidad de poblaci\u00f3n muestra la poblaci\u00f3n anciana en M\u00e9xico.<\/figcaption><\/figure>\n

Los \u00faltimos mapas para Am\u00e9rica Latina pueden descargarse gratuitamente en la p\u00e1gina de Facebook en el portal Humanitarian Data Exchange<\/a><\/i>. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el trabajo de Facebook en mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n y otros esfuerzos sobre datos para el bienestar, visite el sitio web del proyecto aqu\u00ed <\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Hoy, Facebook presenta los mapas de poblaci\u00f3n en alta resoluci\u00f3n de pa\u00edses latinoamericanos m\u00e1s detallados del mundo hasta la fecha. Estos mapas estiman no solo el n\u00famero de personas que viven por cada cuadr\u00edcula de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n demogr\u00e1fica como el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os y de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como el de la poblaci\u00f3n de j\u00f3venes y adultos mayores. 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Despu\u00e9s de trabajar con grupos como la Cruz Roja Americana y su proyecto Missing Maps (Mapas Faltantes), nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n pueden tener aplicaciones profundas en la salud p\u00fablica. Las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n ya existen en gran parte del mundo. Sin embargo, antes del proyecto de mapeo de Facebook, habr\u00eda requerido innumerables horas para que los voluntarios analicen millones de millas cuadradas de im\u00e1genes para identificar cu\u00e1l conten\u00eda una peque\u00f1a ciudad o aldea remota. Facebook us\u00f3 la inteligencia artificial para resolver ese problema, procesando de manera eficiente los datos a una escala de petabyte. Solo para Am\u00e9rica Latina, por ejemplo, el sistema de visi\u00f3n por computadora examin\u00f3 9.8 mil millones de im\u00e1genes individuales para determinar si conten\u00edan un edificio. El equipo encontr\u00f3 aproximadamente 94 millones de edificios en pocos d\u00edas. \u00abAl comenzar mi carrera en USAID trabajando en el control de la malaria, fui testigo del papel fundamental que desempe\u00f1an los datos precisos en la efectividad de los esfuerzos humanitarios.\u00bb, dice Laura McGorman, L\u00edder de Pol\u00edticas de Datos para el Bienestar en Facebook. \u00abLo emocionante de proyectos como estos es que brindan una oportunidad para que nuestra compa\u00f1\u00eda contribuya a trav\u00e9s de nuestra experiencia en el aprendizaje de datos y de las m\u00e1quinas.\u00bb. Las organizaciones de salud ya est\u00e1n utilizando los mapas impulsados por la IA para ayudar a asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde los mapas de alta resoluci\u00f3n ayudaron a la Cruz Roja Americana y su proyecto de Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas. Esto ayud\u00f3 a la Cruz Roja y otros equipos en el terreno a tomar decisiones m\u00e1s eficientes sobre d\u00f3nde desplegar a 3,000 trabajadores de la salud para promover la vacunaci\u00f3n contra el sarampi\u00f3n. Del mismo modo, despu\u00e9s del cicl\u00f3n Idai, un equipo de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Direct Relief, Nethope y la Universidad de Northwestern usaron el mapa de alta resoluci\u00f3n de Mozambique para identificar \u00e1reas donde podr\u00eda ocurrir el c\u00f3lera para priorizar el posible almacenamiento de tratamientos. Humanitarian Open Street Map, un proyecto de mapeo que aplica principios de c\u00f3digo abierto y el intercambio de datos abiertos para respuesta humanitaria y desarrollo econ\u00f3mico, tambi\u00e9n ha utilizado los mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n en varios pa\u00edses para potenciar su trabajo. \u00abLos mapas de Facebook aseguran que enfoquemos el tiempo y los recursos de nuestros voluntarios en los lugares donde m\u00e1s se necesitan, mejorando la eficacia de nuestros programas\u00bb, dice Tyler Radford, director ejecutivo del Equipo Humanitario OpenStreetMap, que participa en el proyecto Missing Maps. Investigadores del Latin American Public Opinion Project (LAPOP) en la Universidad de Vanderbilt tambi\u00e9n est\u00e1n interesados en utilizar los mapas en alta resoluci\u00f3n de Facebook para mejorar el proceso de muestreo en sus estudios. \u201cA menudo, los investigadores que trabajan en pa\u00edses en v\u00edas de desarrollo deben construir sus muestras a partir de datos censales antiguos y disponibles solo en un alto nivel de agregaci\u00f3n\u201d, expres\u00f3 Noam Lupu, Profesor Adjunto de Ciencias Pol\u00edticas y Director Adjunto en LAPOP. \u201cEstos mapas nos permitir\u00e1n identificar, en unidades censales y de mejor manera, d\u00f3nde est\u00e1n localizadas las poblaciones, incrementando la precisi\u00f3n de nuestras muestras y la representatividad de nuestros estudios\u201d. Los \u00faltimos mapas para Am\u00e9rica Latina pueden descargarse gratuitamente en la p\u00e1gina de Facebook en el portal Humanitarian Data Exchange. 