El gobierno de los datos en la crisis del coronavirus

El gobierno de los datos en la crisis del coronavirus

Como suele ocurrir con las crisis, la del coronavirus muestra las fortalezas de las organizaciones y los países: en nuestro caso, la calidad y el compromiso del sistema sanitario, los hospitales, la primaria, los profesionales y, sí, también de la vigilancia epidemiológica; pero también muestra sus debilidades: la descoordinación institucional, la gestión de emergencias, los servicios sociales (en particular las residencias), la telemedicina, los sistemas de información, la cultura estadística y el gobierno de los datos.

La confusión del reporte de casos, que ha ido empeorando cada vez a pesar de las buenas intenciones y profesionalidad de casi todos, es una dolorosa muestra diaria. Todos los que tienen que analizar y tomar decisiones (médicos, enfermeros, mandos intermedios, epidemiólogos, planificadores, políticos) deberían poder usar los mismos datos, de las mismas fuentes, que quieran decir lo mismo y que sean razonablemente completos y fiables. Sorprende también que en una comunidad profesional más o menos científica e informada, exista una cultura de datos tan pobre, falte conocimiento de los estadísticos básicos, su cálculo e interpretación, los sesgos o la diferencia entre incidencia y prevalencia.

Nada es fácil ahora y hace falta más comprensión y paciencia. Son además temas muy áridos y técnicos y resulta lógico en todas partes el «baile de cifras», como ha mostrado aquí mismo Josep Cobarsí hace unos días.

Pero veamos los criterios de manual que usamos los que nos dedicamos al estudio del gobierno de datos y comparémoslo con la situación que estamos viviendo.

1.      Información para hacer lo que hay que hacer. Los epidemiólogos necesitan series largas y modelos matemáticos complejos, que no se preparan en un día. Los gestores pueden trabajar con un lapso temporal de horas o días. Los sanitarios deciden en minutos u horas. No toda la información sirve para lo mismo, pero los datos deberían ser los mismos. Es bueno conocer bien qué sabemos y qué no sabemos, qué quieren decir o no los datos y modelos, sobre qué podemos y tenemos que decidir o bien esperar. Y no liarnos, ni liar a una población asustada y desconfiada.

2.      Responsabilidad y exigencia. Todos los agentes (profesionales, gestores, pacientes, planificadores, etc.) son creadores y consumidores exigentes de datos y son responsables de su cuidado a lo largo de su ciclo de vida: registrar, enriquecer, transformar, utilizar, interpretar, guardar. No es algo que se pueda delegar hacia arriba ni hacia el lado ni hacia abajo. No es un trabajo de informática ni de departamentos de “sistemas de información” de los que proliferan en el sistema sanitario. La informática debería ocuparse en exclusiva de la custodia y trazabilidad del dato, de la protección de accesos indebidos y de la disponibilidad de los sistemas.

3.      Calidad del dato. Cada dato tiene un significado único y compartido por todo el mundo, expresado y codificado formalmente: qué son contagios o no, cuántas camas de UCI hay y si están ocupadas y quiénes de verdad han muerto. Los datos no se duplican o se cocinan. Si un dato es sospechoso o no se entiende, se habla con el que lo ha creado, su propietario y se modifican las reglas o las etiquetas. Cada dato tiene un propietario conocido. Todos velan por la integridad, la validez, la completitud, la precisión y la puntualidad de los datos que utilizan, de acuerdo con la finalidad para la que fueron creados.

4.      Alguien manda y toma decisiones. Como los buenos principios anteriores no ocurren solos ni por ensalmo, existen políticas, procedimientos, estándares y responsables del gobierno de los datos, que se ocupan de engrasar el proceso, establecer reglas comunes y presentar los datos e información que son de todos. Requiere consensos políticos, científicos y profesionales. El gobierno de los datos no tiene una sola talla. Tiene que adaptarse a las características del gobierno de la organización. En el caso de nuestro sistema sanitario, tremendamente desestructurado y complejo, esto es sin duda más difícil, pero no imposible. Alguien ha propuesto, por ejemplo, una autoridad federal de salud pública e información sanitaria. Tiene sentido.

5.      Notificación y registro. El sistema de reporte de casos que se está utilizando se basa en la notificación o comunicación o envío de registros agregados de diferentes procedencias y autorías. Los responsables compiten entre sí por la bondad de su fuente y su circuito y, en consecuencia, los errores, incoherencias y malas interpretaciones se multiplican. En cambio, en las buenas prácticas de gestión de datos, quien necesita la información y está autorizado, accede a los sistemas donde los eventos y su evolución se registran automáticamente una sola vez, extrae los que necesita y los publica en tiempo real o casi real. Esto requeriría en nuestro caso de la existencia de un historial electrónico de salud común en el que todos los profesionales inscriben ordinariamente cada interacción con el enfermo de forma homogénea y desde sus estaciones de trabajo.

Se dice ahora que extraeremos lecciones de la crisis y que la próxima vez lo haremos mejor. Pues estaría bien que una de las prioridades sea el gobierno de los datos.

Nota: Agradezco a mis colegas Eduard Gil, Gemma Casasampera, Jordi Conesa, Jordi Piera y Pepe Cuervo su revisión y comentarios a una primera versión de este artículo.

Jose Ramon Rodriguez es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia i Telecomunicación de la UOC.

Podcast crossover: Despacho 42 entre Parenthesis

Podcast crossover: Despacho 42 entre Parenthesis

Este episodio del podcast Despacho 42 (confinado) es nada más y nada menos que un crossover con el podcast Parenthesis, de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la UOC

Escucharéis a los habituales profesores Daniel Riera, César Córcoles y Susanna Tesconi junto a los compañer@s Silvia Martinez, Jordi Sànchez-Navarro, Daniel Aranda y Toni Roig, charlando sobre temas apasionantes como fake news, cine, series, consumo audiovisual y videojuegos.

Escúchalo aquí: 

Fake news y COVID-19

En este episodio del podcast, charlamos con Silvia Martínez sobre desinformación y constatamos que éste es un fenómeno ya conocido desde hace tiempo. No obstante, en el contexto actual de la COVID-19, la propagación de bulos y fake news pueden tener graves consecuencias en la sociedad porque puede afectar nuestra salud.

¿Qué tipo de bulos nos llegan? ¿Las plataformas de redes sociales hacen suficiente para mitigar la desinformación? ¿Qué herramientas ofrecen gobiernos, instituciones y organismos públicos? ¿Qué efecto tienen las fake news en nuestras vidas? Reflexionamos sobre ello con Silvia Martínez concluyendo que la solución pasa por la educación. En este caso, poniendo en valor la educación mediática (media literacy), es decir, «una enseñanza que resulta fundamental para desarrollar conocimientos y habilidades necesarios para prevenir riesgos, pero también para aprovechar las posibilidades que brindan los medios» según la profesora.

Actualmente y afortunadamente hay muchos servicios que nos dan claves para verificar las noticias y los hechos. Muchas veces las fake news llegan a partir de contactos directos mediante redes sociales como Whatsapp, Twitter o Facebook: una buena ocasión para enseñar y educar qué es un bulo y cómo actuar.

