From Control to Biomonitoring: Life as its own sentinel.

A draft or not yet published paper by POBICS.

Key words: Biosurveillance, Sentinel, Monitoring, Epidemics, Life.

the astronomer who falls to the bottom of a well is better than the woman who, behind his back,

mocks him to her friends. Who has a grasp of reality, he who gapes at the stars or she who

hides in the background, making fun of him?

-Michel Serres, The Five Senses (p. 41)-

Introducción

Desde hace unos años, a lo largo de todo el mundo han surgido distintos mecanismos y

dispositivos para anticiparse a la aparición de un riesgo para la humanidad. Desde el control de

las colonias de mosquitos para predecir el fenómeno de El Niño (Stewart and Lowe, 2012), hasta

los sistemas de reporte en tiempo real de enfermedades infecciosas (ver por ejemplo el caso de la

influenza en Dehner, 2011). En este trabajo, profundizaremos en el estudio de un tipo concreto

de estos dispositivos denominados Early Warning Systems (EWS) para la vigilancia de riesgos

biológicos. Los Early Warning Systems (tanto para la vigilancia de riesgos biológicos como otro

tipo de accidentes o problemas), se han convertido en un tipo de vigilancia masivo defendido

incluso por las grandes instituciones internacionales como la World Health Organization

(W.H.O., 2004a, 2004b). De hecho, la definición que esta ofrece en su página web es la siguiente:

Early warning systems are in most instances, timely surveillance systems that collect

information on epidemic-prone diseases in order to trigger prompt public health

interventions. However, these systems rarely apply statistical methods to detect changes in

trends, or sentinel events that would require intervention. In most cases they rely on an

indepth review done by epidemiologists of the data coming in, which is rarely done in a

systematic way1.

Según el United Nations Environment Programme (UNEP, 2012), el motivo de la existencia

de los Early Warning Systems is needed to inform us of pending threats (UNEP, 2012:1).

Siguiendo este mismo documento, la alerta temprana consiste en the provision of timely and

effective information, through identified institutions, that allows individuals exposed to hazard to

take action to avoid or reduce their risk and prepare for effective response” (UNEP, 2012:1).

1 W.H.O. Emergencies Preparedness, Response:

http://www.who.int/csr/labepidemiology/projects/earlywarnsystem/en/

Como podemos extraer de este documento, la lógica de los EWS es la proporción de

información, de la forma más anticipada posible, con la finalidad de prever o minimizar las

consecuencias de una amenaza para la vida humana, de forma directa o indirecta (mediante un

fallo o ataque a la estructura económica, animal o política, por ejemplo).

Siguiendo a la UNEP de nuevo, un EWS efectivo debe componerse de tres aspectos: a)

communicating alerts, b) monitoring and c) predicting and responding (UNEP, 2012:3), los cuales

se relacionan entre sí en una sucesión de fases cíclica; siendo especialmente importante su

diseminación por los usuarios o regiones objetivo para iniciar la mitigación o asegurar las medidas

que se deben llevar a cabo antes de que la catástrofe para la que están diseñados, ocurra (UNEP,

2012:4).

A lo largo del desarrollo histórico de los Early Warning Systems, podríamos definir al menos

dos momentos o fases importantes. En un primer momento, siguiendo al European Centre for

Conflict Prevention (ECCP, 2006), desde su origen en el periodo post-Guerra Mundial hasta los

años 70, el principal interés en estos sistemas tenía por finalidad predecir los desastres

medioambientales y los intentos por prever crisis derivadas de causas políticas (ECCP, 2006:9).

Durante los veinte años posteriores, la evolución de los EWS se caracterizó por una inversión de

los gobiernos más ricos en su desarrollo tecnológico y como seguro de la población. Por ejemplo,

la Yokohama Strategy en 1994 y más tarde, la Hyogo Framework for Action (HFA) en 2005,

indicaron la necesidad de la mejora en la relación costo-beneficio y la llamada a tener en cuenta

de la dimensión humana-comunitaria en su funcionamiento y protección (IFRC, 2012).

