Día 3: Sistemas de información humanitaria y datos…

1Diseñar un sistema de información

Un sistema de información parte de las decisiones que debe orientar: ¿quién decide qué, cuándo, con qué información? De ahí se deducen los indicadores, las fuentes (evaluaciones, 4W, seguimiento, datos secundarios), la frecuencia y los productos (tableros, mapas, notas de análisis). Los estándares compartidos (P-codes, HXL para etiquetar tablas, conjuntos de datos de referencia en HDX) permiten combinar los datos de varias organizaciones.

La regla de oro: cada dato recogido debe servir. Los formularios demasiado largos cansan a los entrevistados y degradan la calidad.

2Calidad, sesgos y límites

Los datos humanitarios suelen estar incompletos: zonas inaccesibles, muestras de conveniencia, poblaciones difíciles de alcanzar (personas con discapacidad, minorías). La calidad se evalúa según la validez, la fiabilidad, la precisión, la actualidad y la integridad, y se documentan los sesgos.

Comunicar los límites no debilita el análisis: evita decisiones basadas en una falsa certeza. Una nota metodológica de media página acompaña todo producto importante.

3Datos responsables

Las orientaciones operativas del IASC sobre la responsabilidad de los datos (2023) y el manual del CICR sobre protección de datos en la acción humanitaria establecen los principios: finalidad definida, minimización, consentimiento informado u otra base legítima, seguridad, intercambio regulado y conservación limitada.

Evaluación de impacto antes de todo tratamiento de riesgo.
Protocolos de intercambio de información a nivel de país y de clústeres, que clasifican los datos por sensibilidad.
Agregación y umbrales para los productos públicos, para que ninguna persona sea identificable.

Curso en profundidad

Métodos detallados, un ejemplo completo, herramientas, errores frecuentes y preguntas de entrevista.

4Arquitectura de un sistema de información para un clúster o un programa

Un sistema de información no es un programa informático. Es el conjunto organizado de flujos de datos, personas, reglas, herramientas y productos que permite a una respuesta tomar decisiones informadas. El módulo de referencia del IASC para la coordinación de clústeres a nivel de país hace de la gestión de la información una función central de cada clúster; en la práctica, la calidad de esta función depende menos de la herramienta elegida que de la claridad de las reglas y de las funciones.

Los componentes que hay que diseñar

Componente	Cuestiones que hay que zanjar	Producto entregable
Necesidades de información	¿Qué decisiones, tomadas por quién, en qué plazo?	Matriz de necesidades de información validada
Flujos de datos	¿Quién produce qué, con qué frecuencia, por qué canal, para quién?	Esquema de flujos y calendario de presentación de informes
Normas	¿Qué códigos P, qué definiciones de indicadores, qué listas de actividades, qué etiquetas HXL?	Diccionario de datos y guía de indicadores
Herramientas	Recopilación, almacenamiento, consolidación, visualización; alojamiento y costos	Elección argumentada de las herramientas y plan de continuidad
Funciones	¿Quién controla, quién valida, quién publica, quién tiene acceso a qué?	Matriz de responsabilidades y de derechos de acceso
Productos	¿Qué productos, para qué público, con qué frecuencia?	Catálogo de productos de información
Responsabilidad en el manejo de datos	¿Qué sensibilidad, qué reglas de intercambio, qué períodos de conservación?	Clasificación de sensibilidad, protocolo de intercambio de información, evaluaciones de impacto

El calendario de un sistema de clúster en el ciclo del programa humanitario

Mensual: 4W o 5W de los socios, tablero del clúster, seguimiento de los indicadores del plan de respuesta transmitido a OCHA.
Trimestral: análisis de brechas, mapa de presencia, revisión de los indicadores con el grupo asesor estratégico del clúster.
Anual: contribución al Panorama de Necesidades Humanitarias y al Plan de Respuesta (que ahora suelen fusionarse en un único documento de necesidades y respuesta), cálculo de las personas con necesidades y de la severidad, definición de las metas, contribución a la evaluación multisectorial.
Según los acontecimientos: alertas y evaluaciones rápidas ante una nueva crisis, con productos simplificados y acelerados.

