Un innovativo studio condotto presso l'Università dell'Alabama a Huntsville (UAH) esplora come sfruttare i social media e l'intelligenza artificiale per migliorare la comunicazione e il supporto alle vittime di disastri. La ricerca, pubblicata sull'International Journal of Production Research, è stata guidata dal dottorando Vishwa Vijay Kumar.
Il team di ricercatori ha analizzato dati provenienti da X (ex Twitter) relativi a due periodi di sei settimane durante la pandemia di COVID-19: marzo-aprile 2020 negli Stati Uniti e maggio-giugno 2021 in India, durante l'ondata della variante delta. In queste fasi si sono verificate gravi carenze di attrezzature mediche essenziali, dalle mascherine ai ventilatori.
Motivazioni personali e obiettivi della ricerca
Kumar, originario di una zona dell'India soggetta a frequenti inondazioni, ha sviluppato fin da giovane l'interesse per creare un sistema che permettesse alle persone in difficoltà di comunicare i propri bisogni al mondo esterno. La pandemia di COVID-19 ha offerto l'opportunità di applicare questa visione su scala globale.
"La situazione ha riacceso la mia motivazione iniziale di esplorare come i social media e l'IA potessero essere sfruttati per una risposta più rapida ai disastri e per mitigare le sfide sanitarie e di approvvigionamento durante le crisi", ha spiegato Kumar.
Metodologia e risultati
Lo studio ha sviluppato un processo in quattro fasi e algoritmi per analizzare circa 3,9 milioni di tweet utilizzando IA e machine learning. I ricercatori hanno:
- Identificato parole chiave nei post di Twitter relative alle interruzioni della catena di approvvigionamento durante la pandemia
- Categorizzato i tweet come "imperativi" (richieste di aiuto azionabili) o "non imperativi"
- Stimato la posizione geografica dei tweet imperativi privi di geolocalizzazione
Sfide future e sviluppi
La ricerca ha inoltre individuato diverse sfide nella gestione della catena di approvvigionamento sanitario durante i disastri, che saranno oggetto di studi futuri. Tra queste:
- Geolocalizzazione di persone bisognose che postano sui social media senza identificare la loro posizione
- Previsione delle forniture di vaccini COVID-19
- Previsione della disponibilità di forniture sanitarie e alimentari
- Utilizzo di altri social media (es. Facebook, Instagram)
- Applicazione di questi miglioramenti ad altri tipi di disastri come uragani e terremoti
"Prevediamo anche di sviluppare una piattaforma/strumento che scansionerà i post sui social media relativi a eventi disastrosi e genererà report in tempo reale sui problemi di domanda e offerta e sulle persone che richiedono aiuto, con le loro geolocalizzazioni", ha concluso Kumar.
Questo studio rappresenta un importante passo avanti nell'utilizzo delle tecnologie digitali per migliorare la risposta alle emergenze e la gestione delle catene di approvvigionamento durante le crisi. L'integrazione di social media e intelligenza artificiale potrebbe consentire un'assistenza più rapida ed efficace alle popolazioni colpite da disastri naturali o sanitari in futuro.