Abordar la transición energética con datos
Entrevista con el ganador de la maratón de datos del EITI y “ninja de datos”, Marco Zaplan
Cuatro equipos de expertos en datos compitieron en la primera maratón de datos del EITI, en la cual utilizaron datos del sector extractivo para dar solución a los retos que pueden encontrarse los países dependientes de los recursos a medida que avanza la transición energética mundial. La herramienta prototipo ganadora, PREDICT, combina diversos conjuntos de datos para estimar futuros ingresos del sector extractivo en diferentes escenarios de precios de las materias primas.
En este blog, el creador de PREDICT, Marco Zaplan, quien se describe a sí mismo como “ninja de datos”, responde a preguntas sobre su prototipo, sus esperanzas para el futuro y cómo los datos pueden empoderar a las partes interesadas.
¿Qué es PREDICT, y cómo imagina que se puede utilizar?
PREDICT es la abreviatura de Projecting Revenues from the Extractives for the Development and Investment in Communities Tool (en español: herramienta para la proyección de ingresos del sector extractivo para el desarrollo y la inversión en comunidades). El objetivo de la herramienta es reducir los obstáculos para que las personas conozcan el flujo y la volatilidad de los ingresos derivados de los recursos al visualizar dichos ingresos, las adjudicaciones y los cambios causados por factores económicos como los precios de las materias primas, la producción y las tasas impositivas.
Los organismos nacionales y locales de planificación económica podrían utilizar PREDICT para planificar escenarios presupuestarios. También podría ser utilizada por los países implementadores del EITI como una herramienta de comunicación y fomento de la capacidad, y también por organizaciones de la sociedad civil que defienden reformas de la política fiscal en el sector extractivo.
¿Cuál cree que es el futuro de PREDICT?
Espero que haya más países ricos en recursos y partes interesadas que utilicen PREDICT de las maneras que sean pertinentes a sus contextos. PREDICT puede hacer mucho más que estimar los ingresos derivados de los recursos. Con datos más granulares, PREDICT puede visualizar y analizar información muy diversa, incluidos datos relevantes para la elaboración de informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). Esto podría incluir comparaciones de los pagos previstos y reales de las empresas, visualizar cómo se comparten los ingresos con los gobiernos locales, realizar un seguimiento de los gastos sociales e incluso vigilar los impactos ambientales de las operaciones extractivas, como el consumo de agua y las emisiones de gases de efecto invernadero.
Espero que haya más países ricos en recursos y partes interesadas que utilicen PREDICT de las maneras que sean pertinentes a sus contextos.
¿Qué le motiva para trabajar en proyectos de datos específicos al sector extractivo?
Me parece que los datos de las industrias extractivas son muy interesantes porque están en constante evolución. Empecé a trabajar con este tipo de datos en 2015 y, en aquel momento, principalmente se analizaban datos de ingresos. Actualmente, hay mucho más con que trabajar, incluidos los datos de beneficiarios reales, datos sociales y ambientales, datos de empresas petroleras nacionales, datos de contratos, datos de adquisiciones, etc. Nunca es aburrido, y creo que hay muchos más aspectos en los que se puede trabajar para facilitar el acceso, el análisis y la aplicación de los datos.
¿Qué dificultades plantea la elaboración de modelos fiscales?
Una de ellas es que los modelos fiscales nunca son totalmente exactos porque hay muchas variables que son difíciles de predecir. Además, las herramientas existentes suelen ser demasiado complicadas de usar y las hojas de cálculo no son visualmente atractivas ni un medio demasiado llamativo para comunicar los hallazgos. La elaboración de modelos financieros puede ser muy eficaz, pero todavía se debe encontrar una manera de hacer este tipo de análisis accesible a un público no especializado.
¿Qué ventajas tiene modelar y visualizar datos de las industrias extractivas?
La elaboración de modelos fiscales contribuye a los debates sobre políticas, aumenta la concienciación pública y genera confianza entre las partes interesadas. Al modelar los datos de las industrias extractivas, podemos equipar mejor a las partes interesadas en los debates sobre planificación y políticas. Por otra parte, podemos utilizar la visualización de datos para mostrar tendencias, destacar puntos de datos clave y analizar la información de forma más eficaz y eficiente.
¿Cómo se puede empoderar a las partes interesadas para que utilicen los datos a fin de definir las decisiones sobre la gestión de los recursos naturales?
Hemos de procurar que los datos de las industrias extractivas sean más accesibles y comprensibles para más partes interesadas. Esto implica diseñar herramientas que sean fáciles de usar y sencillas, y estén en condiciones. Existen muchas oportunidades para demostrar cómo se pueden utilizar los datos para contribuir a la toma de decisiones, lo que puede ayudar a las partes interesadas a comprender el potencial de los datos de las industrias extractivas. Asimismo, deberíamos invertir en el desarrollo de la capacidad de los usuarios de datos y en herramientas de diseño como PREDICT a fin de facilitar todavía más el uso de los datos.
El financiamiento de la maratón de datos fue proporcionado por USAID.