\u00bfPor qu\u00e9 una misma cantidad de lluvia puede provocar una tragedia en un municipio y pasar casi desapercibida en otro? La respuesta no est\u00e1 \u00fanicamente en la intensidad de las precipitaciones, sino tambi\u00e9n en las condiciones sociales, econ\u00f3micas y territoriales de las comunidades expuestas.<\/p>\n
Con esa premisa, Sebasti\u00e1n Pe\u00f1a, docente del programa de Sociolog\u00eda de Areandina Bogot\u00e1, y la estudiante Kelly Sarmiento desarrollaron un modelo predictivo que busca anticipar emergencias clim\u00e1ticas y estimar cu\u00e1ntas personas podr\u00edan verse obligadas a abandonar sus hogares. La propuesta obtuvo el segundo lugar nacional en la Hackat\u00f3n 2026, organizada por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) Colombia.<\/p>\n
La iniciativa integra informaci\u00f3n que suele analizarse por separado: datos meteorol\u00f3gicos obtenidos mediante sat\u00e9lites y registros sociodemogr\u00e1ficos del Departamento Administrativo Nacional de Estad\u00edstica (DANE). A partir del c\u00f3digo oficial de los 1.102 municipios del pa\u00eds, el sistema cruza variables como precipitaciones, temperatura, humedad del suelo, pobreza multidimensional y caracter\u00edsticas de las viviendas.<\/p>\n
El an\u00e1lisis tambi\u00e9n considera las condiciones de territorios cercanos, en radios de hasta 90 kil\u00f3metros, para reconocer que una lluvia en la parte alta de una cuenca puede desencadenar inundaciones aguas abajo. Con t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, el modelo estima primero la probabilidad de una emergencia y despu\u00e9s calcula un rango aproximado de personas que podr\u00edan resultar desplazadas. Los resultados se presentan en mapas interactivos que facilitan la consulta de las autoridades y los actores locales.<\/p>\n
\u201cEl riesgo no es solo cu\u00e1nta agua cae del cielo, sino sobre qu\u00e9 condiciones de vida cae\u201d, explica Pe\u00f1a. Esta perspectiva sit\u00faa la vulnerabilidad social en el centro de la gesti\u00f3n del riesgo y plantea una alternativa a la respuesta exclusivamente reactiva, que suele comenzar cuando ya se han perdido viviendas, cultivos y medios de subsistencia.<\/p>\n
Contar con alertas anticipadas permitir\u00eda, por ejemplo, priorizar intervenciones en zonas cr\u00edticas, preparar evacuaciones, proteger cosechas y ganado, y organizar albergues antes de una emergencia. Tambi\u00e9n ofrecer\u00eda a los l\u00edderes comunitarios informaci\u00f3n t\u00e9cnica para exigir inversiones preventivas en sus territorios.<\/p>\n
El componente \u00e9tico es otro eje de la propuesta. En lugar de presentar las predicciones como cifras exactas, el modelo contempla intervalos que reflejan distintos escenarios posibles. Adem\u00e1s, busca evitar la estigmatizaci\u00f3n de los municipios y facilitar que los usuarios comprendan las razones detr\u00e1s de cada alerta.<\/p>\n
\u201cLa tecnolog\u00eda tiene que estar subordinada a la dignidad humana\u201d, afirma el docente. Bajo ese principio, la herramienta fue concebida con datos p\u00fablicos y c\u00f3digo abierto, con la intenci\u00f3n de facilitar su acceso incluso en municipios con recursos limitados.<\/p>\n
El desaf\u00edo ahora es llevar esta capacidad de an\u00e1lisis a la toma de decisiones p\u00fablicas. Para ello, Pe\u00f1a se\u00f1ala la necesidad de mejorar el intercambio de informaci\u00f3n entre entidades, garantizar el acceso tecnol\u00f3gico en los territorios y habilitar mecanismos de financiaci\u00f3n que permitan invertir en prevenci\u00f3n a partir de las alertas.<\/p>\n
M\u00e1s que predecir una cat\u00e1strofe, la iniciativa busca anticipar sus consecuencias sociales. Su apuesta es que los datos ayuden a identificar d\u00f3nde actuar, con qu\u00e9 recursos y a qui\u00e9nes proteger antes de que perder el hogar se convierta en la \u00fanica alternativa.<\/p>\n
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