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Dai telefonini un modello per i soccorsi dopo un disastro

Elaborato sulla base delle chiamate dopo il terremoto di Haiti

19 giugno, 10:25
Veduta aerea della città di Leogane, ad Haiti, dopo il terremoto del 12 gennaio 2010 (fonte: United States Marine Corps) Veduta aerea della città di Leogane, ad Haiti, dopo il terremoto del 12 gennaio 2010 (fonte: United States Marine Corps)

 Dai cellulari un aiuto ai soccorsi per le popolazioni colpite da un disastro naturale: le chiamate dai telefonini hanno aiutato a ricostruire i movimenti della popolazione dopo il devastante terremoto di Haiti del 12 gennaio 2010. Gli spostamenti di quasi 2 milioni di persone, nei mesi
immediatamente precedenti e in quelli successivi al sisma di magnitudo 7,0 sono stati analizzati da un gruppo di ricerca guidato dall'Istituto svedese Karolinska ed hanno permesso di realizzare un modello predittivo. I risultati sono pubblicati sulla rivista dell'Accademia delle Scienze degli Stati Uniti (Pnas).

Conoscere e prevedere le posizioni delle persone quando si verificano delle catastrofi è di fondamentale importanza per rendere efficaci le operazioni di soccorso e gli aiuti medici e umanitari. Analizzando i dati di 1,9 milioni di clienti dell'operatore di telefonia mobile Digicel ad Haiti, i ricercatori svedesi hanno potuto monitorare i movimenti delle persone nel periodo del disastro.

Lo studio ha localizzato i movimenti dei telefonini a partire dal 1 dicembre 2009, poco più di un mese prima del terremoto avvenuto il 12 gennaio, fino
al 19 dicembre 2010. Secondo i dati, 19 giorni dopo il sisma che ha causato la morte di 50.000/300.000 persone (le stime sono molto approssimative) e 1,8 milioni di sfollati, la popolazione della capitale perse circa il 23% dei suoi abitanti (esclusi i deceduti).

La ricerca ha evidenziato che gli spostamenti delle persone dopo il terremoto sono aumentati in maniera strettamente correlata con gli itinerari degli spostamenti abituali, in particolare verso i luoghi di famiglia. I modelli predittivi elaborati hanno trovato ottimo riscontro con i dati e potrebbero rivelarsi un potente strumento in più per supportare i soccorsi.

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