Durante esta primera fase, los sistemas de alerta temprana se caracterizaron por a) tratarse de

sistemas indirectos para entender la cercanía de la evento a evitar (por ejemplo, en el caso del uso

de aves muertas para la detección del West Nile Virus Eidson, Kramer, Stone, Hagiwara, Schmit

y el New York State West Nile Virus Avian Surveillance System, 2001) y b) una comunicación

unidireccional y por tanto, informativa desde expertos a la población (directamente o

indirectamente a través de otras instituciones políticas o sociales). Algunas muestras de este tipo

de sistemas de vigilancia los encontramos en sistemas como la vigilancia de la mortalidad animal

en el ébola (W.H.O., 2014), en los sistemas de alerta temprana para las inundaciones urbanas

(Pengel, Krzhizhanovskaya, Melnikova, Shirshov, Koelewijn, Pyayt y Mokjov, 2013) o en la

vigilancia de datos de la W.H.O en Darfur (W.H.O., 2004b).

En un segundo estadio, gracias a los avances tecnológicos a partir de los años 80, el modelo

estadístico de la primera fase fue paulatinamente desplazado por un análisis de información más

profundo, sofisticado, y dirigido a grupos concretos de personas. Además, a finales del siglo XX

se empiezan a crear los primeros EWS para todo tipo de amenazas, con la finalidad de obtener la

mayor cantidad de información posible para responder cuanto antes y ofrecer recomendaciones a

otros países, gobiernos o instituciones. Además, a la par que las tecnologías de la información,

principalmente Internet, se fueron desarrollando, los early warning systems fueron ampliando sus

funciones hasta adquirir una fiable y fluida rapidez en la transmisión y en la bidireccionalidad de

la información.

En esta segunda fase entonecs, los Early Warning Systems empezaron a modificar su

funcionamiento y finalidad hacia a) convertirse en un sistema capaz de reportar a tiempo real,

(facilitado por la consolidación de internet y la aparición de los smartphones); y b) convertirse en

un sistema de interacción bidireccional, es decir, no exclusiva de expertos a la población general

sino que fluye en ambos sentidos (ver Lakoff, 2015). Por tanto, en los sistemas actuales, la

participación de los que antes eran simples receptores se torna crucial para conseguir la

interacción a tiempo real, inmediata y para facilitar la intervención lo antes posible. En la web del

GOARN podemos consultar cómo trabaja la lógica del sistema de alerta temprana que ellos

manejan (GOARN, 2015) así como también podemos consultar la siguiente infografía de

Geosentinel (Geosentinel, 2015):

En base al concepto de Early Warning System ya expuesto, con este artículo queremos

defender la idea de que en la actualidad, nos estaríamos moviendo a una nueva concepción acerca

del papel del bíos en la vigilancia vectores infecciosos. En esta, los early warning systems

enfocados a la vigilancia de epidemias actuales ya no se caracterizarían por el control de

enfermedades mediante la vigilancia de los seres vivos enfermos o contagiados, sino por ser parte

de una lógica de biovigilancia donde la vida se vuelve protagonista de su propia vigilancia.

Entendiendo el control epidemiológico como la mera vigilancia de seres vivos realizada por

expertos y el papel ajeno y alienado de los seres vivos que son vigilados.

Concretamente, nuestra hipótesis consiste en que estaríamos virando hacia una etapa

donde este control pasa a un segundo plano a costa de un seguimiento y una monitorización

permanente de la vida donde ya no es solamente monitorizada como ente pasivo, ajeno y alienado;

sino también monitorizante: el bios participa de su propia gestión y vigilancia. Y en esta nueva

concepción de la biovigilancia, los Early Warning System juegan un papel relevante. Por tanto,

estaríamos pasando del control a la biomonitorización.