El catálogo de productos de información

Producto	Público	Frecuencia	Nivel de difusión	Responsable
Tablero del clúster	Socios, OCHA, donantes	Mensual	Público (agregado a nivel de distrito)	IMO del clúster
Mapa de presencia operativa	Socios, coordinación	Mensual	Público	IMO del clúster
Análisis de brechas por municipio	Grupo asesor estratégico	Trimestral	Restringido a los miembros	IMO y coordinador
Base consolidada del 4W	Socios activos	Mensual	Restringido	IMO del clúster
Nota de situación sobre una crisis	Coordinación, donantes	Según los acontecimientos	Según el contenido	Coordinador con el IMO

Elegir las herramientas sin quedar atrapado

Los criterios son: la capacidad de los socios (conectividad, competencias), el costo sostenible (licencias, alojamiento), el alojamiento y la jurisdicción de los datos, la posibilidad de exportar en formatos abiertos y el mantenimiento tras la partida de la persona que construyó el sistema. Las combinaciones habituales asocian KoboToolbox u ODK para la recopilación, ActivityInfo o una plantilla de Excel bloqueada para el 4W, un espacio de almacenamiento compartido con gestión de derechos, Power BI o Excel para los tableros, QGIS para los mapas y HDX para la publicación de los conjuntos de datos agregados.

Prueba de sostenibilidad: si el IMO que diseñó el sistema deja la misión mañana, ¿puede su sucesor producir el próximo tablero en menos de una semana a partir de la documentación existente? Si la respuesta es no, el sistema no está terminado.

Recursos humanos

Un clúster activo en una crisis de gran escala necesita como mínimo un IMO a tiempo completo, a menudo apoyado por un asistente; los subniveles regionales necesitan puntos focales. La función del IMO suele estar subestimada en los presupuestos: hay que defender este puesto desde el diseño, con la lista de productos esperados y la carga de trabajo correspondiente.

5Evaluar la calidad de los datos: método y matriz de evaluación

Las cinco dimensiones clásicas de la calidad de los datos (validez, fiabilidad, precisión, oportunidad, integridad) son conocidas; lo que suele faltar es un método para evaluarlas de forma periódica y documentada. La evaluación de la calidad de los datos (DQA), practicada en particular por las agencias de cooperación y por los programas de salud, proporciona ese método.

Las dimensiones y sus preguntas de control

Dimensión	Pregunta	Ejemplo de control
Validez	¿Mide el dato lo que pretende medir?	«Personas con acceso al agua», ¿mide el acceso real o la presencia de un punto de agua en las proximidades?
Fiabilidad	¿Produce el mismo método los mismos resultados de una vez a otra y de un recopilador a otro?	Definiciones escritas, capacitación, comparación entre encuestadores
Precisión	¿Son suficientes el nivel de detalle y el margen de error para la decisión?	Un margen del 10 % es aceptable para priorizar, pero insuficiente para seguir una variación de 5 puntos
Oportunidad	¿Está disponible el dato a tiempo y es lo bastante reciente?	Plazo entre el final del período y la disponibilidad de la cifra
Integridad	¿Está protegido el dato contra la manipulación y los errores intencionados?	Separación de funciones, trazabilidad de las modificaciones
Exhaustividad	¿Han informado todas las unidades previstas?	Tasa de presentación de informes de los socios o de los establecimientos

La verificación mediante recuento: el factor de verificación

Para un indicador de seguimiento (personas capacitadas, consultas, kits distribuidos), se elige una muestra de sitios y de meses, se vuelve a contar a partir de las fuentes primarias (registros, listas firmadas, albaranes) y se compara con la cifra reportada. El factor de verificación es la relación entre la cifra recontada y la cifra reportada.

Sitio	Cifra reportada	Cifra recontada	Factor	Constatación
Centro de salud A	1240	1228	0,99	Diferencia insignificante
Centro de salud B	980	742	0,76	Sobredeclaración: consultas de seguimiento contadas como nuevas
Centro de salud C	615	690	1,12	Subdeclaración: registro nocturno no tenido en cuenta
Total	2835	2660	0,94	Sobredeclaración global del 6 %

Un intervalo de 0,90 a 1,10 suele considerarse aceptable; fuera de él, se busca la causa (definición mal comprendida, formulario inadecuado, presión sobre las metas) y se corrige el proceso, no solo la cifra.