Consumo audiovisual: series, cine y videojuegos en la era COVID-19

¿Qué imaginario hay detrás de la figura del informático o del tecnólogo? ¿Cómo ha ayudado (o no) el audiovisual a generar estereotipos? Daniel Riera lanza la pregunta al resto de compañer@s y se abre una reflexión alrededor de la creación de estereotipos vinculados a profesiones que se forjan en series o películas

Al hilo del consumo audiovisual, es inevitable charlar sobre cómo la COVID-19 modificará el funcionamiento de la indústria del cine y del audiovisual en general. Los cines están cerrados, los rodajes se han anulado, los festivales de cine más conocidos se han pospuesto… La experiencia de ir a un cine o a un festival es única y aún está por ver qué fórmula adoptará el sector en la llamada “nueva normalidad”. 

Y del cine pasamos a los videojuegos, donde los profesores y profesoras de la UOC dan su opinión sobre la importancia del juego en nuestras vidas, el valor de jugar en compañía y la necesidad de utilizar el sentido común a la hora de jugar a videojuegos. Todos abogan por ser consciente de qué tipo de experiencia es el videojuego y apuestan por un juego en familia o en comunidad, donde los adultos estén presente y se impliquen en el juego.

Al final, la educación es la base para hacer un buen uso de toda experiencia comunicativa y cultural. Ya sea ver una película, leer la prensa o jugar a un videojuego.

¿Quieres más? ¡Seguimos en Parenthesis!

Enlaces del episodio:

Herramientas de Fact-Checking:

Maldita https://maldita.es/
Newtral https://www.newtral.es/
Salud sin Bulos https://saludsinbulos.com/

Código de buenas prácticas contra la desinformación y plan de actuación de la UE: Action Plan Against Disinformation https://eeas.europa.eu/headquarters/headquarters-homepage/54866/action-plan-against-disinformation_en
Code of Practice on disinformation https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/code-practice-disinformation

Datos cuantitativos de muertes de la pandemia COVID-19 en España: notas para una discusión técnica

Datos cuantitativos de muertes de la pandemia COVID-19 en España: notas para una discusión técnica

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)

Las estadísticas de causas de mortalidad no son de fácil obtención, incluso en tiempos normales, como se muestra por las propias imperfecciones u omisiones que se pueden dar en el registro de los datos respecto a los decesos individuales, lo cual plantea de entrada una dificultad para obtener datos agregados. De ello hay un interesante estudio de caso en el libro Sorting Things Out [1].

En el caso de la COVID-19, pandemia de alcance mundial originada unos meses atrás en la ciudad china de Wuhan, el cómputo de la mortalidad presenta si cabe más dificultad que en tiempos normales. Y de hecho en España ha habido discusiones sobre las cifras de muertes oficiales en diversos ámbitos y recogidas por diversos medios, por ejemplo: en el Congreso de los Diputados en el pleno del 9 de abril [2], la Generalitat de Catalunya propone, en fecha 15 de abril, incrementar el recuento de decesos sensiblemente al alza, incorporando criterios a su juicio más realistas, pero ello no ha sido incorporado al cómputo oficial del Ministerio de Sanidad [3], la empresa española Inverence afirma desde el 13 de abril que los decesos reales en España son entre el 51% y el 64% más que los que afirma el recuento oficial en esas fechas de mediados de abril [4], el Tribunal Superior de Justicia de Castilla La Mancha investiga el cómputo de fallecidos en esa comunidad autónoma [5], etc.

Estos son algunos ejemplos recientes de discusión pública sobre estos datos. No es esta una controversia exclusiva de España, por ejemplo la noticia internacional reciente más conocida en este sentido es la corrección al alza de las cifras oficiales chinas de víctimas mortales a 17 de abril [6]. Por otra parte, el New York Times se hace eco de la controversia en España, contextualizándola internacionalmente, en reportaje de 16 de abril actualizado el 21 de abril [6b].

Es un tema muy delicado, primero porque hablamos de pérdida de vidas humanas, de personas con su nombre, sus seres queridos y su historia; y también por las implicaciones que tiene o puede tener desde un punto de vista político, científico, legal, etc.

No obstante, vale la pena abordar una lectura atenta sobre los datos disponibles, como contribución a la discusión técnica sobre esta cuestión, discusión sin duda necesaria desde el punto de vista médico y científico. Para ello apuntaremos a continuación una serie de aspectos sobre las metodologías de recolección y análisis de datos con las que se está trabajando, y sus respectivas fortalezas y limitaciones.

De entrada, veamos con algo más de detalle qué se entiende por datos oficiales, referidos a la mortalidad de esta pandemia. En el caso de España y otros países, los datos oficiales se actualizan a diario, y son de acceso regular en la web del Ministerio de Sanidad en su pàgina de informes de situación [7], en las ediciones online de los diarios de nuestro país, y en un ámbito internacional en webs como la de John Hopkins [8].

Explicado brevemente, los datos publicados por el Ministerio de Sanidad se corresponden a la cifra de personas fallecidas de las cuáles se tiene constancia que padecían COVID-19, contrastada mediante un test clínico de laboratorio. Es decir, habían dado positivo en una prueba clínica. Esta es la idea general y en base a ella, el Ministerio recoge a diario los datos suministrados por las comunidades autónomas (para detalles, véase la Orden del 16 de abril, [9], que a su vez corrige en parte a la Orden del 15 de marzo sobre la misma cuestión [9b]). Si he entendido bien el texto de estas órdenes, el criterio inicial de 15 de marzo era más restrictivo que el de 16 de abril. Concretamente, del 15 de marzo al 15 de abril entraban en el cómputo los fallecimientos que, además de haber dado positivo en test de laboratorio, habían muerto en un centro hospitalario. A partir del 16 de abril, se consideran en el cómputo todas las personas fallecidas que hayan dado positivo, independientemente de dónde se haya producido su muerte (sea en hospital, en una residencia, en su propio domicilio, etc). Estas órdenes obligan a las comunidades autónomas a enviar diariamente sus actualizaciones al Ministerio de Sanidad según los criterios indicados.

Estos criterios y su aplicación han generado discusión pública, tanto desde un punto de vista teórico como de su aplicación práctica en las circunstancias actuales, véase por ejemplo [10], [11]. Estos criterios podrían discutirse más o menos en detalle, y podrían compararse con los seguidos en otros países, lo cual nos puede llevar por ejemplo a plantearnos las limitaciones de las cifras internacionales publicadas por John Hopkins (no solamente para España, también para otros países). Pero de momento, tomamos nota de ellos, y los consideramos dados. Y a partir de ahí vamos extrayendo las consecuencias pertinentes.

La primera consecuencia es que la aplicación de estos criterios oficiales implica una aproximación a la baja respecto a las cifras reales. Apuntan en esa dirección desde un punto de vista cualitativo, las noticias de prensa sobre situaciones de muerte de personas solas en sus casas [12], o de ancianos en residencias [13] a menudo sin haber sido sometidos a test y por tanto fuera de la lista oficial generada con estos criterios.

Ahora bien, ¿podemos tener a partir de datos también oficiales, una mejor aproximación cuantitativa? La respuesta es afirmativa. Para ello tenemos que consultar otra fuente también oficial pero menos conocida. Se trata del Sistema de Monitorización de la Mortalidad (Momo) del Centro Nacional de Epidemiología e Instituto de Salud Carlos III. Sus informes están colgados y se publican regularmente en [14], así como un dashboard [15]. Su metodología está documentada en su misma web [16].