A partir de aquí, en lo que resta de artículo, nos dedicaremos a narrar la finalidad y el

funcionamiento de las lógicas de vigilancia actuales. Tras ello, explicaremos nuestra metodología

de trabajo que ha dado como resultado la idea del movimiento desde el control hacia la

monitorización mediante una serie de dispositivos y gadgets pertenecientes a la lógica de los Early

Warning Systems actual. Finalmente expondremos las diferencias entre ambas formas de gestión

y administración de la vida.

2. Vigilancia epidémica en las Ciencias Sociales

2.1 El control de las enfermedades infecciosas.

Pese a que podríamos decir que la preocupación por lo que hoy llamamos transmisión de

enfermedades infecciosas ha acompañado a la humanidad desde hace siglos, (a través de

explicaciones míticas, religiosas o pre-clínicas), no es hasta el siglo XIX que, con el crecimiento

masivo de las ciudades, la primera Revolución Industrial y los grandes éxodos rurales empieza a

ser una cuestión política y socialmente relevante. Más adelante, en la primera mitad del s. XX,

con el auge de la epidemiología tal y como es entendida en la actualidad, los seguros privados y

el contexto de las guerras mundiales; encontramos las primeras lógicas de cálculo de riesgo, a las

cuales Anderson (2010:15) denomina Precaution y Preemption, cuyas características básicas son:

a) Prevenir la ocurrencia de un futuro concreto (una epidemia, el contagio en un lugar

determinado…).

b) Se centran en interrumpir la ocurrencia de un futuro, parando el proceso antes de que llegue a

un punto de irreversibilidad.

Continuando con la descripción del panorama epidemiológico desde una perspectiva social, es

importante resaltar la figura de Alexanger Langmuir, creador de la biovigilancia moderna. El

mayor hito de Langmuir, epidemiólogo y creador del Epidemic Intelligence Service, es haber

separado la vigilancia de las enfermedades de la vigilancia de los individuos enfermos Fearnley

(2005a:2); y por tanto, haber permitido un nuevo tipo de vigilancia centrado no ya en los

determinantes sociales del riesgo, sino en el evento epidémico (Fearnley, 2005a:3) y por tanto,

haber producido un cambio en la función de la vigilancia nacional, from using morbidity reports

to guide general policy toward a mechanism of disease surveillance in which epidemic events

prompted immediate, real-time responses (Fearnley, 2005a:3).

2.2 Preparedness.

El hito de que la vigilancia epidemiológica se centrara en la enfermedad en sí, la globalización

que comenzaba a despegar, la aparición de los primeros ordenadores, la proliferación y

distribución de los sistemas de atención temprana ya comentados, junto al contexto de los años

60 donde la Guerra Fría estaba a la orden del día; formaron las condiciones idóneas para el

surgimiento de una nueva racionalidad en el cálculo de riesgo, denominada preparedness (Lakoff,

2009, 2015; Anderson, 2010; Collier, 2008; Samimian-Darash, 2009).

Esta estrategia, a diferencia de los paradigmas anteriores ya comentados (basados en el cálculo

estadístico-probabilístico de la aparición de un riesgo y su propagación o en la lógica de los

seguros como ya hemos visto), se centra en la necesidad de llevar a cabo acciones pre-paratorias

y anticipatorias ante un potencial riesgo2. Así, la diferencia fundamental frente a las etapas

anteriores residiría en que en la preparedness se sobreentiende que el riesgo puede aparecer en

cualquier lugar del mundo, en cualquier momento, con consecuencias impredecibles dado el

mundo globalizado e hiperconectado en el que vivimos. Por tanto, necesitamos estar lo

máximamente posible preparados, veinticuatro horas al día y siete días a la semana, con la

finalidad de acotar y aislar el riesgo lo antes posible para después absorber su impacto y

consecuencias cuanto antes y del modo menos costoso (ver al respecto Samimian-Darash, 2011;

Lakoff, 2009; Collier, 2008; Fearnley, 2005a). La preparedness, en palabras de Fearnley

(2005a:2), cuando habla de Ewald (1991; 2002) y a Lakoff (2005):

