COVID-19 y Ciudadanía: los primeros 120 días.

Hallazgos empleando Inteligencia Artificial para comprender tendencias ciudadanas y escenarios de salida de la crisis.


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Esta nota técnica expone estudios de caso demostrando que conocer las necesidades de la ciudadanía es una condición indispensable para generar innovaciones que den respuesta a esas necesidades.

El 30% de la conversación total al inicio de la emergencia del COVID-19 se centró en temas referidos a la pandemia.

Superado el momento inicial, la crisis sigue afectando fuertemente pero diversificada en distintas categorías.

 

Escenarios de salida de la crisis: 5 conclusiones iniciales

1. La ciudadanía de hoy está poniendo sobre la mesa la agenda política de mañana. La evolución de las preocupaciones ciudadanas refleja cómo durante las primeras semanas de la pandemia, la conversación se centraba predominantemente en el colapso del sistema sanitario. Unas semanas después, esta conversación pasaba a atomizarse en diversas preocupaciones sociales, como la salud mental y la higiene comunitaria.

2. Las decisiones sostenibles no se toman respondiendo a percepciones, sino estructurando necesidades. Las alertas de emergencia sanitaria (Sección II) y las innovaciones del sector tecnológico (movilidad urbana, turismo) se caracterizan por diseñar soluciones a necesidades reales, más que responder a percepciones. Dichas percepciones esconden necesidades insatisfechas, que es necesario codificar. Este último paso se consigue gracias a la integración de metodologías de Inteligencia Humana (IH) combinadas a la Inteligencia Artificial (IA).

3. La percepción genera la realidad ¿Por qué es relevante conocer las percepciones a tiempo? La gente percibía una escasez de alimentos. Esta percepción fue reportada masiva e instantáneamente por redes sociales, lo cual provocó el vaciamiento de supermercados. Entender estas redes de información, también generadas en momentos de emergencia, contribuye a contener los impactos negativos de esa percepción. Estas tendencias pueden ser muy útiles para medir el impacto de las políticas públicas, identificar necesidades, narrativas y oportunidades. CivicLytics, como modelo de Inteligencia Artificial ética, puede identificar sectores productivos florecientes. Un ejemplo de ello lo vimos en Perú, donde se identifica una tendencia en un cambio de hábitos de consumo alimentario, a raíz de las condiciones sanitarias de los mercados urbanos.

4. Los cambios ciudadanos no vienen de lo mediático, sino de lo estructural. No basta con programar un detector de temas de conversación; la situación requiere un paso más. En el caso de Black Lives Matter, ya veníamos viendo gracias a CiviClytiCs que en toda Latinoamérica y el Caribe surgían testimonios de frustración, debido a una actuación policial durante el confinamiento que algunas personas consideraron racista. Muchas de estas frustraciones, que se estaban desarrollando de manera “invisible”, necesitaron de un gran evento mediático para salir a la luz.

5. El big data nos (des)conecta a través de la segmentación: El universo virtual segmenta a la ciudadanía de maneras indescifrables (por ahora). Existen problemáticas sociales que están afectando a cierto grupo socio-demográfico, y que otro grupo, en el mismo territorio, ignora totalmente.

Para conocer detalles sobre los hallazgos de lo que preocupó más a la gente en cada país de América Latina y el Caribe los primeros 120 días de la pandemia, descarga la nota técnica.

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