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domingo, 3 de julio de 2011

Map-Time Surfer

Participé en la competencia IEEE VAST Challenge 2011, en el mini-challenge 1 que se trataba de caracterizar un brote epidémico (tipo H1N1) en una ciudad ficticia (Vastopolis) a partir de 1.023.000 mensajes de texto con ID, latitud, longitud, fecha y hora.

La competencia era tanto de data mining (aplicar los algoritmos que sean necesarios para obtener la información para caracterizar la enfermedad a partir de esa parva de mensajes) como de visualización (ganar conocimiento de la enfermedad a partir de ver los datos de una forma efectiva).

Hice un programa en Processing para visualizar estos datos en el mapa, y lo presenté a la competencia con un video. Mi inglés es vergonzoso, pero aquí está:























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Y este es el programita presentado (si los dioses de los permisos, los sistemas operativos, los navegadores y las máquinas virtuales quieren):



Hacer clic y arrastrar para apreciar la perspectiva 3D. Hacer zoom con la ruedita del mouse o las flechas arriba/abajo.

Cabe un agradecimiento para Lucila Santos (compañera de la materia de Visualización), que encontró el evento del accidente del camión, identificado como el disparador de la enfermedad. Sin ese dato todavía estaría tirándome los pelos en búsqueda de este origen.

Sé que el programa no está muy pulido, demora en cargar, tuve que sacar las imágenes de los puntos negros de los primeros 16 días (que igual no aportan nada) porque me quedaba sin memoria, y le toma un siglo en pasar a la pantalla de trayectorias (aunque solo la primera vez), pero como prueba de concepto me deja muy contento. :)

domingo, 3 de mayo de 2009

Detección anticipada del brote de gripe porcina mediante data mining

La empresa Veratect con sede en Washington, afirma haber detectado el brote de influeza A H1N1 ("gripe porcina" para los amigos) 18 días antes de que la Organización Mundial de la Salud lo hiciera público el 24 de abril pasado, gracias a técnicas de data mining.

Por lo que dicen sus comunicados de prensa, la empresa monitorea más de 40.000 fuentes de información (como Eurosurveillance o el sitio de la OMS) en busca de amenazas a la salud o al medio ambiente, las integra, y entrega a sus suscriptos (empresas multinacionales u organizaciones de salud) los resultados que le son pertinentes, en cómodos mapitas.

Las actualizaciones respecto a la gripe pueden verse en forma gratuita en su canal de tweeter. Sin embargo buscando en la historia de ese mismo canal, no se encuentra nada relativo a este brote antes del 24/04: http://search.twitter.com/search?q=+from:Veratect+until:2009-04-23.

Quizás sea una noticia agrandada un poco por la empresa misma con el objetivo de obtener publicidad y clientes; quizás avisaron con antelación a las autoridades que correspondía avisar, pero también venían avisando de muchos otros brotes menos importantes con lo que habían perdido credibilidad. Pero de todas maneras me gusta la idea de la aplicación de Data Mining para encontrar anomalías, situaciones críticas que pueden afectar a empresas o gobiernos, a partir de datos públicos no estructurados. El modelo subyacente debe ser capaz de separar lo importante de lo intrascendente, y lo verificado de los meros rumores.

Enlaces:
- Nota de prensa de la empresa (pdf en inglés)
- Noticia en e-consulta (diario mexicano)
- Noticia en CEJournal (en inglés)