Civil defense is characterized by a logic of preparedness rather than insurance. These are

alternative technical approaches to dealing with future risks. Insurance mechanisms

collectivize risk and distribute the costs of compensation across a population. They aim to

minimize the effects of accidents or illness (considered statistically regular and routine) on

both the social and individual body (Ewald 1991; Ewald 2002). Preparedness, on the other

hand, is wholly oriented towards preparing for the exceptional event. A preparedness

strategy aims to ensure the continuity of government and military capability through the

protection of critical infrastructure (including the executive chain of command, key

industries, and the living bodies who power the machines of production and destruction)

2 En un principio, la lógica de la Preparedness no alude exclusivamente a los riesgos biológicos. No

obstante, dado nuestro interés, las referencias principales aluden a este campo.

in the midst of disaster. Interventions are discontinuous and sporadic rather than ongoing

and adjustable (Lakoff 2005).

En resumen, tendríamos que las características de esta forma de estrategia frente a un posible

riesgo serían:

a) Una anticipación en la intervención al momento real de la ocurrencia o llegada del riesgo.

b) El riesgo puede estar o aparecer por cualquier parte, en cualquier momento.

c) Su principal objetivo, en palabras de Anderson (2010:15) sería how to act on

indeterminate/uncertain futures emergent from a complex set of flows and connections.

Intervention aims to stop the effects of an event disrupting the circulations and

interdependencies that make up a valued life.

2.3 Syndromic Surveillance.

Otros estudios sobre vigilancia epidemiológica actual están resaltando el papel que juegan la idea

de la vigilancia centinela y los early warning systems, en este caso haciendo hincapié en la

información recolectada de distintas fuentes acerca de enfermedades y dolencias, las cuales se

agrupan en síndromes para su posterior análisis y vigilancia. En este sentido, encontramos a

Fearnley (2005a, 2005b, 2008) la cual habla de este tipo de vigilancia bajo el nombre de

syndromic surveillance. Esta lógica encontraría su novedad en la forma de hacer frente a los virus,

bacterias y otros: ya no mediante el cálculo estadístico de las posibilidades de propagación de un

virus en concreto desde una mirada clínica tradicional, sino en la preparación anticipatoria frente

a un rango de amenazas diversas a partir de la información sobre síntomas médicos agrupados en

síndromes, recabada de fuentes dispares, concretamente en a) 911 emergency calls, b) ER chief

complaints, and c) pharmaceutical sales). Su funcionamiento, en palabras de la propia Fearnley

(2008:1620):

How does a typical syndromic surveillance system work? New York City's ER triage chief-

complaint surveillance system offers a useful example. At the ER, patients report their

`chief complaint' -their primary symptom- to the nurse, who enters it into a computer

database designed to facilitate the proper distribution of patients in the hospital. The

syndromic surveillance system utilizes networked connections to transfer chief-complaint

data and geographic identifiers (zip code) from the ER to the health department. Ideally,

this transfer takes place in real time, but more often transfers occur in what epidemiologists

call `near real-time': hourly or daily batches. Once inside the health department's

computers, chief complaints are automatically translated into standard syndromes: for

example, `coughing' becomes `respiratory' […] However, syndromic detection faced a

novel problem: how does one detect an epidemic in a field of non- diagnostic data? What

are the boundaries of an epidemic if not actual cases of disease? […] They proposed that

an unexpected or aberrant increase in syndrome counts could indicate the onset of an

epidemic. The objective is to detect a `statistically significant aberration' from the normal

rate of syndromes in a population, in either the temporal or the spatial dimension.