La idea de este sistema, consiste en comparar las estadísticas de la mortalidad que realmente se está produciendo ahora en tiempo de pandemia, con la mortalidad que se habría producido en circunstancias normales. A grandes trazos, se basa en los siguientes puntos:

  1. Calcular en base a datos históricos recientes, la mortalidad esperada para un período determinado.
  2. Obtener la mortalidad total observada, mediante la suma de los datos reales de defunciones a nivel de todo el Estado, sea cual sea su causa,  recopiladas por los registros civiles.
  3. La diferencia entre mortalidad observada y mortalidad esperada nos da el exceso de muertes atribuibles a la pandemia.

Este método tiene algunas limitaciones según se expone en sus propias explicaciones metodológicas, o se puede deducir razonablamente de estas. Lo explicamos más adelante en este post con un poco más de detalle. En todo caso, remarcamos que la explicación metodológica ofrecida es clara y transparente, y que desde principios de abril se pueden descargar sus datos primarios, de manera que uno puede hacer sus propios cálculos a partir de ellos [17]. Es importante señalar también que Momo forma parte de una red europea de monitorización, con sistemas similares en otros países [18].

De momento podemos quedarnos con la idea principal: se trata de un sistema estadístico de estimación, que permite soslayar la dificultad de atribuir y registrar la causa de muerte de una persona individual, dificultad que se acrecienta en el caso de una epidemia.

Una vez presentados los dos sistemas, vamos a comparar que nos dice Momo y que nos dicen las cifras oficiales del Ministerio de Sanidad, para fechas de finales del mes de abril:

datos covid19

(*) Los informes o los datos publicados en dashboard regularmente, compilan el exceso de mortalidad acumulado del 17 de marzo en adelante

(**) Los datos se publican por la mañana, se entiende que corresponden a la fecha anterior a su publicación, acumulados desde que se tiene constancia oficial de muertos por COVID-19 en España, del 13 de febrero en adelante.

Respecto a las cifras del Ministerio de Sanidad las tomamos como dadas. Sobre las cifras de Momo podríamos hacer algunas correcciones, en base a las limitaciones de la metodologia y a lo que se indica en los informes publicados hasta ahora, veamos:

  • Como se indica en los informes Momo publicados en abril, todos ellos recogen el exceso de mortalidad a nivel nacional a partir del 17 de marzo. Entiendo que esto se debe a que es a partir de esa fecha que el sistema detecta un aumento significativo de la mortalidad en el conjunto de España. No obstante, hay que tener en cuenta que en informes previos, publicados en marzo, si se había detectado un aumento de mortalidad, primero en Madrid y después también en Castilla la Mancha, hasta el 15 de marzo inclusive. Ello supone un exceso de mortalidad previo al 17 de marzo de unos 500 fallecimientos, que cabe sumar en el acumulado (Corrección 1).
  • La cobertura de Momo en cuanto a población es del 93%, por tanto, aproximadamente un 7% de la población española queda fuera del sistema de monitorización. Por tanto, el exceso de muertes detectadas corresponde a ese 93% de la población. Desconocemos las características del 7% de población que queda fuera del sistema de monitorización, en qué medida puede haber estado más o menos afectada que el resto de la población. Vamos a suponer que menos afectada, significativamente menos, y en base a ello añadiremos a los datos observados un 2%. Esto es plausible porque seguramente las zonas de no cobertura son zonas rurales de difícil acceso, por lo general menos afectadas (Corrección 2).
  • Los datos de muertes de los registros civiles llevan siempre cierto retardo respecto a las fechas recientes. Para poder estimar las muertes observades en días recientes, Momo hace una estimación conservadora, más bien a la baja, para no provocar con sus datos un exceso de alarma. No propongo en esta caso ninguna corrección adicional, dando por buena su estimación.
  • Momo no tiene en cuenta los posibles efectos del confinamiento por lo que respecta a la mortalidad. Las restricciones de movilidad, el cierre durante dos semanas de industrias no esenciales, etc. más bien habrán tendido a reducir las muertes por accidente de tráfico y por accidentes laborales, en relación a tiempos normales. Pero también puede haber otros efectos en sentido contrario. No propongo en esta caso ninguna corrección, dando por bueno su criterio.

Entonces, si tenemos en cuenta las dos correcciones que propongo, los datos quedarían como sigue:

datos 2 covid19 uoc

Como se ve, la diferencia a finales de abril entre el sistema de monitorización Momo y los datos oficiales del Ministerio es considerable. Ello es así tanto con las correcciones que propongo como si tomamos tal cual las cifras de Momo. Se trata en todo caso de miles de muertos de diferencia y de un porcentaje de discrepancia considerable.

A la vista de todo ello, propongo las siguientes conclusiones:

  • La discusión sobre el número de muertos provocados por la pandemia en España (y en otros países) no es un “bulo” ni son “fake news”. Hay base objetiva para esta discusión teniendo en cuenta las noticias y datos que hemos revisado brevemente en esta nota.
  • La discusión debiera formularse en términos técnicos y científicos predominantemente, y es de todo punto necesaria. Otra cosa son las implicaciones políticas y legales en relación al conocimiento exacto de la magnitud de la tragedia que estamos sufriendo.

En este sentido, desde un punto de vista técnico, recomiendo también hacer seguimiento de los informes que ya he citado de la empresa Inverence [4] que se están actualizando a diario. Ahora mismo están también en proceso de publicar su metodología [4b]. Y también merece ser señalado el informe publicado por profesores de la Escuela de Ingeniería y Diseño Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid con datos hasta 29 de abril [19].

[1] Bowker, G.C.; Star, S.L. (2000). Sorting Things Out: Classifications and Its Consequences. MIT Press.

[2] Diario de Sesiones del Congreso de los Diputados, 9 de abril de 2020. http://www.congreso.es/public_oficiales/L14/CONG/DS/PL/DSCD-14-PL-17.PDF

[3] La Vanguardia 17 de abril de 2020. Celeste López, Marta Ricart. La incierta cifra de casos reales de coronavirus en España. https://www.lavanguardia.com/vida/20200417/48567349633/incierta-cifra-casos-reales-coronavirus-espana.html

[4] Blog Inverence 13 de abril y siguientes https://covid19.inverence.com/blog/post_20200413.html

[4b] Blog Inverence 16 de abril y siguientes https://covid19.inverence.com/blog/post_20200416.html

[5] El País 6 de abril de 2020. Esther Sánchez, Elena G. Sevillano. Las licencias oficiales de enterramiento casi triplican los datos oficiales en Castilla – La Mancha. https://elpais.com/sociedad/2020-04-06/las-licencias-de-enterramiento-por-coronavirus-casi-triplican-los-datos-oficiales-de-muertos-en-castilla-la-mancha.html

[6].BBC Mundo 17 de abril de 2020. Coronavirus: China aumenta en un 50% el número de muertes por covid-19 en Wuhan pero niega estar ocultando información.  https://www.bbc.com/mundo/noticias-internacional-52322409

[6b] The New York Times 16 y 21 de abril de 2020. Raphael Minder. Counting Bodies and Pointing Fingers as Spain Tallies Coronavirus Dead https://www.nytimes.com/2020/04/16/world/europe/coronoavirus-spain-death-toll.html

[7] Ministerio de Sanidad. Resumen de situación COVID-19. https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov-China/situacionActual.htm

[8] Coronavirus COVID-19 Global Cases by Center for System Science and Engineering. John Hopkins University. https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6  

[9] Orden SND/352/2020, de 16 de abril, por la que se modifica la Orden SND/234/2020, de 15 de marzo, sobre adopción de disposiciones y medidas de contención y remisión de información al Ministerio de Sanidad ante la situación de crisis sanitaria ocasionada por el COVID-19 https://www.boe.es/boe/dias/2020/04/17/pdfs/BOE-A-2020-4493.pdf

