Mentre in Italia ci si affanna a parlare di app per il tracking delle persone e mentre in Lombardia si tenta, con scarso successo, di promuovere allertaLom, a livello globale potrebbe arrivare un concreto supporto da Facebook. Il colosso social sta infatti lavorando insieme alla Carnegie Mellon University per raccogliere dati sullo stato di salute delle persone e per evidenziarne i movimenti su mappe interattive. Il tutto viene realizzato attraverso un sondaggio volontario che l’app di Facebook propone agli utenti. In sostanza si tratta di ciò che fa allertaLom, che ha un’efficacia infinitamente più bassa, ma con un’estensione a livello mondiale.

I dati raccolti, ovviamente anonimi, vengono poi utilizzati per produrre aggiornamenti quotidiani che possono essere utilizzati da ricercatori per capire meglio le dinamiche di diffusione di Covid-19. Secondo Mark Zuckerberg, questo potrebbe essere uno strumento molto importante, tanto che dopo averlo sperimentato nelle scorse settimane negli Stati Uniti ora società e università sono al lavoro per renderlo disponibile a livello mondiale.

L’ultima versione delle “Mappe per la prevenzione della malattia” messa a punto dai ricercatori statunitensi comprende tre nuovi elementi. Le co-location map evidenziano la probabilità che le persone di una certa area vengano in contatto con quelle di un’altra, aiutando a capire dove l’infezione potrebbe spostarsi; i movement range trend rivelano a livello regionale se le persone stanno più vicine alla propria abitazione o se invece si spostano in luoghi diversi della città, in modo che misure di limitazione o prevenzione vengano messe in atto più efficacemente; il social connectedness index mostra i rapporti tra le persone (amicizia e parentela) tramite gli spostamenti tra città e paesi diversi, aiutando gli epidemiologi a prevedere la probabilità di diffusione del virus in certe aree.

Le mappe aggregano le informazioni provenienti da Facebook, che dichiara di rendere impossibile l’identificazione degli individui e di ridurre al minimo il rischio che si possa essere identificati in un secondo momento mettendo in correlazione i dati. Le informazioni non evidenziano i movimenti delle singole persone, ma sono aggregati a livello cittadino. Maggiori informazioni sull’approccio adottato dalla società si trovano sul sito Data for Good.