2.4 Scenario-planning

Un punto de encuentro entre estas dos racionalidades de vigilancia actuales al que distintos

autores aluden (Adey y Anderson, 2010; Lakoff, 2006, 2008; Collier, 2008) es lo que se conoce

como scenario-planning. Efecivamente, la planificación o creación de escenarios obedece a un

momento anterior a la preparedness o la syndromic surveillance, y se caracterizaría por el

despliegue de un conjunto de acciones que simulan o donde se representa la ocurrencia de un

determinado evento perjudicial para el país (un ataque bioterrorista, la propagación de un nuevo

virus por el metro de una ciudad, el colapso de un hospital por una epidemia, etc.) pero que es

totalmente real, es decir, se involucra a médicos, epidemiólogos, ciudadanos, enfermeras,

hospitales, ambulancias y otras instituciones para que así se pueda analizar las posibles

alternativas y resultados.

Es importante resaltar cómo en estos escenarios, el conocimiento experto sobre epidemias se

entremezcla con regulaciones y normas legislativas, dando lugar a un estado de excepción en el

sentido de Agamben (1998), con la diferencia de que para este autor, la primacía reside en el

ámbito político-jurídico, y en nuestro lugar, apostamos por una zona de indistinción entre

biociencia y derecho. (Ver al respecto, Maureira, Tirado, Baleriola y Torrejón, 2015).

En este sentido, es Collier, (2008:242) quien mejor nos ilustra al respecto de en qué consisten los

escenarios:

Therefore, terrorism risk models like that produced by RMS depend on a distinct method

for generating a hazard model, namely the use of imaginative scenarios. The initial

selection of attack scenarios and the determination of frequency estimates are based on

‘elicitation’ of expert understanding.

Tenemos entonces, algunas características interesantes acerca de los escenarios:

a) Un cambio en la forma de cálculo de riesgo: de la estadística a la actuación de escenarios

ficcionales.

b) Forman un Estado de Excepción en el que se entremezcla el conocimiento biocientífico

y el derecho.

c) Son un momento anterior a las lógicas de preparación actuales que ya hemos comentado,

puesto que la intervención preparatoria (en el caso de la preparedness) o los modos de

articular la forma en que se recogerá la información de síndromes (en caso de la

syndromic surveillance) son los elementos que recibirán la información del escenario

para implementarla.

2.5 Early Warning Systems

El papel de los Early Warning Systems dentro de esta lógica de biovigilancia actual se entiende

mejor si apelamos a una visión panorámica de lo visto hasta ahora:

a) Un énfasis en la monitorización a tiempo real y la ventaja de poder estudiar varios eventos a la

vez (en el caso de enfermedades infecciosas, distintos brotes o virus).

b) Se realizaría de forma continua y abierta en el sentido propuesto por Deleuze (1999).

c) Partiría de una lógica donde es esencial la representación de escenarios ficcionales para realizar

el cálculo de riesgo, consecuencias, inversión necesaria, efectivos, instituciones implicadas, etc.

d) La información de estos escenarios se implementaría en una intervención anterior (presente) a

la ocurrencia de los acontecimientos de ese escenario (futuro).

e) La información para la monitorización a tiempo real y anticipada se llevaría a cabo, entre otras

formas, mediante dos dispositivos cocnretos: a) sistemas de alerta temprana (Early Warning

Systems –EWS-), los cuales no solo se han utilizado en la detección de vectores infecciosos y

epidemias (ver al respecto Wolf, Adger y Lorenzoni (2010), French y Mykhalovskiy (2013) o

Lakoff, (2010a, 2010b), y b) sentinel devices como los propuestos por Germann (2006) o Lakoff

(2015):

[…] Returning to the formulation above: two types of security mechanism are at play here.

If risk management leads to the invention of actuarial devices that assemble patterns of

historical incidence in order to calculate the probable future, vigilance requires sentinel

devices that can provide early warning of an encroaching danger. An actuarial device is

invented for a world in which the possible threats to collective life can be known through

careful demographic and epidemiological research; the problem is one of accumulating

statistical knowledge to guide cost-effective intervention. A sentinel device, in contrast, is

devised in order to stimulate action when decision is imperative but knowledge is incomplet

(Lakoff, 2015: 45).

f) Resulta crucial el enrolamiento de las personas no legas, lo que facilita el reporte en cualquier

momento, en cualquier lugar del mundo.

