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Un bot publica estadísticas sobre el nivel de uso de Radar COVID: estima que casi el 1% de los positivos sube sus datos a la app

Un bot publica estadísticas sobre el nivel de uso de Radar COVID: estima que casi el 1% de los positivos sube sus datos a la app
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Un programador español ha creado sistema que, desde el pasado día 12 de septiembre, va publicando automáticamente (tanto en GitHub como a través de un bot de Twiter) datos estadísticos relacionados con el uso de la app de trazado de contactos RadarCOVID.

Pedro José Vieito es Data Enginer en Tiendeo y desarrollador de varias apps y extensiones para entornos iOS/macOS, y pone de ejemplo de lo que pretende conseguir una web del gobierno suizo en la que éste publica a diario algunas de las métricas más relevantes sobre la app SwissCovid (el equivalente a nuestra RadarCOVID).

¿Qué tipo de datos? Pues desde el número de descargas o de instalaciones activas, al de diagnósticos compartidos por los usuarios o el porcentaje estimado de nuevos casos de COVID confirmados que han subido sus TEKs (las 'claves temporales de exposición' que genera la aplicación cada 24 horas) a la app oficial, etc.

Ante la falta de información oficial, surgen iniciativas privadas

Y dado que, como él mismo señala, la app española "usa exactamente la misma tecnología y la SEDIA [Secretaría de Estado de Digitalización] tiene acceso a la misma información" que los suizos, no entiende cómo es posible que los únicos datos que estén publicando en España sea el del número de descargas (y únicamente vía Twitter por parte de la responsable de la institución).

"Es muy importante que estos datos sean públicos ya que son necesarios para entender cómo de eficaz es, cómo progresa su uso y también para detectar errores graves (ej.: la versión 1.0.6 en iOS apuntando al servidor de pruebas)".

He aquí un ejemplo de los datos que el bot @RadarCOVID STATS viene publicando cada hora en Twitter:

Vieto explica que su objetivo poniendo en marcha RadarCOVID STATS ha sido el de intentar "estimar el número de diagnósticos compartidos a partir de los TEKs que se descarga la app", pero recuerda también que el dato es aproximación (pues influye también de si se añaden TEKs artificiales -se crean aleatoriamente para mejorar la anonimización-) o de la versión de la API que use la aplicación.

Además, Desde hace un par de días el proyecto desarrollado por Vieito viene compartiendo también sus resultados en formato JSON, "por lo que ahora cualquier otro proyecto puede cargar fácilmente los datos del informe".

Vía | Mixx.io

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