[9b] Orden SND/234/2020, de 15 de marzo, sobre adopción de disposiciones y medidas de contención y remisión de información al Ministerio de Sanidad ante la situación de crisis sanitaria ocasionada por el COVID-19. https://www.boe.es/boe/dias/2020/03/15/pdfs/BOE-A-2020-3702.pdf

[10] El Mundo 17 de abril de 2020. Laura G. Ibañes. Sanidad se blinda en el BOE: las autonomías solo podrán contar los casos o fallecidos con test o PCR positivos, no los sospechosos.  https://www.elmundo.es/espana/2020/04/17/5e995617fdddff10628b466c.html

[11] La Vanguardia 12 de abril. Marta Ricart. Una epidemia de cifras inexactas. https://www.lavanguardia.com/vida/20200412/48435076035/coronavirus-epidemia-cifras-inexactas.html

[12] El Mundo 6 de abril de 2020. Roberto Bécares, Ana del Barrio. Las salidas de los bomberos para abrir las puertas de la gente que muere sola crecen un 60%. “Es duro recoger cadáveres”. https://www.elmundo.es/madrid/2020/04/06/5e8ae2cbfdddff15aa8b4631.html

[13] El País 15 de abril de 2020. María Sosa Troya. Al menos 11.600 personas han muerto en residencias de servicios sociales por coronavirus. https://elpais.com/sociedad/2020-04-15/al-menos-11600-personas-han-muerto-en-residencias-de-servicios-sociales-por-coronavirus.html

[14] MoMo (Sistema de Monitorización de la Mortalidad Diaria). https://www.isciii.es/QueHacemos/Servicios/VigilanciaSaludPublicaRENAVE/EnfermedadesTransmisibles/MoMo/Paginas/MoMo.aspx

[15] Momo (Dasboard). https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#nacional

[16] Momo (Documentación). https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#documentacion

[17] Momo (Datos). https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#datos

[18] European monitoring of excess mortality for public health action (EURO MOMO). http://www.euromomo.eu/

[19] Estudio del exceso de mortalidad motivado por la pandemia de COVID-19  por Rafael Cascón, Miguel Berzal y Francisco Santos. https://www.etsidi.upm.es/Escuela/Noticias/NoticiasETSIDI?id=e402832a20cc1710VgnVCM10000009c7648a____&fmt=detail&prefmt=articulo

Josep Cobarsí  es Ingeniero Superior de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya. Es profesor de la UOC desde 2000. Además, es experto en sistemas de la información y gestión del conocimiento en las organizaciones.

Dades quantitatives de morts de la pandèmia COVID-19 a Espanya: notes per a una discussió tècnica

Les estadístiques de causes de mortalitat no són de fàcil obtenció, fins i tot en temps normals, com es mostra per les pròpies imperfeccions o omissions que es poden donar en el registre de les dades respecte als decessos individuals, la qual cosa planteja d’entrada una dificultat per obtenir dades agregades. D’això hi ha un interessant estudi de cas en el llibre Sorting Things Out [1].

En el cas de la COVID-19, pandèmia d’abast mundial originada uns mesos enrere a la ciutat xinesa de Wuhan, el còmput de la mortalitat presenta si cap més dificultat que en temps normals. I de fet a Espanya hi ha hagut discussions sobre les xifres de morts oficials en diversos àmbits i recollides per diversos mitjans, per exemple: al Congrés dels Diputats en el ple del 9 d’abril [2], la Generalitat de Catalunya proposa en data 15 d’abril incrementar el recompte de decessos sensiblement a l’alça, incorporant criteris al seu parer més realistes, però això no ha estat incorporat al còmput oficial del Ministeri de Sanitat [3], l’empresa espanyola Inverence afirma des del 13 d’abril que els decessos reals a Espanya són entre el 51% i el 64% més que els que afirma el recompte oficial en aquestes dates de mitjan abril [4], el Tribunal Superior de Justícia de Castella-la Manxa investiga el còmput de morts en aquesta comunitat autònoma [5], etc. Aquests són alguns exemples recents de discussió pública sobre aquestes dades. No és aquesta una controvèrsia exclusiva d’Espanya, per exemple la notícia internacional recent més coneguda en aquest sentit és la correcció a l’alça de les xifres oficials xineses de víctimes mortals a 17 d’abril [6]. D’altra banda, el New York Times es fa ressò de la controvèrsia a Espanya, contextualitzant-la internacionalment, en reportatge de 16 d’abril actualizat el 21 d’abril [6b]

És un tema molt delicat, primer perquè parlem de pèrdua de vides humanes, de persones amb el seu nom, els seus sers estimats i la seva història; i també per les implicacions que té o pot tenir des d’un punt de vista polític, científic, legal, etc.

No obstant això, val la pena abordar una lectura atenta sobre les dades disponibles, com a contribució a la discussió tècnica sobre aquesta qüestió, discussió sens dubte necessària des del punt de vista mèdic i científic. Per a això apuntarem a continuació una sèrie d’aspectes sobre les metodologies de recol·lecció i anàlisi de dades amb les quals s’està treballant, i les seves respectives fortaleses i limitacions.

D’entrada, vegem amb una mica més de detall què s’entén per dades oficials, referits a la mortalitat d’aquesta pandèmia. En el cas d’Espanya i altres països, les dades oficials s’actualitzen diàriament, i són d’accés regular a la web del Ministerio de Sanidad en la seva pàgina d’informes de situació [7], en les edicions online dels diaris del nostre país, i en un àmbit internacional en webs com la de John Hopkins [8].

Explicat breument, les dades publicades pel Ministerio de Sanidad es corresponen a la xifra de persones mortes de les quals es té constància que patien COVID-19, contrastada mitjançant un test clínic de laboratori. És a dir, havien resultat positiu en una prova clínica. Aquesta és la idea general i sobre la base d’ella, el Ministeri recull diàriament les dades subministrades per les comunitats autònomes (per a detalls, vegeu l’Ordre del 16 d’abril, [9], que al seu torn corregeix en part a l’Ordre del 15 de març sobre la mateixa qüestió [9b]). Si he entès bé el text d’aquestes ordres, el criteri inicial de 15 de març era més restrictiu que el de 16 d’abril. Concretament, del 15 de març al 15 d’abril entraven en el còmput les defuncions que, a més d’haver resultat positiu en test de laboratori, havien mort en un centre hospitalari. A partir del 16 d’abril, es consideren en el còmput totes les persones mortes que hagin donat positiu, independentment d’on s’hagi produït la seva mort (sigui en hospital, en una residència, al seu propi domicili, etc). Aquestes ordres obliguen a les comunitats autònomes a enviar diàriament les seves actualitzacions al Ministeri de Sanitat segons els criteris indicats.

Aquests criteris i la seva aplicació han generat discussió pública, tant des d’un punt de vista teòric com de la seva aplicació pràctica en les circumstàncies actuals, vegeu per exemple [10], [11]. Aquests criteris podrien discutir-se més o menys detalladament, i podrien comparar-se amb els seguits en altres països, la qual cosa ens pot portar per exemple a plantejar-nos les limitacions de les xifres internacionals publicades per John Hopkins (no solament per a Espanya, també per a altres països). Però de moment, prenem nota d’ells, i els considerem donats. I a partir d’aquí anem extraient les conseqüències pertinents.