Método de una evaluación de la calidad de los datos

Elegir los indicadores que se van a evaluar: los que se reportan al donante y los que fundamentan decisiones importantes. Por lo general, de tres a cinco.
Describir el circuito de cada dato: desde la fuente primaria hasta el informe final, con cada etapa de introducción, transferencia y agregación. Los errores nacen en los puntos de transferencia.
Evaluar el sistema: definiciones escritas, formularios estándar, capacitación, supervisión, controles, almacenamiento, funciones.
Verificar las cifras mediante recuento en una muestra de sitios y de períodos.
Redactar el plan de mejora: constataciones, acciones, responsables, plazos, seguimiento en la próxima evaluación.

Una evaluación de la calidad de los datos no busca culpables: busca los puntos del circuito en los que la información se deforma. Presentada como un control punitivo, produce datos maquillados en lugar de datos correctos.

La triangulación en el día a día

Sin esperar a una evaluación formal, el IMO cruza sistemáticamente las fuentes: distribuciones reportadas y salidas de almacén; personas alcanzadas y población de referencia; resultados de encuestas y datos de seguimiento; tendencias de una fuente y tendencias de otra (un aumento de los ingresos en programas de nutrición coherente o no con el calendario de la temporada de escasez). Una incoherencia no es un error demostrado, es una pregunta que hay que plantear.

6Sesgos, limitaciones y niveles de confianza: identificarlos y comunicarlos

Los datos humanitarios se recopilan en condiciones que producen sesgos sistemáticos: acceso limitado, plazos cortos, intermediarios, miedo de las personas entrevistadas, expectativas de asistencia. El profesional no pretende eliminarlos; los identifica, los reduce cuando es posible y los declara de modo que el lector pueda tenerlos en cuenta.

Tipología de los sesgos más frecuentes

Sesgo	Manifestación	Reducción posible
Sesgo de acceso	Solo se cubren las zonas seguras y cercanas a las carreteras	Informantes clave a distancia, entrevistas telefónicas, socios locales presentes, datos satelitales; declaración explícita de las zonas no cubiertas
Sesgo de selección	Los encuestadores entrevistan a los hogares presentes durante el día, visibles, cercanos al centro	Selección aleatoria, visitas de seguimiento, horarios variados
Sesgo del intermediario	Los jefes de sitio o las autoridades eligen a las personas entrevistadas	Listas verificadas, selección por el equipo, entrevistas sin la presencia de los responsables
Sesgo de deseabilidad y de expectativa	Las personas exageran o minimizan sus necesidades según lo que creen que van a obtener	Información clara sobre la ausencia de vínculo con la asistencia, preguntas factuales en lugar de percepciones, triangulación
Sesgo de invisibilidad	Personas con discapacidad, personas mayores, minorías, mujeres solas subrepresentadas	Preguntas del Grupo de Washington, encuestadoras, entrevistas individuales, muestreo dirigido complementario
Sesgo de supervivencia	Los datos sobre los desplazados solo se refieren a quienes llegaron	Mención en el análisis; datos sobre las zonas de origen cuando existen
Sesgo de notificación	Los incidentes se notifican allí donde existen servicios o actores	No leer nunca un mapa de incidentes notificados como un mapa de incidentes reales

El sesgo de notificación es la trampa más común de los datos de protección: un aumento de los casos registrados puede reflejar la apertura de un nuevo servicio o una mayor confianza, y no un aumento de la violencia. A la inversa, la ausencia de notificaciones en una zona no demuestra nada.