Aunque como ya hemos visto, el estudio de los dispositivos de alerta temprana se encuentra en

auge en otros campos de estudio ajenos a las epidemias y vectores infecciosos, creemos que

resulta relevante y novedoso el presente trabajo para dar cuenta de una nueva concepción acerca

de cómo se constituye el bíos en esta esfera en particular.

Por esto, nuestro análisis simpatiza y apuesta por la línea propuesta por Lakoff (2010:2):

[…] But what is crucial is that this regime is oriented toward outbreaks that have not yet

occurred – and may never occur. For this reason, it seeks to implement systems of

preparedness for events whose likelihood is incalculable but whose political, economic and

health consequences could be catastrophic. Its ambitious sociotechnical agenda is to

create a real-time, global disease surveillance system that can provide “early warning” of

potential outbreaks in developing countries and link such early warning to immediate

systems of response that will protect against their spread to the rest of the world.

3. Metodología.

Los resultados de este trabajo forman parte de un estudio de caso que estamos llevando a cabo

desde hace dos años, y cuyo núcleo central es analizar desde una perspectiva de los estudios

sociales de la ciencia y la tecnología, el funcionamiento de la bioseguridad y la biovigilancia.

Los estudios de caso permiten centrar la tarea de análisis en los acontecimientos, situaciones y

experiencias concretas vinculadas con nuestra temática (Barnes y Mercer, 2006). Además, son

especialmente útiles para abordar cuestiones complejas que remiten a relaciones sociales en su

contexto real de desarrollo (Dooley, 2002). Así, la idoneidad de utilizar los estudios de caso en

nuestra investigación se explica, en primer lugar, por su carácter ideográfico, es decir, por su

habilidad para investigar con profundidad los fenómenos en el entorno inmediato en que acaecen

(Gomm, Hammersley y Foster, 2000; Stake 1995; Woodside, 2010). Y, en segundo, por su

potencial explicativo del comportamiento individual y grupal en organizaciones y comunidades

(Gowler, Legge y Clegg, 1993). De esta manera, la aproximación a través del estudio de caso nos

permitirá comprender e interpretar en su contexto específico de desarrollo todo lo relacionado con

las nuevas dinámicas de biovigilancia.

Concretamente, para este trabajo, hemos extraído algunos resultados de este estudio de caso,

pertenecientes a una etnografía sobre la aplicación para smartphones “HealthMap”, diverso

material de instituciones internacionales como XXXXX, XXXXX y XXXX sobre vigilancia y

sistemas de alerta temprana, y entrevistas a expertos en bioseguridad, ébola y biorriesgo.

Toda la información recopilada en un primer momento mediante el estudio de caso, ha sido

ensamblada posteriormente en un único relato coherente que nos ha permitido conformar una

descripción muy detallada y específica del evento estudiado, obteniendo nuestra particular

descripción densa. Este tipo de descripciones tienen una férrea solidez argumental y las

consideramos adecuadas para el tipo de diseño propuesto ya que nos permiten construir un relato

lógico y ordenado del objeto de estudio pudiendo reforzar los argumentos expuestos con

fragmentos del material empírico. Todavía se ha pretendiendo dar un paso más allá y tratar de

obtener con nuestra descripción densa lo que Latour (1998) denomina descripción saturada. El

proceso de saturar la descripción es definido por este autor utilizando la etimología de la

palabra explicar (el prefijo ex- junto a la raíz pliegue), la cual nos habla de un despliegue, una

descripción finalmente, ubicando al mismo nivel entonces la descripción con la explicación.

4. From Control to Biomonitoring

En la siguiente tabla mostramos un resumen de las características que hemos encontrado al

analizar el material empírico y que resume el núcleo del nuevo tipo de vigilancia:

CONTROL BIOMONITORIZACIÓN

Vigilar (Serres) Observar (Serres)

Científicos expertos-aparatos raros

controlan microbios. Estadística.