La primera conseqüència és que l’aplicació d’aquests criteris oficials implica una aproximació a la baixa respecte a les xifres reals. Apunten cap aquí des d’un punt de vista qualitatiu, les notícies de premsa sobre situacions de mort de persones soles a les seves cases [12], o d’ancians en residències [13] sovint sense haver estat sotmesos a test i per tant fora de la llista oficial generada amb aquests criteris.

Ara bé, podem tenir a partir de dades també oficials, una millor aproximació quantitativa? La resposta és afirmativa. Per a això hem de consultar una altra font també oficial però menys coneguda. Es tracta del Sistema de Monitorización de la Mortalidad (Momo) del Centro Nacional de Epidemiología e Instituto de Salud Carlos III. Els seus informes estan penjats i es publiquen regularment a [14], així com un dashboard [15]. La seva metodologia està documentada en la seva mateixa web [16].

La idea d’aquest sistema, consisteix a comparar les estadístiques de la mortalitat que realment s’està produint ara en temps de pandèmia, amb la mortalitat que s’hauria produït en circumstàncies normals. A grans trets, es basa en els següents punts:

  1. Calcular sobre la base de dades històriques recents, la mortalitat esperada per a un període determinat.
  2. Obtenir la mortalitat total observada, mitjançant la suma de les dades reals de defuncions a nivell de tot l’Estat, sigui quina sigui la seva causa, recopilades pels registres civils.
  3. La diferència entre mortalitat observada i mortalitat esperada ens dona l’excés de morts atribuïbles a la pandèmia.

Aquest mètode té algunes limitacions segons s’exposa en les seves pròpies explicacions metodològiques, o es pot deduir raonablement d’aquestes. Ho expliquem més endavant en aquest post amb una mica més de detall. En tot cas, remarquem que l’explicació metodològica oferta és clara i transparent, i que des de principis d’abril es poden descarregar les seves dades primàries, de manera que hom pot fer els seus propis càlculs a partir d’ells [17]. És important dir també que Momo forma part d’una xarxa europea de monitoratge, amb sistemes similars en altres països [18].

De moment podem quedar-nos amb la idea principal: es tracta d’un sistema estadístic d’estimació, que permet esquivar la dificultat d’atribuir i registrar la causa de mort d’una persona individual, dificultat que s’acreix en el cas d’una epidèmia.

Una vegada presentats els dos sistemes, anem a comparar que ens diu Momo i que ens diuen les xifres oficials del Ministeri de Sanitat, per a dates de finals del mes d’abril:

(*) Els informes o les dades publicades en dashboard regularment, compilen l’excés de mortalitat acumulat del 17 de març endavant.

(**) Les dades es publiquen al matí, s’entén que corresponen a la data anterior a la seva publicació, acumulades des que es té constància oficial de morts per COVID-19 a Espanya, del 13 de febrer d’ara endavant.

Respecte a les xifres del Ministeri de Sanitat les prenem com donades. Sobre les xifres de Momo podríem fer algunes correccions, sobre la base de les limitacions de la metodologia i al que s’indica en els informes publicats fins ara, vegem:

  • Com s’indica en els informes Momo publicats a l’abril, tots ells recullen l’excés de mortalitat a nivell nacional a partir del 17 de març. Entenc que això es deu al fet que és a partir d’aquesta data que el sistema detecta un augment significatiu de la mortalitat en el conjunt d’Espanya. No obstant això, cal tenir en compte que en informes previs, publicats al març, si s’havia detectat un augment de mortalitat, primer a Madrid i després també a Castella-la Manxa, fins al 15 de març inclusivament. Això suposa un excés de mortalitat previ al 17 de març d’uns 500 defuncions, que cal sumar en l’acumulat (Correcció 1).
  • La cobertura de Momo quant a població és del 93%, per tant, aproximadament un 7% de la població espanyola queda fora del sistema de monitoratge. Per tant, l’excés de morts detectades correspon a aquest 93% de la població. Desconeixem les característiques del 7% de població que queda fora del sistema de monitoratge, en quina mesura pot haver estat més o menys afectada que la resta de la població. Anem a suposar que menys afectada, significativament menys, i sobre la base d’això afegirem a les dades observades un 2%. Això és plausible perquè segurament les zones de no cobertura són zones rurals de difícil accés, en general menys afectades (Correcció 2).
  • Les dades de morts dels registres civils porten sempre cert retard respecte a les dates recents. Per poder estimar les morts observades en dies recents, Momo fa una estimació conservadora, més aviat a la baixa, per no provocar amb les seves dades un excés d’alarma. No proposo en aquesta cas cap correcció addicional, donant per bona la seva estimació.
  • Momo no té en compte els possibles efectes del confinament pel que fa a la mortalitat. Les restriccions de mobilitat, el tancament durant dues setmanes d’indústries no essencials, etc. més aviat hauran tendit a reduir les morts per accident de trànsit i per accidents laborals, en relació a temps normals. Però també pot haver-hi altres efectes en sentit contrari. No proposo en aquesta caso cap correcció, donant per bé el seu criteri.

Llavors, si tenim en compte les dues correccions que proposo, les dades quedarien com segueix:

Com es veu, la diferència a finals d’abril entre el sistema de monitorizació Momo i les dades oficials del Ministerio és considerable. Això és així tant si fem les correccions que proposo com si agafem les xifres de Momo sense modificacions. Es tracta en tot cas de milers de morts de diferència i d’un percentatge de discrepància considerable.

A la vista de tot això, proposo les següents conclusions:

  • La discussió sobre el nombre de morts provocats per la pandèmia a Espanya (i en altres països) no és un “bulo” ni són “fake news”. Hi ha base objectiva per a aquesta discussió tenint en compte les notícies i dades que hem revisat breument en aquesta nota.
  • La discussió hauria de formular-se en termes tècnics i científics predominantment, i és totalment necessària. Una altra cosa són les implicacions polítiques i legals en relació al coneixement exacte de la magnitud de la tragèdia que estem sofrint.

En aquest sentit, des d’un punt de vista tècnic, recomano també fer seguiment dels informes que ja he citat de l’empresa Inverence [4] que s’estan actualitzant diàriament. Ara mateix estan també en procés de publicar la seva metodologia [4b]. I també mereix esment l’informe publicat per professors de la Escuela de Ingeniería y Diseño Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid amb dades fins a 29 d’abril [19].

[1] Bowker, G.C.; Star, S.L. (2000). Sorting Things Out: Classifications and Its Consequences. MIT Press.