Una escala de confianza para cada resultado

Nivel	Criterios	Formulación recomendada
Alto	Método representativo, datos recientes, varias fuentes concordantes	«El 44 % de los hogares…»
Medio	Método parcial o datos de más de seis meses, o una sola fuente fiable	«Según la evaluación de febrero, aproximadamente 4 de cada 10 hogares…»
Bajo	Pocos informantes clave, zonas no cubiertas, fuentes contradictorias	«La información disponible sugiere… pendiente de confirmación»

Modelo de nota metodológica de media página

Objetivo y preguntas: para qué sirve el producto.
Fuentes y fechas de recopilación.
Método: población cubierta, muestreo, tamaño, nivel de representatividad, ponderación.
Cobertura: zonas y grupos cubiertos, zonas y grupos no cubiertos.
Limitaciones y sesgos conocidos, con su sentido probable (sobreestimación, subestimación).
Nivel de confianza por resultado principal.
Contacto para las preguntas sobre los datos.

Esta nota protege al analista tanto como al lector: una cifra citada fuera de contexto en un documento de incidencia siempre puede remitirse a su nota metodológica.

7Gobernanza de la responsabilidad en el manejo de datos a escala de una respuesta

Las orientaciones operacionales del IASC sobre la responsabilidad en el manejo de datos en la acción humanitaria, revisadas en 2023, definen la responsabilidad en el manejo de datos como la gestión segura, ética y eficaz de los datos personales y no personales. Proponen unos principios (en particular, enfoque centrado en las personas, no causar daño, protección de los datos personales, finalidad definida, proporcionalidad, calidad, seguridad, transparencia y rendición de cuentas) y unas acciones que deben llevarse a cabo en tres niveles: el conjunto de la respuesta, cada clúster o sector y cada organización.

Las acciones clave a nivel de una respuesta

Mapear el ecosistema de datos: ¿qué organizaciones recopilan qué datos, sobre quién, con qué herramientas, dónde se almacenan, quién los comparte con quién? Este mapeo revela las recopilaciones redundantes y los flujos de riesgo.
Establecer una clasificación de la sensibilidad común de los datos y de la información.
Adoptar un protocolo de intercambio de información a escala de la respuesta, bajo la égida del grupo de trabajo sobre gestión de la información, con la clasificación como anexo.
Realizar evaluaciones de impacto para los tratamientos de riesgo (registro biométrico, sistemas de gestión de casos, mapeo de incidentes).
Prever la gestión de los incidentes de datos: definición, notificación, respuesta, lecciones aprendidas.

Ejemplo de clasificación de la sensibilidad

Nivel	Definición	Ejemplos	Reglas de intercambio
Bajo o público	Divulgación sin riesgo razonable de daño	4W agregado a nivel de distrito, mapas de severidad, cifras de población de referencia	Publicación posible (HDX, sitios web)
Moderado o restringido	Riesgo limitado, impacto bajo	4W por municipio y por sitio, resultados de evaluaciones por localidad	Intercambio entre socios humanitarios previa solicitud, sin republicación
Alto	Riesgo de daño importante para personas, grupos u organizaciones	Ubicación precisa de los sitios de desplazados en zonas de conflicto, datos georreferenciados de incidentes de protección	Intercambio limitado, finalidad precisa, acuerdo por escrito, nivel de agregación fijado
Grave o confidencial	Riesgo de perjuicio grave, incluso para la vida	Listas nominativas, datos de gestión de casos, información sobre sobrevivientes de violencia, datos biométricos	Ningún intercambio fuera de la finalidad y del consentimiento; acceso nominativo y mínimo

Realizar una evaluación de impacto relativa a la protección de datos

Describir el tratamiento: finalidad, datos, personas afectadas, herramientas, flujos, destinatarios, plazos.
Verificar la necesidad y la proporcionalidad: ¿es necesario cada dato? ¿Existe una solución menos intrusiva?
Identificar los riesgos para las personas: acceso no autorizado, desvío por parte de una autoridad o de un grupo armado, exclusión por error, estigmatización, pérdida de confianza. Para cada uno, probabilidad y gravedad.
Definir las medidas de reducción: técnicas (cifrado, seudonimización), organizativas (funciones, capacitación), contractuales (acuerdos).
Decidir: riesgo residual aceptable, tratamiento modificado o abandonado. La decisión la firma un responsable del nivel adecuado.
Revisar cuando cambian el contexto o el tratamiento.

Una evaluación de impacto que concluye sistemáticamente que el riesgo es aceptable no es una evaluación: es un trámite. Las buenas evaluaciones llevan con regularidad a suprimir una variable, reducir un nivel de detalle o renunciar a un intercambio.