Ciudadanos monitorizan otros ciudadanos.

Uso de imágenes, aparatos friendly.

La escala es fija: es estática. El control es una

materia, un territorio.

La escala es dinámica: la monitorización es

un flujo que conecta distintas escalas.

La vida es vigilada La vida se vigila a sí misma.

4.1 Vigilar vs Observar:

Aquí, hablar de Serres (no encuentro la cita ni el texto) y decir que para unir la teoría de Serres

con los trabajos realizados en la actualidad en materia de vectores infecciosos, a la vigilancia la

vamos a llamar “control” y a la observación “biomonitorización”.

Meter alguna cita empírica que lo ilustre.

4.2 Monitorización ciudadana:

Obsérvese la siguiente imagen:

Comentado [EB1]: Hay que poner el material concreto

La misma pertenece a la app para Smartphone denominada HealthMap, y es fruto de una

etnografía focal realizada durante el verano de 2015, perteneciente al estudio de caso antes

mencionado. Como sus propios creadores la describen, esta app consiste en:

HealthMap, a team of researchers, epidemiologists and software developers at Boston

Children's Hospital founded in 2006, is an established global leader in utilizing online

informal sources for disease outbreak monitoring and real-time surveillance of emerging

public health threats. The freely available Web site 'healthmap.org' and mobile app

'Outbreaks Near Me' deliver real-time intelligence on a broad range of emerging infectious

diseases for a diverse audience including libraries, local health departments, governments,

and international travelers. HealthMap brings together disparate data sources, including

online news aggregators, eyewitness reports, expert-curated discussions and validated

official reports, to achieve a unified and comprehensive view of the current global state of

infectious diseases and their effect on human and animal health. Through an automated

process, updating 24/7/365, the system monitors, organizes, integrates, filters, visualizes

and disseminates online information about emerging diseases in nine languages,

facilitating early detection of global public health threats. Download our brochure to learn

more.

Se trata de una aplicación gratuita, disponible para cualquier dispositivo móvil Android o IOS y

cuya principal característica es la posibilidad de reportar en tiempo real un caso de enfermedad

infecciosa por parte de cualquier persona con uno de estos dispositivos. Además, nos permite

también visualizar en tiempo real todos los brotes infecciosos a lo largo del mundo que otras

personas hayan reportado en las últimas horas o días. Encontramos en este fragmento del Early

Warning System HealthMap, el paso del control a la biomonitorización.

En este sentido, mientras que en los Early Warning Systems iniciales encontrábamos al elenco de

expertos, cálculos estadísticos y aparatos extraños controlando todas las variables para ser

manipuladas ante una emergencia; ahora encontramos cómo los ciudadanos y las personas legas-

no expertas, mediante dispositivos fáciles de usar, con muchas imágenes y de una utilización muy

friendly, pueden observar, avisar, monitorizar y reportar continuamente cuando un

acontecimiento interrumpa su cotidianidad diaria. Este sentido de la monitorización ciudadana

encaja perfectamente en las lógicas de preparación anteriormente explicadas, donde la amenaza

puede estar por todas partes y puede emerger en cualquier momento; por lo cual es necesaria la

cooperación ciudadana, la participación del nivel inexperto distribuido por toda la sociedad para

su mejor vigilancia: su uso se abre al gran público, dejando de ser un asunto estrictamente

científico-experto, lo que da pie a la creación de nuevos tipos de conocimientos, controversias,

afecciones, etc.

4.3 La escala es dinámica:

Observemos ahora las siguientes imágenes, también de HealthMap, la portada de un documento

de la UNEP (2012) y esta diapositiva de un documento de la plataforma BioMosaic,

respectivamente:

3

3 Imagen de la interfaz de HealthMap donde se apuntan algunos focos infecciosos en activo en el momento

de la realización de la etnografía focal.

