Programación predictiva
Introducción
El mapeo predictivo (en inglés remote predictive mapping) es una herramienta de análisis predictivo geoespacial. El análisis de un conjunto de datos se hace por medio de un modelo analítico y predictivo ejecutado por inteligencia artificial que luego gráfica geográficamente la información por medio de un SIG (Sistema de información geográfica). El objetivo es predecir los lugares o ubicaciones donde un fenómeno geoespacial sucede. En este momento el mapeo predictivo se está utilizando en los campos de la epidemiología y patología,[1] geología,[2] trabajo policial[3] y minería[4] entre otros.
Modelado
Un modelo predictivo en el mapeo predictivo son expresiones matemáticas del rendimiento de un suceso respecto a su relación con un número de variables. Estos modelos usan cálculos estadísticos para medir el rendimiento futuro de estos sucesos[5] En el análisis predictivo las variables pueden ser desde una a múltiples. El mapeo predictivo puede utilizar las características de la región a estudiar, aspectos de las variables estudiadas, la relación entre estos dos últimos o el rendimiento pasado del suceso estudiado.[3].
Aplicaciones
Contenido
El mapeo predictivo ha sido aplicado en un número cada vez mayor de áreas. A continuación se encuentran algunos de los usos más conocidos para esta tecnología.
Epidemiología y patología
El mapeo predictivo se utiliza en el área de la salud para poder predecir los lugares con la mayor probabilidad de sufrir problemas de salud.[6] Por medio de la obtención de datos ambientales como humedad, temperatura y radiación se pueden encontrar áreas con el mayor riesgo de problemas de salud en una región.[7] De esta manera, se pueden llevar a cabo procesos preventivos efectivos a gran escala.[8].
Geología
En casos donde el terreno es difícil de navegar, como en el norte de Canadá, se utiliza el mapeo predictivo para poder construir una imagen geológica de toda la región basándose en la información obtenida en sectores de la región.[9] Asimismo, de junio datos obtenidos por los sensores satelitales de los SIGs permiten el estudio de las propiedades del suelo en regiones extensas. Así, se pueden estudiar como los cambios en la tierra llevan a cambios en el paisaje a gran escala.[2].