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Al combinar el conjunto de datos p\u00fablicos y comerciales con las capacidades de la IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son 3 veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Hace dos a\u00f1os, Facebook comenz\u00f3 a trabajar junto a la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes de sat\u00e9lite y datos de censos para construir mapas de poblaci\u00f3n detallados que mejoren los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como la Cruz Roja Americana y su proyecto Missing Maps (Mapas Faltantes), nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n pueden tener aplicaciones profundas en la salud p\u00fablica. Las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n ya existen en gran parte del mundo. 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El equipo encontr\u00f3 aproximadamente 94 millones de edificios en pocos d\u00edas. \u00abAl comenzar mi carrera en USAID trabajando en el control de la malaria, fui testigo del papel fundamental que desempe\u00f1an los datos precisos en la efectividad de los esfuerzos humanitarios.\u00bb, dice Laura McGorman, L\u00edder de Pol\u00edticas de Datos para el Bienestar en Facebook. \u00abLo emocionante de proyectos como estos es que brindan una oportunidad para que nuestra compa\u00f1\u00eda contribuya a trav\u00e9s de nuestra experiencia en el aprendizaje de datos y de las m\u00e1quinas.\u00bb. Las organizaciones de salud ya est\u00e1n utilizando los mapas impulsados por la IA para ayudar a asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde los mapas de alta resoluci\u00f3n ayudaron a la Cruz Roja Americana y su proyecto de Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas. 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Humanitarian Open Street Map, un proyecto de mapeo que aplica principios de c\u00f3digo abierto y el intercambio de datos abiertos para respuesta humanitaria y desarrollo econ\u00f3mico, tambi\u00e9n ha utilizado los mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n en varios pa\u00edses para potenciar su trabajo. \u00abLos mapas de Facebook aseguran que enfoquemos el tiempo y los recursos de nuestros voluntarios en los lugares donde m\u00e1s se necesitan, mejorando la eficacia de nuestros programas\u00bb, dice Tyler Radford, director ejecutivo del Equipo Humanitario OpenStreetMap, que participa en el proyecto Missing Maps. 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Estos mapas estiman no solo el n\u00famero de personas que viven por cada cuadr\u00edcula de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n demogr\u00e1fica como el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os y de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como el de la poblaci\u00f3n de j\u00f3venes y adultos mayores. Los mapas de densidad de poblaci\u00f3n tienen el fin de ayudar a las organizaciones sin fines de lucro y a los investigadores a aprovechar la inteligencia artificial y el Big Data para abordar desaf\u00edos sociales, de salud y de infraestructura a gran escala en la regi\u00f3n, y acelerar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) con im\u00e1genes satelitales e informaci\u00f3n de censos. Al combinar el conjunto de datos p\u00fablicos y comerciales con las capacidades de la IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son 3 veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Hace dos a\u00f1os, Facebook comenz\u00f3 a trabajar junto a la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes de sat\u00e9lite y datos de censos para construir mapas de poblaci\u00f3n detallados que mejoren los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como la Cruz Roja Americana y su proyecto Missing Maps (Mapas Faltantes), nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n pueden tener aplicaciones profundas en la salud