Los cimientos endebles de los datos sobre desastres socavan la ayuda humanitaria.

Esta cifra reflejaba únicamente a las personas que murieron directamente a causa del huracán —aquellas cuyos cuerpos fueron encontrados a la mañana siguiente o poco después— y no incluía a los miles que fallecieron en las semanas y meses posteriores al desastre. María afectó gravemente la infraestructura de Puerto Rico: se produjeron importantes apagones que paralizaron hospitales, se agotaron los suministros médicos y colapsaron otras infraestructuras críticas en toda la isla. En una evaluación especial encargada por el gobierno de Puerto Rico un año después , un equipo de investigadores revisó la cifra de fallecidos tras el suceso. El total ascendió a 2975, 46 veces más que la estimación original.

El ejemplo del huracán María no es único. En muchos países, las bases de datos utilizadas para hacer un seguimiento del impacto de los desastres pueden ser muy inexactas.

Se basan principalmente en informes gubernamentales y de prensa, pero estos están condicionados por el momento en que los gobiernos deciden proporcionar información y por cómo definen qué constituye un impacto de desastre. Los datos no se utilizan únicamente con fines académicos; las cifras de desastres tienen un gran peso en el mundo actual. Pueden influir en qué países reciben financiación y dónde se invierten los fondos destinados a desastres.

Si bien estas decisiones suelen presentarse como técnicas, la información sobre desastres tiene una dimensión política. Los datos a menudo determinan qué sufrimiento se registra y prioriza. Tratamos estas cifras como hechos, pero no lo son. Son generadas por sistemas, con las mismas fragilidades que cualquier otro ámbito político. Los datos sobre desastres son mucho menos fiables de lo que sus usuarios suelen suponer.

Los criterios para obtener buenos datos no generan controversia. Los datos deben reflejar lo que realmente sucedió, ofrecer una visión completa, ser comparables a lo largo del tiempo y en diferentes lugares geográficos, y no contabilizar el mismo evento dos veces. Lamentablemente, estamos lejos de lograrlo.

Cómo funcionan realmente las bases de datos de desastres

Necesitamos datos sobre desastres. Es fundamental planificar las labores de recuperación, brindar asistencia humanitaria y elaborar planes de resiliencia. La Base de Datos de Eventos de Emergencia (EM-DAT) es la fuente gratuita de datos sobre desastres a nivel mundial más utilizada, abarcando tanto riesgos tecnológicos como naturales. Contiene registros de más de 27 000 eventos desde 1900. Para que un evento se incluya, debe cumplir al menos uno de los tres criterios principales : 10 o más personas fallecidas; 100 o más personas afectadas; o una declaración de estado de emergencia o una solicitud de asistencia internacional.

Si bien estos criterios son razonables, implican que el conjunto de datos tiene puntos ciegos. Una sequía que causó la muerte de nueve personas generalmente no se incluirá en la base de datos, a menos que dé lugar a una declaración de emergencia o a un llamamiento internacional de ayuda. Lo mismo ocurre con una inundación que afecta a 95 personas. Y hay una advertencia importante: se centra en el número de personas afectadas o fallecidas según los informes. Si la información no es precisa, la base de datos tampoco lo es. EM-DAT requiere la verificación cruzada de cada evento por parte de al menos dos fuentes independientes , que suelen ser agencias internacionales, agencias de noticias y medios de comunicación en inglés.

Ante esta situación, es probable que el sesgo geográfico en la información mediática se propague a la base de datos EM-DAT, lo que provocaría que se registraran más desastres en economías desarrolladas que en las menos desarrolladas. Además, permite a los gobiernos manipular los datos. Si el gobierno solo admite nueve muertes, el evento no se incluirá, incluso si en realidad hubo muchas más. Esto permite a los gobiernos eludir la responsabilidad por sus acciones.

Consideremos el terremoto de Sichuan de 2008 en China. Varias de las zonas más afectadas eran condados pobres de la región, y muchos edificios se derrumbaron. La cifra oficial de fallecidos se situó en torno a los 70 000, con otras 18 000 personas aún desaparecidas . Padres, activistas y periodistas que intentaron exigir responsabilidades e investigar los códigos de construcción y el derrumbe de los edificios fueron objeto de censura, detención y vigilancia; el número total de víctimas y la responsabilidad, especialmente en el caso del derrumbe de las escuelas, siguen siendo difíciles de verificar de forma independiente.

Incluso cuando un evento cumple con los umbrales establecidos, es posible que falte información. La principal fuente de datos faltantes son las pérdidas económicas; no están disponibles para el 80 % de los eventos registrados entre 2000 y 2020. Los daños económicos son difíciles de calcular y rara vez se proporcionan en países de ingresos bajos y medios. Tan solo el 4 % de los desastres africanos registrados en EM-DAT cuentan con estimaciones de daños económicos.

Pero esto no impide que la gente utilice los datos tal cual. Un número creciente de publicaciones muy influyentes y ampliamente citadas utilizan estos datos para estudios empíricos, sin apenas tener en cuenta sus problemas.

