Browsing by Autor "Alejandro Feged-Rivadeneira"

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Políticas públicas, grandes datos, teoría de redes y COVID-19
(Universidad del Rosario, Bogota, 2020) Emiliano Isaza Villamizar; Felipe González-Casabianca; Santiago Herrera; Tomás Rodríguez Barraquer; Andrés Ángel; Vladimir Corredor; Alejandro Feged-Rivadeneira
La tecnología aplicada al uso de grandes datos ha sido una herramienta importante para proveer información necesaria para dar respuestas a los retos de salud pública ante la pandemia de COVID-19, y en Colombia no ha sido la excepción. En este documento se analizan dos insumos de analítica de datos (rastreo digital de contactos y análisis agregado de movilidad, ambos basados en datos de telefonía celular) sobre los cuales se han tomado medidas de salud púbica en el país latinoamericano como, por ejemplo, determinar zonas de control diferencial dentro de una ciudad, el rastreo de contactos, y la identificación de potenciales superdispersores. Con base en una muestra de los datos utilizados, se hace una reflexión a la luz de los hallazgos reportados hasta el momento, especialmente desde una perspectiva de redes complejas de contactos y superdispersores, las cuales se ha mostrado tienen un papel crítico en el comportamiento de la epidemia. Los análisis expuestos son parte de una compleja interacción entre el contexto político y epidemiológico que hacen diversas sus respectivas implementaciones. Por último, se resalta que Colombia cuenta con diversos ejemplos de políticas públicas informadas por datos de última generación.
Using Big Data and Network Theory to Inform Decision-making on COVID-19 in Bogotá
(2022) Alejandro Feged-Rivadeneira; Felipe González-Casabianca; Andrea Parra‐Salazar; Juana Salcedo-Ortiz; Federico Andrade‐Rivas; Pablo Cárdenas; Álvaro Morales; Juliana Damelines-Pareja; Diana Sofía Rios; Carolina Salazar
<title>Abstract</title> After the initial year of the pandemic (2020), a need for Non-Pharmaceutical Interventions (NPIs) that did not imply lockdowns became evident, particularly in locations where human mobility was greatly restricted like in South America. In this research, we propose a multidisciplinary framework to combine findings from diverse academic fields (epidemiology, public health, urban studies, molecular biology) to inform decision making in public health. Furthermore, we designed and implemented NPIs that minimized the effect on human mobility while mitigating viral transmission in Bogota, a city of ~10 million people in a middle-income country. Our results suggest that near real time information can and should be used to design, assess and optimize the effectiveness of public health interventions to reduce disease burden while minimizing socioeconomic disturbances.