[2] Diario de Sesiones del Congreso de los Diputados, 9 de abril de 2020. http://www.congreso.es/public_oficiales/L14/CONG/DS/PL/DSCD-14-PL-17.PDF

[3] La Vanguardia 17 de abril de 2020. Celeste López, Marta Ricart. La incierta cifra de casos reales de coronavirus en España. https://www.lavanguardia.com/vida/20200417/48567349633/incierta-cifra-casos-reales-coronavirus-espana.html

[4] Blog Inverence 13 de abril y siguientes https://covid19.inverence.com/blog/post_20200413.html

[4b] Blog Inverence 16 de abril y siguientes https://covid19.inverence.com/blog/post_20200416.html

[5] El País 6 de abril de 2020. Esther Sánchez, Elena G. Sevillano. Las licencias oficiales de enterramiento casi triplican los datos oficiales en Castilla – La Mancha. https://elpais.com/sociedad/2020-04-06/las-licencias-de-enterramiento-por-coronavirus-casi-triplican-los-datos-oficiales-de-muertos-en-castilla-la-mancha.html

[6].BBC Mundo 17 de abril de 2020. Coronavirus: China aumenta en un 50% el número de muertes por covid-19 en Wuhan pero niega estar ocultando información.  https://www.bbc.com/mundo/noticias-internacional-52322409

[6b] The New York Times 16 y 21 de abril de 2020. Raphael Minder. Counting Bodies and Pointing Fingers as Spain Tallies Coronavirus Dead https://www.nytimes.com/2020/04/16/world/europe/coronoavirus-spain-death-toll.html

[7] Ministerio de Sanidad. Resumen de situación COVID-19. https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov-China/situacionActual.htm

[8] Coronavirus COVID-19 Global Cases by Center for System Science and Engineering. John Hopkins University. https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6  

[9] Orden SND/352/2020, de 16 de abril, por la que se modifica la Orden SND/234/2020, de 15 de marzo, sobre adopción de disposiciones y medidas de contención y remisión de información al Ministerio de Sanidad ante la situación de crisis sanitaria ocasionada por el COVID-19 https://www.boe.es/boe/dias/2020/04/17/pdfs/BOE-A-2020-4493.pdf

[9b] Orden SND/234/2020, de 15 de marzo, sobre adopción de disposiciones y medidas de contención y remisión de información al Ministerio de Sanidad ante la situación de crisis sanitaria ocasionada por el COVID-19. https://www.boe.es/boe/dias/2020/03/15/pdfs/BOE-A-2020-3702.pdf

[10] El Mundo 17 de abril de 2020. Laura G. Ibañes. Sanidad se blinda en el BOE: las autonomías solo podrán contar los casos o fallecidos con test o PCR positivos, no los sospechosos.  https://www.elmundo.es/espana/2020/04/17/5e995617fdddff10628b466c.html

[11] La Vanguardia 12 de abril. Marta Ricart. Una epidemia de cifras inexactas. https://www.lavanguardia.com/vida/20200412/48435076035/coronavirus-epidemia-cifras-inexactas.html

[12] El Mundo 6 de abril de 2020. Roberto Bécares, Ana del Barrio. Las salidas de los bomberos para abrir las puertas de la gente que muere sola crecen un 60%. “Es duro recoger cadáveres”. https://www.elmundo.es/madrid/2020/04/06/5e8ae2cbfdddff15aa8b4631.html

[13] El País 15 de abril de 2020. María Sosa Troya. Al menos 11.600 personas han muerto en residencias de servicios sociales por coronavirus. https://elpais.com/sociedad/2020-04-15/al-menos-11600-personas-han-muerto-en-residencias-de-servicios-sociales-por-coronavirus.html

[14] MoMo (Sistema de Monitorización de la Mortalidad Diaria). https://www.isciii.es/QueHacemos/Servicios/VigilanciaSaludPublicaRENAVE/EnfermedadesTransmisibles/MoMo/Paginas/MoMo.aspx

[15] Momo (Dasboard). https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#nacional

[16] Momo (Documentación). https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#documentacion

[17] Momo (Datos). https://momo.isciii.es/public/momo/dashboard/momo_dashboard.html#datos

[18] European monitoring of excess mortality for public health action (EURO MOMO). http://www.euromomo.eu/

19] Estudio del exceso de mortalidad motivado por la pandemia de COVID-19  por Rafael Cascón, Miguel Berzal y Francisco Santos. https://www.etsidi.upm.es/Escuela/Noticias/NoticiasETSIDI?id=e402832a20cc1710VgnVCM10000009c7648a____&fmt=detail&prefmt=articulo

Josep Cobarsí és enginyer Superior de Telecomunicació per la Universitat Politècnica de Catalunya. És professor de la UOC des de 2000.
És expert en sistemes d’informació i en gestió del coneixement a les organitzacions.

Internet en tiempos de confinamiento

Internet en tiempos de confinamiento

Una de las principales consecuencias del estado de alarma en el que hemos vivido a raíz de la Covid-19, es el confinamiento en nuestras casas. Este hecho, necesario para limitar el alcance del virus y no saturar el sistema de salud, ha impactado en los patrones de consumo de internet, que ha aumentado considerablemente.

El análisis de la mayoría de expertos, incluyendo la de los profesores de la UOC Jose Antonio Morán, Carlos Monzo y César Córcoles es que este aumento, aunque haya podido provocar caídas puntuales o cierta ralentización, no ha puesto en peligro la estabilidad de la red. 

Medir este aumento en el consumo de la red no es sencillo debido a que las operadoras de telecomunicación comparten poca información por motivos comerciales. Por ejemplo, Verizon en Estados Unidos declaró haber observado un aumento del teletrabajo (con un incremento del 30% en el uso de VPNs), o el impacto del cierre de los centros educativos y el uso de recursos en línea. Pasar más tiempo en casa también se ha traducido en un aumento del 75% en tráfico de gaming, o el consumo de contenido audiovisual, en especial de las plataformas de streaming

De todos modos, una forma de observar el cambio en el patrón de consumo de datos es a partir de las estadísticas ofrecidas por los IXP (Internet eXchange Points) o puntos neutros. Los IXP son usados por las operadoras y proveedores de servicios (como cloud o streaming) para interconectar sus redes, reducir costes (el intercambio entre sus redes es más barato que el coste de conectar con otras redes), a la vez que se mejora la eficiencia en la red gracias a una mayor robustez de la infraestructura física.

En España existen los puntos neutros Catnix, Espanix i DE-CIX, y todos ellos ofrecen estadísticas del tráfico agregado en sus redes por periodos de tiempo. Si miramos las estadísticas proporcionadas por Espanix, se puede apreciar un aumento del 40% del tráfico en este punto neutro a partir de la orden de confinamiento por parte del Gobierno.

Aunque no se pueda extrapolar que este aumento sea proporcional en el resto de redes, sí es un claro ejemplo de la nueva demanda de tráfico en internet, y coincide con algunas de las cifras que se han publicado. En las imagenes se muestran los datos de tráfico agregado por semanas y meses, en las que se puede visualizar el aumento de tráfico durante el inicio del periodo de confinamiento.

Pese a que parece claro que la conectividad no está en peligro, la Comisión Europea ha pedido responsabilidad en el consumo de datos durante estos días. Ante tal petición, proveedores de contenidos en streaming, decidieron reducir la calidad de sus emisiones temporalmente, gesto que ha sido aplaudido por el Comisionado Europeo para el mercado interior y servicios. Y no es para menos cuando algunos operadores estiman que el consumo de contenido en streaming representa un 60% del total de tráfico en internet, con Netflix y Youtube a la cabeza con alrededor de un 10% del total. Para hacernos una idea del impacto del streaming de alta calidad en la red, para igualarlo necesitaríamos enviar por Whatsapp 40 fotos cada segundo aproximadamente.

Como conclusión, el efecto sobre las redes de datos a raíz del confinamiento provocado por la crisis de la Covid-19 nos debe hacer reflexionar sobre la importancia de la infraestructura tecnológica que permite el funcionamiento de Internet, y en especial, sobre su correcto dimensionamiento.