El caso particular de la información de protección

El marco de Gestión de la Información de Protección (PIM), elaborado por un grupo de organizaciones humanitarias, distingue varios sistemas: perfiles de población, monitoreo de protección, gestión de casos, información sobre la respuesta, información de seguridad y de situación. Cada uno tiene sus propias finalidades y sus propias reglas. Las Normas profesionales para la labor de protección del CICR dedican un capítulo entero a la gestión de los datos y de la información sensible. Mezclar en una misma base datos de monitoreo de protección y datos de gestión de casos es un error de diseño clásico.

8Ejemplo completo: construir en ocho semanas el sistema de información de un clúster de protección

Contexto ficticio: en la provincia de Bas-Ombré (Valdorie), una ofensiva ha provocado en pocos meses el desplazamiento de 140 000 personas. El clúster de protección, activado recientemente, cuenta con 17 socios, de los cuales 9 son organizaciones nacionales. No existe ni un 4W común ni reglas de intercambio; tres organizaciones realizan cada una su propio monitoreo de protección con cuestionarios diferentes; una plataforma de incidencia solicita un mapa público de los incidentes. Se contrata a una IMO por seis meses.

Semanas 1 y 2: diagnóstico

Entrevistas con la coordinadora del clúster, los responsables de las áreas de responsabilidad (protección de la infancia, violencia basada en género, acción contra las minas), 12 socios y el IMO de OCHA.
Mapeo del ecosistema: 23 flujos de datos identificados, de los cuales 5 se consideran de alto riesgo (listas nominativas enviadas por correo electrónico a las autoridades locales para el registro, tablas de incidentes con nombres compartidas en un grupo de mensajería).
Matriz de necesidades de información: 6 decisiones prioritarias, entre ellas la orientación de los equipos móviles, la elección de los sitios para espacios seguros y la incidencia sobre la libertad de circulación.

Semanas 3 y 4: normas y reglas

El clúster adopta una lista de 14 actividades estándar, un 4W único con códigos P y desagregación por sexo, edad y discapacidad, y un cuestionario común de monitoreo de protección a nivel comunitario (informantes clave, sin datos individuales), que sustituye a los tres cuestionarios existentes. La clasificación de sensibilidad se valida en una reunión del clúster:

Conjunto de datos	Nivel	Forma en que se comparte	Destinatarios	Conservación
4W de protección	Bajo (distrito); moderado (municipio)	Agregada	Público a nivel de distrito; socios a nivel de municipio	Duración de la respuesta
Monitoreo de protección (informantes clave)	Moderado	Indicadores agregados por municipio y por mes	Socios del clúster	Tres años, después archivo agregado
Incidentes de protección notificados	Alto	Tendencias por distrito y por categoría, sin lugar preciso, celdas inferiores a 5 agrupadas	Grupo restringido (coordinación del clúster, OCHA, ACNUDH); tendencias para la incidencia	Dos años para el detalle
Gestión de casos (protección de la infancia, VBG)	Grave	Ningún dato individual; estadísticas agregadas elaboradas por cada organización	Solo la organización gestora	Según los procedimientos de gestión de casos
Lista de sitios de desplazados con coordenadas	Alto en las zonas de frente	Coordenadas precisas para la planificación interna; sin publicación	Socios operativos con acuerdo	Actualización mensual

Semana 5: evaluación de impacto del mapa público de incidentes

La evaluación concluye que el mapa propuesto (puntos georreferenciados, categoría de incidente, fecha) permitiría identificar aldeas, y en algunos casos familias, expuestas a represalias; y que el 81 % de los incidentes registrados procede de tres municipios en los que operan equipos móviles, lo que haría que el mapa fuera engañoso. Decisión: ningún mapa de puntos. En su lugar, una tabla trimestral de tendencias por distrito y por categoría, acompañada de una nota cualitativa y de la advertencia sobre el sesgo de notificación.