La magnitud de las limitaciones se hace más evidente al comparar las bases de datos de desastres. Entre 1971 y 2002, EM-DAT registró 97 desastres en Colombia. Otra base de datos, DesInventar , registró más de 19 000 en el mismo período. Solo un pequeño porcentaje de los eventos locales en DesInventar cumpliría con la definición de desastre de EM-DAT, pero en conjunto, los eventos considerados "menores" en Colombia causaron más de 1650 millones de dólares en daños. Esto representa aproximadamente siete veces las pérdidas económicas causadas por uno de los desastres más mortíferos de Colombia, la erupción del volcán Nevado del Ruiz . En conjunto, estos eventos considerados "menores" tienen un gran impacto.

DesInventar representa un tipo diferente de base de datos de desastres. En lugar de establecer criterios específicos de inclusión, DesInventar permite a los países crear libremente sus propios inventarios de desastres. En general, esto significa que incluye eventos de menor magnitud, pero también que la calidad de los datos incluidos en la base de datos depende de la capacidad de cada gobierno para recopilar y mantener registros. Esto puede variar considerablemente. Perú es un claro ejemplo. Sus datos provienen de una sola fuente , y los eventos cercanos a Lima están mucho mejor documentados que los ocurridos en zonas más remotas del país.

Y esa no es la única discrepancia. El número de personas «afectadas» puede variar considerablemente. EM-DAT define a las personas afectadas como aquellas que requieren asistencia inmediata, pero los países tienen diferentes criterios para lo que se considera «asistencia». Algunos incluyen a todos los que se encuentran en la zona del desastre; otros incluyen solo a quienes perdieron su vivienda, mientras que otros consideran las solicitudes de asistencia como parámetro. Los países incluso pueden elegir estratégicamente quiénes se consideran afectados, ya que estos datos pueden ayudar a determinar si un país reúne los requisitos para recibir financiación para la adaptación al cambio climático.

Otras categorías de datos son aún más confusas. Como se mencionó, las estimaciones de daños económicos suelen faltar, y cuando existen, los datos son, en el mejor de los casos, imprecisos. Algunos estudios que compararon eventos de desastre entre EM-DAT y DesInventar encontraron que las cifras de daños divergían en más del 20 % en la mayoría de los casos.

Convertir los datos de desastres en políticas públicas.

Esto puede parecer una cuestión académica. Pero no lo es. Estas bases de datos se utilizan en decisiones políticas reales.

La Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres utiliza tanto EM-DAT como DesInventar para sus Informes de Evaluación Global , una de las principales publicaciones que orientan la política internacional en materia de desastres. Los Estados Miembros de las Naciones Unidas también informan sobre sus avances a través del Monitor del Marco de Sendai , que utiliza bases de datos sobre desastres como insumo. Esta información se utiliza posteriormente para hacer un seguimiento del progreso, identificar las prioridades en materia de riesgo de desastres, orientar la asignación de recursos hacia la reducción del riesgo y ayudar a planificar estrategias de adaptación al cambio climático.

El financiamiento climático, un sector que movió 1,9 billones de dólares solo en 2023 , también utiliza bases de datos de desastres para evaluar el riesgo de desastres relacionados con el clima. Los países suelen utilizar el Índice Global de Riesgo Climático de Germanwatch para analizar la necesidad de apoyo financiero para la adaptación o la mitigación de pérdidas. El índice actual de Germanwatch utiliza EM-DAT con algunas salvedades sobre sus limitaciones. Este análisis de pérdidas y daños , por ejemplo, utiliza el índice sin mencionar las limitaciones de sus datos.

La dependencia de EM-DAT va más allá del Índice Global de Riesgo Climático y se extiende a las estructuras operativas que determinan los flujos de financiación humanitaria. El Índice de Riesgo INFORM utiliza EM-DAT para algunos de sus indicadores de peligro y ha sido utilizado por la Oficina de las Naciones Unidas para la Coordinación de Asuntos Humanitarios, la Oficina de Protección Civil y Operaciones de Ayuda Humanitaria de la Comisión Europea, el Programa Mundial de Alimentos, la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, el Fondo Central de Respuesta a Emergencias de la ONU y otras organizaciones para ayudar a priorizar y asignar recursos humanitarios. Los errores en EM-DAT podrían provocar que los desastres no reciban la financiación suficiente. Esto podría ocurrir si fallecieran muchas más personas de las que se registran en EM-DAT porque sus muertes no se notificaron en inglés.

En 2015, el gobierno de Malawi pagó 5 millones de dólares por un seguro contra la sequía a través de la African Risk Capacity (ARC), que realiza pagos cuando su modelo estima que una sequía ha superado un umbral determinado. Tras la sequía provocada por El Niño en 2016, que dejó a 6,5 millones de personas necesitadas de ayuda, el modelo determinó inicialmente que no procedía ningún pago, basándose en una suposición errónea sobre la variedad de maíz que los agricultores habían sembrado. El pago se realizó en 2017, momento en el que la respuesta había costado alrededor de 395 millones de dólares.