Muchas son las opiniones que prevén un incremento de la comunicación en línea a corto plazo, en lugar de viajes o reuniones presenciales, que hará necesario seguir trabajando en ampliar la capacidad de las redes. Desde la UOC seguiremos trabajando para formar los profesionales del futuro que se enfrentarán a estos retos, apostando por una formación de calidad que permite a nuestros graduados en titulaciones como informática o telecomunicación trabajar competencias prácticas en redes a partir de materiales actualizados como los del Cisco Networking Academy.

Joan Melià es Ingeniero de Telecomunicación por la Universitat Politècnica de Catalunya, y Doctor por la Universidad Oberta de Catalunya. Actualmente trabaja como profesor en la Universitat Oberta de Catalunya, y es miembro del grupo de investigación Wireless Networks.

12 de mayo: Día Internacional de la mujer matemática

12 de mayo: Día Internacional de la mujer matemática

(Més avall trobareu la versió en català d’aquest contingut.)

Matemáticas,

mujeres y matemáticas, mujeres matemáticas, o mujeres inmersas en el universo matemático. Este es el lema del 12 mayo, 132º día del año en el calendario Gregoriano y aniversario de Maryam Mirzajani, nacida en 1977 en Teherán y Medalla Fields en 2014.

Maryam Mirzajani

La Historia «en mayúsculas» de las matemáticas, hasta hace poco era una historia de hombres blancos y occidentales. Sin embargo, a lo largo de la historia «en minúsculas», antes y después de la Ilustración, contexto y tradición han marcado los intereses y las miradas de las mujeres sobre las cosas que pasan, sobre las cosas que nos pasan. Pendientes de caminos polvorientos por donde transportaban la leña, mosaicos y decoraciones geométricas, cenefas y bolillos, la cocina y el cuidado de las criaturas, administración doméstica y optimización han configurado el sustrato matemático de tantas y tantas mujeres que han hecho aportaciones singulares en el cálculo infinitesimal, en la geometría, en el álgebra, en las ecuaciones en derivadas parciales y en la computación.

Muchas han sido las mujeres que han contribuido de manera brillante al desarrollo de las matemáticas. Las primeras de quien tenemos constancia son de la época clásica, Téano (s. VI aC, Grecia) con el número de oro y Hipatia (314-415 dC, Alejandría) con las cónicas, que más adelante permitieron explicar el movimiento de los planetas, y las ecuaciones diofánticas. En la Edad Media, las mujeres que vivían en los monasterios eran las pocas que tenían un cierto grado de libertad intelectual, tenían acceso a libros de matemáticas y, por supuesto, hicieron descubrimientos muy valiosos.

Ya en la Ilustración, la educación tradicional de las mujeres, incluso las de cierta posición social, no solía contemplar las matemáticas, lo que da especial relevancia a las pocas que, a pesar de las dificultades y obstáculos, entraron en la historia de las matemáticas. Entre ellas, Émile de Breteuil, marquesa de Châtelet (1706-1749, Francia) fue una de las grandes matemáticas de quien tenemos claras referencias. Traductora de Newton, fue divulgadora del cálculo diferencial e integral en la Europa continental. En Italia, en los siglos XVII y XVIII hubo un resurgimiento de las mujeres en la ciencia, entre otros, y quizás la más famosa, es María Gaetana Agnesi (1718-1799), con trabajos fundamentales en geometría analítica y en cálculo diferencial e integral, en construcción en ese momento. Nacida en Alemania pero residente en Inglaterra, Carolina Hersel (1750-1848), más conocida por sus trabajos en astronomía (descubrió ocho comillas), tenía muchos conocimientos de geometría y logaritmos que aprendió ella sola y aplicó a sus estudios. Y a finales de este periodo, cabe mencionar Sophie Germain (1776-1831, Paris) que fue, como otras contemporáneas, excluida de la formación académica y del discurso científico de las sociedades y Academias, pero aún así hizo notables descubrimientos en teoría de números.

La marquesa de Châtelet

En el s. XIX, caracterizado por la mayor restricción de las mujeres en el ámbito familiar y por la institucionalización de la actividad científica, desarrollada en las universidades, Mary Somerville (1780-1872, Escocia), gran divulgadora de las matemáticas y la ciencia, trabajó en lo que puede considerarse el antecedente de la fotografía, además de ser la mentora de Ada Lovelace. Augusta Ada (Byron), condesa de Lovelace (1815 a 1852, Londres) tenía una salud precaria y un gran talento para las matemáticas. Escribió lo que se considera el primer programa informático de la historia en las notas que añadió a la traducción de un artículo de Menabrea sobre las ideas de Chales Babbage, a quien Ada conoció a los 17 años y con quien colaboró en el proyecto de diseño y construcción de la primera computadora, la Máquina Analítica. En Rusia, Sofía-Sonia Kovalesvskaya (1850-1891, Moscú) ya desde los 13 años mostró aptitud para el álgebra, lo que no gustó a su padre, que intentó frenar los estudios de su hija. Pero Sofía, cuando los demás dormían siguió estudiando con los libros de su hermano; y con el tiempo y su tenacidad escribió textos importantes sobre la teoría en ecuaciones en derivadas parciales. A caballo entre los siglos XIX y XX encontramos a Emmy Noether (1882-1935, Alemania), que tuvo la suerte de ser hija de un profesor de matemáticas de la universidad de Erlangen y pudo asistir, de forma extraordinaria, a las clases de la universidad donde era la única estudiante mujer entre 984 hombres. Tiene importantes trabajos en Álgebra, los más conocidos inspirados en los frisos de la Alhambra.

Ya en pleno s. XX resultan especialmente destacables las importantes aportaciones que las mujeres han hecho en la historia de la computación y los ordenadores, aunque estuvieron olvidadas durante mucho tiempo. Entre las más conocidas, destacamos algunas. Las seis programadoras del ordenador ENIAC, uno de los primeros ordenadores de propósito general, Kay McNulty, Betty Jennings, Betty Snyder, Marlyn Wescoff, Fran Bilas y Ruth Lichterman, las cuales fueron las encargadas de la tarea increíblemente compleja de escribir realmente un programa. Evelyn Boyd Granville (1924, USA), doctorada en matemáticas por Yale en 1949 y primera mujer afroamericana en obtener el título de una escuela estadounidense, trabajó como programadora en proyectos del programa espacial Apollo. Y Grace Hopper (1906-1992, USA), que se doctoró en matemáticas en la universidad de Yale y creó el lenguaje COBOL, entre otras aportaciones importantes a la informática.

Evelyn Boyd Granville

Desde mediados del siglo XX, las mujeres han tenido un acceso más normalizado a los estudios de matemáticas, aunque no fue hasta 2014 que una mujer recibió la Medalla Fields, premio equivalente al Nobel de matemáticas. Steven Kerckhoff, profesor de matemáticas en Standford y uno de los colaboradores de Maryam Mirzajani, dice que lo que la hacía tan especial es la originalidad con que reunía piezas muy diferentes. Mizarkhani, igual y diferente de sus predecesoras, pero también de biólogas, escritoras, pintoras y directoras de cine, comparte con todas ellas una manera de ponerse, una mirada profunda, una paciencia infinita. Y, por supuesto, mucha imaginación. Imaginación es la que necesitamos para caminar hacia una estructura social que permita evidenciar que el espíritu, como las matemáticas, no tiene sexo. Y la excelencia, tampoco.

¡Feliz día a todas las mujeres matemáticas!

Maria Antonia Huertas es licenciada en Matemáticas por la Universidad de Barcelona y doctora en Matemáticas por la misma universidad. Es profesora de Matemáticas y Multimedia en la Universitat Oberta de Catalunya.