Semanas 6 y 7: herramientas y capacitación

Formulario común desplegado en una cuenta de la organización líder, con derechos por socio (cada socio ve sus propios envíos, la IMO ve el conjunto); 4W en línea con lista cerrada de códigos P; capacitación de dos días para 31 puntos focales, de la cual medio día está dedicado a la responsabilidad en el manejo de datos; procedimiento de gestión de incidentes de datos redactado y difundido. Las listas nominativas enviadas a las autoridades se sustituyen por cifras agregadas por sitio, tras una labor de incidencia de la coordinadora respaldada por la clasificación adoptada.

Semana 8: primeros productos y revisión

Primer tablero: han informado 16 de los 17 socios; 38 000 personas alcanzadas por al menos una actividad de protección (eliminación de duplicados por máximo a nivel de municipio); dos municipios de severidad 4 sin ningún socio presente. El grupo asesor estratégico del clúster decide reorientar dos equipos móviles. La revisión de final de período identifica los puntos que hay que consolidar: falta de capacidad de dos socios nacionales para la introducción de datos en línea (apoyo de un asistente de IMO a tiempo parcial presupuestado en el fondo común) y necesidad de un acuerdo formal de intercambio de datos con el área de responsabilidad de VBG.

Aquí el sistema produce menos datos que antes (un cuestionario en lugar de tres, ninguna lista nominativa compartida), pero datos más útiles y menos peligrosos. Suele ser la señal de un sistema bien diseñado.

9Errores de diseño, expectativas de los donantes y de los auditores, adaptaciones al contexto

Errores de diseño frecuentes

Error	Consecuencia	Prevención
Empezar por la herramienta («vamos a hacer un tablero en Power BI»)	Un producto elegante que no responde a ninguna decisión	Empezar por la matriz de necesidades de información
Sistema que depende de una sola persona	Hundimiento cuando el IMO se marcha	Documentación, scripts comentados, una segunda persona capacitada
Multiplicación de las solicitudes de informes a los socios	Fatiga de presentación de informes, datos descuidados, desvinculación	Un formulario único, un calendario fijo, devolución sistemática de los análisis a los socios
Ausencia de clasificación de sensibilidad	Decisiones de intercambio caso por caso, bajo presión	Clasificación y protocolo adoptados pronto, en una reunión de coordinación
Confusión entre los sistemas de información de protección	Datos de gestión de casos expuestos en análisis de tendencias	Bases separadas, finalidades distintas, referencia al marco PIM
Recopilación sin devolución a las comunidades	Pérdida de confianza, negativa a participar	Devolución de los resultados en una forma adaptada, respetando la confidencialidad

Lo que examinan los donantes, los evaluadores y los auditores

La rendición de cuentas de la función: los donantes que financian puestos de IMO de clúster exigen productos periódicos, una tasa de presentación de informes de los socios y la contribución a los documentos de planificación.
La calidad demostrada: evaluaciones de la calidad de los datos realizadas, factores de verificación, acciones correctivas con seguimiento.
El cumplimiento: política de protección de datos de la organización, evaluaciones de impacto para los tratamientos de riesgo, acuerdos de intercambio de datos firmados, registro de incidentes de datos. Las auditorías institucionales de los grandes donantes y las evaluaciones de socios de las agencias de las Naciones Unidas incluyen cada vez más estos elementos.
El uso: las evaluaciones, incluidas las evaluaciones humanitarias interinstitucionales, examinan si la información ha influido en la asignación de recursos y en la priorización.
La inclusión: consideración de las personas con discapacidad, las mujeres y los grupos marginados en el diseño de las recopilaciones, de conformidad con los compromisos de la Norma Humanitaria Esencial (CHS) sobre la participación y la no discriminación.

