Estrategias de análisis de información ante la pandemia de 2020

Authors

  • Héctor Benítez-Pérez Universidad Nacional Autónoma de México
  • Demetrio Fabián García-Nocetti Universidad Nacional Autónoma de México
  • Elena Larraga Universidad Nacional Autónoma de México
  • William Lee-Alardín Universidad Nacional Autónoma de México
  • Manuel Suárez-Lastra Universidad Nacional Autónoma de México
  • Jorge X. Velasco-Hernández Universidad Nacional Autónoma de México
  • Jesús M. Siqueiros-García Universidad Nacional Autónoma de México

Keywords:

pandemia 2020, COVID-19, virus, salud

Abstract

Queremos empezar este texto agradeciendo a la revista Ciencia UANL el espacio y la invitación para presentar esta reseña de varias acciones en torno a la pandemia, bajo la perspectiva de la información sobre COVID-19 en un amplio espectro. En abril del presente año, al interior del Subsistema de la Investigación Científica de la UNAM, en la Coordinación de la Investigación Científica, se definieron diversas acciones en apoyo a la sociedad en el contexto de la contingencia sanitaria por la que estamos pasando; particularmente en lo relativo a estrategias de insumos, equipamientos o suministros, en el sector biológico y de la salud, en el terreno del estudio ambiental y por supuesto en lo referente al análisis de la información sobre el comportamiento del virus, contagios y enfermedad. Es en este último donde se concentrará este documento.

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Author Biographies

Héctor Benítez-Pérez, Universidad Nacional Autónoma de México

Egresado de Ingeniería Mecánica Eléctrica de la FI-UNAM. Doctor por la Universidad de Sheffield.  Investigador Titular B de tiempo completo en el IIMAS-UNAM. Miembro del SNI, nivel II, PRIDE D, de la AMC  y de la Academia de Ingeniería.

Demetrio Fabián García-Nocetti, Universidad Nacional Autónoma de México

Licenciado en Ingeniería por la UNAM. Maestro y doctor por la Universidad de Wales, U.K. Es investigador  titular del IIMAS-UNAM. Coordinador del Consejo Académico del Área de las Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías de la UNAM. Sus líneas de investigación incluyen cómputo de alto rendimiento, procesamiento de señales, imágenes y control. Miembro del SNI.

Elena Larraga, Universidad Nacional Autónoma de México

Maestra en Ciencias de la Computación y doctora en Ingeniería (sistemas, transporte) por la UNAM.  Investigadora titular A del II-UNAM. Sus líneas de investigación refieren a la modelación matemática y  computacional de sistemas complejos dinámicos discretos, como la modelación microscópica de tráfico  vehicular, propagación espacio-temporal de enfermedades infecciosas y de sistemas relacionados  (propagación malware a través de Bluetooth y SMS). Miembro del SNI, nivel I.

William Lee-Alardín, Universidad Nacional Autónoma de México

Físico por la FC-UNAM. Maestro y doctor en Física por la Universidad de Wisconsin-Madison. Investigador  en el IA-UNAM. Su investigación se centra en el estudio de fenómenos de altas energías, objetos  compactos y el desarrollo de infraestructura astronómica. Profesor regular en el Posgrado en Astrofísica y coordinador  de la Investigación Científica, ambos de la UNAM.

Manuel Suárez-Lastra, Universidad Nacional Autónoma de México

Licenciado en Ciencias Políticas y Administración Pública por la UNAM. Maestro en Planeación Urbana por la Universidad de California-Berkeley. Doctor en Geografía por la UNAM. Director e investigador titular en  el IGUNAM. Docente en el Posgrado de Geografía de la UNAM. Sus líneas de investigación son la estructura  urbana y el transporte. Miembro del SNI, nivel II, y PRIDE D.

Jorge X. Velasco-Hernández, Universidad Nacional Autónoma de México

Investigador titular C del Instituto de Matemáticas Unidad Juriquilla-UNAM. Fellow Society for Industrial and 
Applied Mathematics. International Fellow Santa Fe Institute. Miembro del SNI, nivel III, y de la AMC. 

Jesús M. Siqueiros-García, Universidad Nacional Autónoma de México

Doctor en Filosofía de la Biología. Investigador de la Unidad Mérida y del Departamento de Modelación  Matemática de Sistemas Sociales del IIMAS-UNAM. Sus líneas de investigación se centran en sistemas  complejos aplicados a redes sociales, sistemas socioecológicos y cognición social.

References

Acuña-Zegarra, M.A., Santana-Cibrian, M., y Velasco-Hernández, J.X. (2020). Modeling behavioral change and COVID-19 containment in México: A trade-off between lockdown and compliance. Mathematical Biosciences. 325.

Angulo, M.T., Castaños, F., Velasco, J.X., et al. (2020). A simple criterion to design optimal nonpharmaceutical interventions for epidemic outbreaks. medRxiv preprint. Doi: https://doi.org/10.1101/2020.05.19.20107268

Mena, R.H., Velasco-Hernández, J.X., Mantilla-Beniers, N.B., et al. (2020). Using posterior predictive distributions to analyse epidemic models: COVID-19 in México City. Research Gate. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/341162160

Suárez, M., Valdez, C., Galindo, C., et al. (2020). Índice de vulnerabilidad ante el COVID-19 en México. Investigaciones Geográficas. [S.I.] Disponible en: http://www.investigacionesgeograficas.unam.mx/index.php/rig/article/view/60140

UNAM. (2020). Nicho epidemiológico. Plataforma de exploración de datos epidemiológicos. Disponible en: http://species.c3.unam.mx/covid19/geoportal_v0.1.html

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Published

2023-10-31

How to Cite

Benítez-Pérez, H., García-Nocetti, D. F., Larraga, E., Lee-Alardín, W., Suárez-Lastra, M., Velasco-Hernández, J. X., & Siqueiros-García, J. M. (2023). Estrategias de análisis de información ante la pandemia de 2020. Revista Ciencia UANL, 23(102), 24–29. Retrieved from https://cienciauanl.uanl.mx/ojs/index.php/revista/article/view/151

Issue

Vol. 23 No. 102 (2020): Julio-Agosto 2020

Section

Artículos

License

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