La acción humanitaria prospera cuando está guiada por las voces de la comunidad. En medio de la crisis humanitaria en Ucrania, la Sociedad Ucraniana de la Cruz Roja con la intención de obtener una comprensión imparcial de las necesidades, comentarios y sentimientos de las personas afectadas, y poder dirigir las actividades a las necesidades identificadas. Junto con el equipo de datos y digital de la Cruz Roja Neerlandesa, 510, la Sociedad Nacional decidió pilotar el Escucha en Redes Sociales (SML) herramienta, la cual ahora pueden operar y mantener de forma autónoma, impulsando la propiedad local. Esta iniciativa, junto con otras actividades, está financiada por la Federación Internacional de Sociedades de la Cruz Roja y de la Media Luna Roja (FICR)’s llamamiento de emergencia para apoyar la respuesta regional en Ucrania y los países afectados.
Cómo funciona SML
Usando SML, las Sociedades Nacionales extraen datos de plataformas de mensajería instantánea para conocer lo que las personas afectadas por desastres o crisis expresan sobre su situación, necesidades e interacciones con quienes brindan asistencia. Al combinar datos cuantitativos y cualitativos, los usuarios pueden identificar información y tendencias clave de estas conversaciones. Este análisis ayuda a mitigar riesgos, mejora los informes internos y permite a las Sociedades Nacionales implementar y refinar actividades, programas y campañas de información. SML sigue un flujo de trabajo simple de 3 pasos:
Un modelo de IA rastrea y traduce miles de mensajes publicados en plataformas de mensajería instantánea, eliminando la información que pueda identificar personalmente a los usuarios y clasificándolos entre temas relevantes. (1). Estos mensajes son luego leídos en Argilla (una herramienta colaborativa para construir conjuntos de datos), en la que los temas de los mensajes son validados por analistas expertos. (2). Esta aportación experta se utiliza de forma iterativa para mejorar el modelo de IA y así proporcionar información cada vez mejor a los usuarios. La información se visualiza finalmente en un panel de Power BI, donde los usuarios pueden ver clústeres de mensajes prominentes ordenados por temas, como refugio, comida o salud. (3). Solo el modelo de IA es gestionado y alojado por 510, mientras que los otros pasos pueden ser llevados a cabo íntegramente por la Sociedad Nacional utilizando SML. Este flujo de trabajo refleja el enfoque de diseño centrado en el ser humano de 510: herramientas intuitivas, soporte en idiomas locales e interfaces fáciles de usar.
“El uso de SML ha demostrado que la recopilación de comentarios en redes sociales puede ser eficaz e informativa. Siempre que las fuentes de la herramienta estén optimizadas, puede mejorar significativamente la comprensión de las necesidades y los comentarios en las comunidades y aumentar la calidad general de los informes.”
Bohdan Koval, Especialista en Análisis de Retroalimentación en la Sociedad Ucraniana de la Cruz Roja
Del servicio a la autosuficiencia
Cuando la Sociedad Nacional de la Cruz Roja de Ucrania comenzó a utilizar SML, el equipo 510 extrajo y analizó canales de Telegram, proporcionando información mensual a los equipos locales. Esto fue útil, pero no sostenible. Para transferir la propiedad y desarrollar capacidades, la Sociedad Nacional decidió pasar de ser un receptor de servicios a operar la herramienta de forma autónoma. Como resultado de esta transición y una amplia capacitación por parte del equipo 510, el personal de la Cruz Roja de Ucrania ahora puede utilizar Argilla y Power BI para explorar tendencias directamente. Todos los materiales de capacitación fueron diseñados para participantes no técnicos y proporcionaron experiencia práctica para construir un ciclo de retroalimentación. La Sociedad Nacional ya no tiene que esperar informes externos y puede agilizar la información por sí misma, permitiendo una asistencia con impacto.
“Creo que SML puede convertirse en una herramienta poderosa para comprender las necesidades y el contexto de la población, proporcionando información más profunda sobre los procesos y los sentimientos. Esto, a su vez, ayudará a mejorar la calidad general tanto de los informes como de las respuestas.”
Mariia Nazarko, Jef a del Centro de Información de la Sociedad Ucraniana de la Cruz Roja
Impacto tangible, propiedad local
El paso de la dependencia a la autonomía se ha traducido en una identificación mucho más rápida de las necesidades emergentes, dando forma a la respuesta de la Sociedad de la Cruz Roja de Ucrania de una manera que llega a las comunidades. Entre enero de 2024 y julio de 2025, se han extraído más de 83.000 mensajes de seis grupos de Telegram de forma sensible a los datos para evitar una exposición innecesaria. En el futuro, la Sociedad Nacional basará este exitoso proyecto piloto continuando el uso de la herramienta siguiendo un enfoque adaptado. Esta iniciativa demuestra cómo la innovación digital – cuando es co-diseñada, construida de manera responsable y escalada localmente – puede empoderar a las Sociedades Nacionales para dirigir sus propias actividades.
“SML nos ha ayudado a comprender algunos de los problemas prácticos, las preocupaciones y las lagunas de información que han enfrentado las personas desplazadas de Ucrania. Reconocer las preocupaciones de las personas y cómo estas cambiaron con el tiempo dio a las Sociedades Nacionales la oportunidad de adaptar su trabajo para satisfacer mejor las necesidades cambiantes de las personas.”
Mark South, Consultor CEA, región de Europa en la FICR
¿Listo para escuchar de forma más inteligente? 👂
No es necesario tener conocimientos de ciencia de datos para escuchar a gran escala. La prueba piloto de SML en Ucrania demuestra que las herramientas fáciles de usar y el apoyo adecuado son suficientes para convertir la información en impacto. ¿Tienes curiosidad por utilizar información de las redes sociales para informar tu respuesta y buscas una solución de bajo mantenimiento que tu equipo pueda controlar? Nos encantaría saber de ti. ¡Exploremos juntos cómo podemos hacer que SML funcione para tu contexto!
DESCARGO DE RESPONSABILIDAD: Tenga en cuenta que las versiones en árabe, francés y español de este artículo se han generado automáticamente mediante Inteligencia Artificial. No podemos garantizar la total exactitud de estas versiones.
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Gerente de Producto, SML: Ira Badyal ibadyal@redcross.nl