Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial y ciencia ciudadana que anticipa la llegada de medusas a las playas de la Costa del Sol (Málaga). Con los datos recogidos a través de una aplicación móvil y el empleo de un sistema que detecta e interpreta los mensajes de los usuarios de forma automática, los expertos predicen la llegada de estas especies marinas a las zonas de baño. Además, constatan que la dirección e intensidad del viento influyen en la presencia de estos organismos.
Esta investigación supone un proyecto de ciencia ciudadana, es decir, aquellos en los que la ciudadanía participa en alguna de las fases del proceso investigador. En concreto, los expertos recogieron los datos a través de Infomedusa, una aplicación móvil desarrollada por el Aula del Mar de Málaga en 2013. En ella, los usuarios comparten información sobre el estado del oleaje, el clima de un día concreto o si hace viento, entre otras cuestiones.
Con estos datos los expertos han establecido cuál es la dinámica y la ruta de estas especies marinas cuando se aproximan a la playa. Así, comprobaron que primero las medusas llegan a las costas más cercanas al Estrecho de Gibraltar y, desde ahí, son progresivamente arrastradas por las corrientes y empujadas por el viento hacia el levante. Ya cerca de las playas, llegan hasta las zonas de baño si el viento se agita con intensidad y de manera perpendicular a las mismas.
Aplicación móvil
Normalmente cuando se utilizan este tipo de aplicaciones móviles el investigador es el que dirige todo el proceso enfocado a un proyecto particular: desde el desarrollo de la misma hasta la recolección y justificación de datos. Sin embargo, los expertos comentan que es posible utilizar herramientas ya desarrolladas sin necesidad de que estas estén creadas para un fin concreto. “Queríamos demostrar que se pueden obtener resultados sólidos sin tener que diseñar aplicaciones móviles específicas para proyectos de ciencia ciudadana como éste. Podemos utilizar herramientas ya existentes, darles un nuevo sentido a otras más antiguas y no por ello perdemos rigor científico”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Huelva, Juan Carlos Gutiérrez.
En el estudio ‘Integrating local enviromental data and information from non-driven citizen science to estimate jellyfish abundance in Costa del Sol (southern Spain)’ publicado en Estuarine, Coastal and Shelf Science, los investigadores explican que primero utilizaron la aplicación móvil Infomedusa para recoger los mensajes que compartían los bañistas en el chat de la playa que visitaban, por ejemplo: “He llegado y hay un montón de medusas en la orilla” o “Ahora mismo en Arroyo de la miel (Málaga) no he visto ni una sola medusa”.
Después, un sistema de inteligencia artificial analiza las frases coloquiales en español y capta los datos relevantes para estimar la presencia de estos invertebrados en las 149 playas estudiadas. Los investigadores explican que una de las dificultades de esta tecnología es el lenguaje natural de las personas, que muchas veces no es preciso y está abierto a interpretaciones. Para evitar errores, emplearon un glosario de 557 palabras de base que se relacionaban con los datos que buscaban y dos investigadores asignaron valores numéricos a los adverbios de cantidad de cada mensaje para que la máquina los analizara correctamente. “Por ejemplo, si un usuario escribía: ‘hoy hay muchas medusas en la playa’ el sistema asocia a ‘muchas’ un valor numérico de 5 para indicar una gran cantidad de estos invertebrados en la playa”, explica Gutiérrez.
De este modo, los investigadores comprobaron que la velocidad y la dirección del viento influyen en la llegada de las medusas a las costas. “Los modelos que hemos desarrollado con la colaboración ciudadana se van a integrar en esa aplicación para que ésta tenga una capacidad predictiva. Así, la propia herramienta le dirá al usuario si el día que va a ir a la playa habrá o no medusas”, comenta este investigador.
Mejorar el margen de error
Actualmente, este equipo de investigación compuesto por los grupos Análisis y planificación del medio natural y Sistemas inteligentes y minería de datos de la Universidad de Huelva y expertos del Instituto Español de Oceanografía de Málaga y el Aula del Mar de Málaga continúa su labor y explora distintas metodologías que faciliten la interpretación de los datos aportados por la ciudadanía, de modo que el sistema mejore su margen de error. “Estamos pensando incluso en ‘dirigir’ a los usuarios para que introduzcan la información de una forma concreta. Así, sería mucho más fácil interpretarla y no haría falta intervención humana”, resume Juan Carlos Gutiérrez.
Este estudio ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación en el marco del proyecto de investigación TIN2017-89517-P. Asimismo, ha recibido apoyo de la Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidad de la Junta de Andalucía y el Programa Operativo de Empleo Juvenil del Fondo Social Europeo.
Referencias
Gutiérrez, J.C.; Calvo, I.; Peregrín, A.; García, A.; Báez, J.C.; Bellido, J.; Souviron, L.; Sánchez, J.M.; López, J.A. (2021). ‘Integrating local enviromental data and information from non-driven citizen science to estimate jellyfish abundance in Costa del Sol (southern Spain)’. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 249, 107112.