Construyendo bases más sólidas: cinco soluciones

Es evidente que necesitamos datos sobre desastres. Sin bases de datos como EM-DAT y DesInventar, no podríamos comprender ni responder a los desastres. Sería mucho más difícil responder al cambio climático y planificar estrategias de adaptación para prevenir futuros desastres. Pero distan mucho de ser perfectas.

Sin embargo, es posible mejorar. De hecho, a medida que el mundo se calienta y los desastres relacionados con el clima se vuelven más frecuentes, la mejora es necesaria.

En primer lugar, debemos empezar a considerar las bases de datos de desastres no como una única fuente de información fidedigna, sino como parte de un sistema. Cada base de datos es una herramienta de medición con limitaciones documentadas, pero su análisis conjunto puede minimizar los errores. La asignación de recursos debe realizarse mediante triangulación entre las distintas bases de datos de desastres y los inventarios locales. Esto contribuirá a reducir la falta de datos, algo fundamental dado que los eventos menores y recurrentes representan una parte importante del impacto de un desastre.

En segundo lugar, el impacto de los desastres debe informarse en rangos, no solo con una cifra global. Es demasiado fácil para los responsables políticos centrarse en un solo número sin tener en cuenta la incertidumbre que conlleva. En 2015, el programa de Investigación Integrada sobre el Riesgo de Desastres recomendó que los datos sobre desastres incluyeran información sobre su fiabilidad, como un índice de calidad o un nivel de incertidumbre . Las cifras de mortalidad iniciales del huracán María fueron 46 veces inferiores a las obtenidas mediante el análisis del exceso de mortalidad. Un rango de información no habría eliminado la discrepancia, pero habría indicado a los responsables políticos que la cifra era provisional y no definitiva.

En tercer lugar, debemos verificar de forma independiente las cifras oficiales. Los gobiernos no siempre tienen incentivos para decir la verdad, e incluso si lo intentan, los diferentes criterios pueden dar lugar a estimaciones de daños muy distintas. En lugar de basarnos en el número de personas en una zona afectada, deberíamos centrarnos en el exceso de mortalidad como indicador estándar posterior a un desastre. Esto proporcionaría un dato independiente con el que contrastar las cifras oficiales; si un gobierno proporciona una cifra muy inferior al número de muertes en exceso, se le puede exigir responsabilidades.

También podemos utilizar imágenes satelitales para validar datos. Esto se utilizó con gran eficacia tras el terremoto de Haití en 2010, así como en Turquía después de los terremotos de 2023. Estas tecnologías no pueden reemplazar la recopilación de datos sobre el terreno, ya que no permiten contabilizar a las personas individualmente. Sin embargo, proporcionan un análisis independiente que puede utilizarse para comparar con otras cifras que se registran en las bases de datos de desastres. Esto resulta especialmente útil en contextos con infraestructuras débiles para la recopilación o el reporte de datos; en países como Haití, puede ser prácticamente imposible recopilar datos puerta a puerta.

La cuarta solución va de la mano con la anterior. También debemos mejorar la financiación de los sistemas de datos locales. Varios países han adoptado sistemas basados en DesInventar para su propio registro de pérdidas por desastres, pero existen pocos incentivos para el mantenimiento de estos sistemas. Cada año, los gobiernos deben capacitar al personal, validar los datos y verificar que los sistemas interconectados funcionen correctamente. Cada una de estas tareas tiene un costo y ninguna se realiza automáticamente; las organizaciones internacionales deberían brindar apoyo en la medida de lo posible.

En quinto lugar, es fundamental visibilizar las limitaciones de los datos. Ningún documento de política pública debería utilizar datos sobre desastres sin advertencias. Cada base de datos sobre desastres presenta sus propios sesgos; ninguna es perfecta. Sin advertencias, los responsables políticos podrían utilizar los datos sin considerar dichos sesgos. Todo informe que cite datos sobre desastres debería incluir información como los metadatos de seguimiento de los ODS , la puntuación de fiabilidad de INFORM y el informe de pérdidas y daños de Climate Analytics para proporcionar al lector contexto sobre la fiabilidad de los datos.

Ningún sistema es perfecto, y los sistemas diseñados para cuantificar el impacto de los desastres —incluyendo a quiénes afectaron, la magnitud de las pérdidas humanas y el costo económico— siempre conllevarán supuestos inherentes, presiones políticas y limitaciones institucionales. Sin embargo, podemos mejorar el sistema actual, sobre todo a medida que aumenta la frecuencia de los desastres naturales debido al cambio climático. Los errores evitables tendrán consecuencias fatales, y actualmente, las bases de datos de desastres corren el riesgo de confundir la información actual con la información relevante.

Matheus de Souza es estudiante de doctorado en Ciencias y Gestión de Desastres en la Universidad de Delaware y ha colaborado con diversas organizaciones humanitarias, como el Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Refugiados y el Consejo Noruego para los Refugiados. Investiga varios aspectos de los desastres, con especial énfasis en la coordinación interorganizacional.

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