p\u00fablica. Las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n ya existen en gran parte del mundo. Sin embargo, antes del proyecto de mapeo de Facebook, habr\u00eda requerido innumerables horas para que los voluntarios analicen millones de millas cuadradas de im\u00e1genes para identificar cu\u00e1l conten\u00eda una peque\u00f1a ciudad o aldea remota. Facebook us\u00f3 la inteligencia artificial para resolver ese problema, procesando de manera eficiente los datos a una escala de petabyte. Solo para Am\u00e9rica Latina, por ejemplo, el sistema de visi\u00f3n por computadora examin\u00f3 9.8 mil millones de im\u00e1genes individuales para determinar si conten\u00edan un edificio. El equipo encontr\u00f3 aproximadamente 94 millones de edificios en pocos d\u00edas. \u00abAl comenzar mi carrera en USAID trabajando en el control de la malaria, fui testigo del papel fundamental que desempe\u00f1an los datos precisos en la efectividad de los esfuerzos humanitarios.\u00bb, dice Laura McGorman, L\u00edder de Pol\u00edticas de Datos para el Bienestar en Facebook. \u00abLo emocionante de proyectos como estos es que brindan una oportunidad para que nuestra compa\u00f1\u00eda contribuya a trav\u00e9s de nuestra experiencia en el aprendizaje de datos y de las m\u00e1quinas.\u00bb. Las organizaciones de salud ya est\u00e1n utilizando los mapas impulsados por la IA para ayudar a asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde los mapas de alta resoluci\u00f3n ayudaron a la Cruz Roja Americana y su proyecto de Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas. Esto ayud\u00f3 a la Cruz Roja y otros equipos en el terreno a tomar decisiones m\u00e1s eficientes sobre d\u00f3nde desplegar a 3,000 trabajadores de la salud para promover la vacunaci\u00f3n contra el sarampi\u00f3n. Del mismo modo, despu\u00e9s del cicl\u00f3n Idai, un equipo de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Direct Relief, Nethope y la Universidad de Northwestern usaron el mapa de alta resoluci\u00f3n de Mozambique para identificar \u00e1reas donde podr\u00eda ocurrir el c\u00f3lera para priorizar el posible almacenamiento de tratamientos. Humanitarian Open Street Map, un proyecto de mapeo que aplica principios de c\u00f3digo abierto y el intercambio de datos abiertos para respuesta humanitaria y desarrollo econ\u00f3mico, tambi\u00e9n ha utilizado los mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n en varios pa\u00edses para potenciar su trabajo. \u00abLos mapas de Facebook aseguran que enfoquemos el tiempo y los recursos de nuestros voluntarios en los lugares donde m\u00e1s se necesitan, mejorando la eficacia de nuestros programas\u00bb, dice Tyler Radford, director ejecutivo del Equipo Humanitario OpenStreetMap, que participa en el proyecto Missing Maps. Investigadores del Latin American Public Opinion Project (LAPOP) en la Universidad de Vanderbilt tambi\u00e9n est\u00e1n interesados en utilizar los mapas en alta resoluci\u00f3n de Facebook para mejorar el proceso de muestreo en sus estudios. \u201cA menudo, los investigadores que trabajan en pa\u00edses en v\u00edas de desarrollo deben construir sus muestras a partir de datos censales antiguos y disponibles solo en un alto nivel de agregaci\u00f3n\u201d, expres\u00f3 Noam Lupu, Profesor Adjunto de Ciencias Pol\u00edticas y Director Adjunto en LAPOP. \u201cEstos mapas nos permitir\u00e1n identificar, en unidades censales y de mejor manera, d\u00f3nde est\u00e1n localizadas las poblaciones, incrementando la precisi\u00f3n de nuestras muestras y la representatividad de nuestros estudios\u201d. Los \u00faltimos mapas para Am\u00e9rica Latina pueden descargarse gratuitamente en la p\u00e1gina de Facebook en el portal Humanitarian Data Exchange. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el trabajo de Facebook en mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n y otros esfuerzos sobre datos para el bienestar, visite el sitio web del proyecto aqu\u00ed .","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2019\/06\/facebook-lanza-mapas-de-densidad-de-poblacion-de-america-latina\/","og_site_name":"Acerca de Meta","article_published_time":"2019-06-11T16:16:06+00:00","article_modified_time":"2019-11-04T19:13:16+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2019\/06\/screen-shot-2019-06-05-at-6.25.03-pm-1.png","type":"","width":"","height":""}],"author":"camilagfb","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"5 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