Adaptar el sistema al contexto

Contexto	Prioridades de diseño
Crisis súbita	Sistema mínimo en pocos días: 3W sencillo, mapa de las zonas afectadas, lista de contactos, reglas de intercambio provisionales adoptadas desde la primera reunión; las normas completas vienen después
Crisis prolongada	Estabilidad de los indicadores, archivo, series temporales, transición progresiva hacia los sistemas nacionales cuando sea posible y no entrañe riesgos
Contextos de campamentos	Coordinación estrecha con la gestión de los campamentos y el registro; evitar que cada organización vuelva a censar a la población
Medio urbano	Integración de los datos de las autoridades municipales y de los servicios públicos, atención especial a la visibilidad de las personas desplazadas
Gestión a distancia	Herramientas que funcionen sin conexión y con conectividad débil, verificación por terceros, controles automatizados, documentación todavía más rigurosa
Conflicto con partes hostiles a los actores humanitarios	Minimización estricta, alojamiento de los datos fuera del alcance de las partes, plan de borrado de emergencia, evaluación de impacto para cualquier flujo nuevo
Socios nacionales con baja capacidad	Herramientas sencillas, capacitación y acompañamiento, financiación de puestos de gestión de la información en los socios, reconocimiento de sus datos en los productos; de conformidad con los compromisos de localización, no limitarlos a la recopilación

10Preguntas de entrevista y referencias clave

Preguntas de entrevista

1. «Llega usted como IMO de un clúster recién activado. ¿Qué hace las dos primeras semanas?»

Una buena respuesta describe el diagnóstico: reuniones con la coordinación y los socios, inventario de los datos existentes, mapeo de los flujos, identificación de las decisiones prioritarias. Propone productos mínimos rápidos (contactos, 3W, mapa) mientras prepara las normas, y menciona las reglas de intercambio desde el principio.

2. «¿Cómo evalúa la calidad de las cifras que le transmiten los socios?»

El candidato cita las dimensiones de la calidad, los controles automatizados del 4W, la triangulación con otras fuentes, el recuento en una muestra y el factor de verificación, e insiste en la mejora del proceso más que en la sanción.

3. «Una organización de incidencia solicita un mapa público de los incidentes de protección. ¿Qué responde?»

La respuesta menciona la evaluación de impacto, los riesgos de reidentificación y de represalias y el sesgo de notificación, y propone alternativas: tendencias agregadas por distrito y por período, nota cualitativa, advertencias. Menciona la clasificación de sensibilidad y la decisión colectiva en el seno del clúster.

4. «¿Qué es la responsabilidad en el manejo de datos y en qué se diferencia de la protección de datos?»

La protección de datos se refiere a los datos personales; la responsabilidad en el manejo de datos abarca también los datos no personales sensibles (datos demográficamente identificables, ubicación de grupos, información operativa) e incluye la eficacia y la ética de su uso. La respuesta cita las orientaciones del IASC y los tres niveles de acción.

5. «¿Cómo presenta las limitaciones de un análisis a un coordinador que quiere una cifra sencilla?»

La respuesta da una cifra con su nivel de confianza y una frase sobre la limitación, explica lo que la limitación cambia concretamente para la decisión y propone cómo reducir la incertidumbre si la decisión lo justifica.

6. «¿Cómo hacer que un sistema de información sea sostenible después de su partida?»

Documentación (diccionario, guía de indicadores, procedimientos), automatización mediante scripts comentados, capacitación de un suplente, elección de herramientas mantenibles, implicación de los socios nacionales y traspaso formalizado.

Referencias clave

Operational Guidance on Data Responsibility in Humanitarian Action (Orientaciones operacionales sobre la responsabilidad en el manejo de datos en la acción humanitaria): IASC (2023).
Data Responsibility Guidelines y notas de orientación del Centro de Datos Humanitarios: OCHA.
Módulo de referencia para la coordinación de clústeres a nivel de país: IASC.
Documentos de orientación sobre el ciclo del programa humanitario y el Marco Analítico Conjunto Intersectorial (JIAF): IASC y OCHA.
Marco de Gestión de la Información de Protección (PIM): iniciativa interinstitucional PIM.
Normas profesionales para la labor de protección: CICR, capítulo sobre la gestión de los datos y de la información.
Handbook on Data Protection in Humanitarian Action (Manual sobre protección de datos en la acción humanitaria): CICR y Brussels Privacy Hub.
Norma Humanitaria Esencial en materia de Calidad y Rendición de Cuentas (CHS).
Principios para el Desarrollo Digital (Principles for Digital Development).
Herramientas y guías de evaluación de la calidad de los datos utilizadas por las agencias de cooperación y los programas de salud pública.