Teresa Sancho es Doctora en Ingeniería Electrónica por la Universidad Ramon Llull y Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Barcelona. Actualmente es profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, donde enseña matemáticas para ingenieros y dirige líneas de investigación en e-assessment, feedback y learning analytics como líder de grupo LAIKA.

12 de maig: Dia Internacional de la dona matemàtica

Matemàtiques,

dones i matemàtiques, dones matemàtiques, o dones immerses en l’univers matemàtic. Aquest és el lema del 12 maig, 132è dia de l’any en el calendari Gregorià i aniversari de Maryam Mirzakhani, nascuda el 1977 a Teheran i Medalla Fields el 2014.

Maryam Mirzakhani

La Història «amb majúscules» de les matemàtiques, fins fa poc era una història d’homes blancs i occidentals. No obstant això, al llarg de la història “amb minúscules”, abans i després de la Il·lustració, context i tradició han marcat els interessos i les mirades de les dones sobre les coses que passen, sobre les coses que ens passen. Pendents de camins polsosos per on transportaven la llenya, mosaics i decoracions geomètriques, sanefes, puntes de coixí i boixets, la cuina i la cura de les criatures, administració domèstica i optimització han configurat el substrat matemàtic de tantes i tantes dones que han fet aportacions singulars en el càlcul infinitesimal, en la geometria, en l’àlgebra, en les equacions en derivades parcials i en la computació.

Moltes han estat les dones que han contribuït de manera brillant al desenvolupament de les matemàtiques. Les primeres de qui en tenim constància són a l’època clàssica, Teà (s. VI a.C., Grècia) amb el nombre d’or i Hipatia (314-415 d.C., Alexandria) amb les còniques, que més endavant van permetre explicar el moviment dels planetes, i les equacions diofàntiques.  A l’Edat Mitjana, les dones que vivien en els monestirs eren les poques que tenien un cert grau de llibertat intel·lectual, tenien accés a llibres de matemàtiques i, de ben segur, van fer descobriments molt valuosos.

Ja a la Il·lustració, l’educació tradicional de les dones, inclús les de certa posició social, no solia contemplar les matemàtiques, fet que dona especial rellevància a les poques que, a pesar de les dificultats i obstacles, van entrar a la història de les matemàtiques. Entre elles, Émile de Breteuil, marquesa de Châtelet (1706-1749, França) va ser una de les grans matemàtiques de qui tenim clares referències. Traductora de Newton, va ser  divulgadora del càlcul diferencial i integral en l’Europa continental. A Itàlia, als segles XVII i XVIII va haver un ressorgiment de les dones en la ciència, entre d’altres, i potser la més famosa, és María Gaetana Agnesi (1718-1799), amb treballs fonamentals en geometria analítica i en càlcul diferencial i integral, en construcció en aquell moment. Nascuda a alemanya però resident a Anglaterra,  Carolina Hersel (1750-1848), més coneguda pels seus treballs d’astronomia (va descobrir vuit cometes), tenia molts coneixements de geometria i logaritmes que va aprendre ella sola i va aplicar als seus estudis. I a finals d’aquest període, cal esmentar Sophie Germain (1776-1831, Paris) que va ser, com altres contemporànies, exclosa de la formació acadèmica i del discurs científic de les societats i Acadèmies, però tot i així va fer notables descobriments en teoria de nombres.

La marquesa de Châtelet

En el s. XIX, caracteritzat per la major restricció de les dones a l’àmbit familiar i per la institucionalització de l’activitat científica, desenvolupada a les universitats, Mary Somerville (1780-1872, Escòcia), gran divulgadora de les matemàtiques i la ciència, va treballar en el que es pot considerar l’antecedent de la fotografia, a més de ser la mentora d’Ada Lovelace. Augusta Ada (Byron), comptessa de Lovelace (1815-1852, Londres) tenia una salut precària i un gran talent per les matemàtiques. Va escriure el que es considera el primer programa informàtic de la història, en les notes que va afegir a la traducció d’un article de Menabrea sobre les idees de Chales Babbage, a qui Ada va conèixer als 17 anys i amb qui va col·laborar en el projecte de disseny i construcció de la primera computadora, la Màquina Analítica. A Rússia, Sofía-Sonia Kovalesvskaya (1850-1891, Moscou) ja des dels 13 anys va mostrar aptitud per l’àlgebra, cosa que no va agradar al seu pare, que va intentar frenar els estudis de la seva filla. Però Sofia, quan els altres dormien va seguir estudiant en els llibres del seu germà; i amb el temps i la seva tenacitat va escriure textos importants sobre la teoria en equacions en derivades parcials. A cavall entre els segles XIX i XX trobem a Emmy Noether (1882-1935, Alemanya), que va tenir la sort de ser filla d’un professor de matemàtiques de la universitat de Erlangen i va poder assistir, de forma extraordinària, a les classes de la universitat on era la única estudiant dona entre 984 homes. Té importants treballs en Àlgebra, els més coneguts inspirats en els frisos de l’Alhambra.

Ja en ple s. XX resulten especialment remarcables les importants aportacions que les dones han fet a la historia de la computació i els ordinadors, tot i que van estar oblidades durant molt de temps. Entre les més conegudes, en destaquem algunes. Les sis programadores de l’ordinador ENIAC, un dels primers ordinadors de propòsit general, Kay McNulty, Betty Jennings, Betty Snyder, Marlyn Wescoff, Fran Bilas i Ruth Lichterman, les quals van ser les encarregades de la tasca increïblement complexa d’escriure realment un programa. Evelyn Boyd Granville (1924, USA), doctorada en matemàtiques per Yale el 1949 i primera dona afroamericana a obtenir el títol d’una escola nord-americana, va treballar com a programadora en projectes del programa espacial Apollo. I Grace Hopper (1906-1992, USA), que es va doctorar en matemàtiques a la universitat de Yale i va crear el llenguatge COBOL, entre d’altres aportacions importants a la informàtica.

Evelyn Boyd Granville

Des de mitjans del segle XX, les dones han tingut un accés més normalitzat als estudis de matemàtiques, tot i que no va ser fins el 2014 que una dona va rebre la Medalla Fields, premi equivalent al Nobel de matemàtiques. Steven Kerckhoff, professor de matemàtiques a Standford i un dels col·laboradors de Maryam Mirzakhani, diu que allò que la feia tan especial és l’originalitat amb què reunia peces molt diferents. Mizarkhani, igual i diferent de les seves predecessores, però també de biòlogues, escriptores, pintores i directores de cinema, comparteix amb totes elles una manera de posar-s’hi, una mirada profunda, una paciència infinita. I, és clar, molta imaginació. Imaginació és la que ens cal per caminar cap a una estructura social que permeti evidenciar que l’esperit, com les matemàtiques, no té sexe. I l’excel·lència, tampoc.

Feliç dia a totes les dones matemàtiques!

Maria Antonia Huertas és llicenciada en Matemàtiques per la Universitat de Barcelona i doctora en Matemàtiques per la mateixa universitat. És professora de Matemàtiques i Multimedia a la Universitat Oberta de Catalunya.

Teresa Sancho és Doctora en Enginyeria Electrònica per la Universitat Ramon Llull i Llicenciada en Matemàtiques per la Universitat de Barcelona. Actualment és professora dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC, on ensenya matemàtiques per a enginyers i dirigeix línies de recerca en e-assessment, feedback i learning analytics com a líder de grup LAIKA.