domingo, septiembre 13

Este especial combina reportería, análisis de datos, procesamiento de lenguaje natural y herramientas interactivas construidas a partir de fuentes oficiales, documentos técnicos y el archivo histórico de El Comercio.

Cada módulo utiliza una metodología propia, pero comparte los mismos criterios: selección y trazabilidad de fuentes, definición editorial de las variables, revisión de los resultados y diferenciación entre datos observados, escenarios y proyecciones. Cuando utilizamos inteligencia artificial, fue como herramienta de apoyo para procesar y sistematizar información, nunca como fuente ni como sustituto de la verificación periodística.

1. El Niño hoy

Reunimos indicadores oceanográficos y climáticos para seguir la evolución del fenómeno y diferenciar el Niño Costero, asociado principalmente a la región Niño 1+2, del El Niño global, monitoreado en el Pacífico ecuatorial central.

Las visualizaciones muestran la información y proyecciones disponibles más recientes y señalan su fecha de actualización. Estos indicadores permiten observar la evolución del fenómeno, pero no predicen por sí solos cuánto lloverá ni qué impactos ocurrirán en una localidad determinada.

Fuentes: ENFEN, IMARPE, Senamhi y organismos meteorológicos y oceanográficos internacionales utilizados en cada visualización.

2. ¿Cómo me afecta a mí?

La herramienta reúne información oficial sobre emergencias, salud, agricultura, infraestructura, producción y clima para identificar cómo los efectos asociados a El Niño pueden manifestarse de manera diferente según el territorio, la ocupación y la edad.

Para comparar departamentos utilizamos 10 señales, entre ellas recurrencia de emergencias, daños en años de El Niño, dengue, infraestructura crítica y exposición agrícola. Cuando fue necesario comparar cantidades entre territorios de distinto tamaño, utilizamos tasas por cada 100 mil habitantes.

El resultado muestra niveles de exposición y posibles cadenas de impacto. No constituye una predicción individual ni implica relaciones de causalidad cuando los datos no permiten demostrarlas.

Fuentes: INDECI, Cenepred, INEI, Minsa/CDC Perú, Senamhi, IMARPE, IGP, ENFEN, ANA, Produce, BCRP y otras fuentes oficiales. Para los casos internacionales se utilizaron, entre otros, Banco Mundial, FAO, OIT, NASA, NOAA y WMO.

3. ¿Qué hemos aprendido en 40 años?

Analizamos 4.439 publicaciones de El Comercio correspondientes a cinco períodos entre 1982 y 2026 para identificar cómo evolucionaron los impactos registrados y qué riesgos habían sido advertidos antes de cada episodio.

Primero limpiamos y normalizamos el archivo y aplicamos técnicas de ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural para estudiar patrones, territorios y evolución temporal. En una segunda etapa utilizamos inteligencia artificial para apoyar la identificación y clasificación de 566 advertencias presentes en 532 publicaciones.

Las categorías y criterios fueron definidos editorialmente, los casos ambiguos fueron revisados y las comparaciones consideran que los períodos no tienen el mismo volumen de información disponible.

Fuente: Archivo Histórico de El Comercio, 1982-2026.

4. ¿Qué puedes hacer?

Para la herramienta de participación ciudadana construimos un indicador regional a partir de información pública sobre emergencias, salud, agricultura, infraestructura, servicios y ejecución presupuestal.

Los datos fueron organizados mediante un flujo automatizado que permite identificar la región del usuario, mostrarle información relacionada con su nivel de vulnerabilidad y facilitar el envío de una comunicación editable a las autoridades correspondientes.

El procesamiento de documentos y la sistematización de información se apoyaron en herramientas de inteligencia artificial y automatización. Ningún dato ni texto fue publicado automáticamente: los indicadores y contenidos fueron contrastados con sus fuentes originales y revisados editorialmente.

Fuentes: Cenepred, INDECI, MEF, Senamhi, BCRP, Minam, Mincetur, MIMP y otras bases y documentos oficiales utilizados en la herramienta.


Sobre el uso de inteligencia artificial

Utilizamos inteligencia artificial en tareas específicas de procesamiento de grandes volúmenes de información: extracción y estructuración de datos, identificación de fragmentos relevantes, clasificación y apoyo a la normalización de contenidos.

Los modelos trabajaron sobre fuentes previamente seleccionadas y con criterios definidos por el equipo. Los resultados fueron sometidos a controles de consistencia y revisión editorial. La inteligencia artificial no fue utilizada como fuente de información ni para determinar de manera autónoma las conclusiones del especial.

Fuentes y actualización

El especial utiliza fuentes públicas, documentos técnicos, bases oficiales, organismos científicos nacionales e internacionales y el Archivo Histórico de El Comercio. Cada gráfico o herramienta identifica además su fuente específica y, cuando corresponde, la fecha de actualización de los datos.

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