4

4 Imagen de la portada del documento de la UNEP, Early Warning Systems A State of the Art Analysis and

Future Directions (2012)

Comentado [EB2]: Habría que citarla o decir de dónde se

ha extraído

5

En este caso observamos como la escala de los nuevos early warning systems es una escala

dinámica, donde la monitorización es entendida como un flujo que se mueve de lugares muy

concretos (un médico que pasa consulta en una tienda de campaña de Guinea Conakry) a una

escala global (como la que podemos ver en la segunda imagen mostrada). A diferencia de los

EWS anteriores, donde el control es una materia y se ejerce sobre un territorio delimitado (país,

lugar, ciudad…), en la segunda generación la escala está vehiculada a un constante proceso de

desterritorialización-reterritorialización: podemos hablar del brote que está emergiendo en un

pueblo remoto de China pero no podemos despegarlo de todo un engranaje político-

tecnocientífico-legal que conecta ese lugar con la OMS, el CDC de Estados Unidos, otros casos

similares en aldeas cercanas, la probabilidad de transporte de la enfermedad al aeropuerto

internacional más cercano, su posible llegada a una ciudad masivamente poblada, laboratorios

europeos, el próximo consejo de ministros o su potencial propagación por los denominados

“países ricos”. La biomonitorización por tanto, requiere de un flujo que conecte distintas escalas

para poder vigilar y reportar cualquier virus en cualquier lugar del planeta y en cualquier

momento: sin este juego de escalas resultaría imposible desplegar una lógica como la

preparedness o la syndromic surveillance de forma exitosa. Y este éxito es posible gracias a la

creación de un espacio liso en términos de Deleuze y Guattari (2002) por el cual el virus pueda

5 Imagen extraída de: https://cga-

download.hmdc.harvard.edu/publish_web/Annual_Spring_Workshops/2011_Geospatial/conference_slide

/extra_files/Scales.pptx

circular sin barreras: la amenaza biológica es el nuevo nómada al cual el Aparato del Estado debe

capturar. Esta captura se lleva a cabo mediante la creación escenarios, a los cuales hemos definido

como estados de excepción y donde convergen el conocimiento tecno-científico y el político-

jurídico explicado al final del punto 2.

4.4 La vida se ha convertido en un sentinel de sí misma:

Esta tabla, extraída de Eidson, Kramer, Stone, Hagiwara, Schmit, and the New York State West

Nile Virus Avian Surveillance Team (2001:632) forma parte del estudio que estos investigadores

llevaron a cabo sobre la presencia del virus West Nile en distintas aves para relacionarlo con la

posibilidad de transmisión de este virus a población humana y anticiparse a este suceso. Pero

además de este estudio, existen otros con la misma finalidad en otras enfermedades como la gripe

aviar, como el llevado a cabo por el Department for Environment, Food and Rural Affairs

Animal & Plant Health Agency Veterinary & Science Policy Advice Team (2015)

Echemos un vistazo también al tríptico con el que se presenta la plataforma de GoViral:

GoViral is studying how community viral symptom information combined can be used to

understand an individual's risk of disease. If you are at least 18 years old and would like

to participate in this study, we would like to provide you with an easy to use specimen

collection kit you can use at home if you or someone in your household becomes sick.

Please read the study explanation […].

-Purpose of the research: The study will examine viral and symptom information from

people in one community and examine how this can be used to predict an individual's risk

of influenza and other respiratory and gastrointestinal illnesses, and how they might

change their public health behaviors accordingly.

-What you will do in this research: You will be reporting your symptoms using the GoViral

website or mobile app and you will receive a kit including the sample collection materials.

If at anytime you get sick, you are asked to provide a nasal swab and/or saliva sample. You

will be directed step-by-step of what to do via the online instructional videos, then asked to

return the kit with prepaid postage or drop it off where you picked it up. Later in the season

we will ask you a few extra online questions about your interpretation of the flu test results

from you and/or your community6.

En este segundo ejemplo, podemos ver cómo se le pide a los participantes reportar cualquier

indicio de síntomas durante un proceso de gripe, gastroenteritis u otro problema respiratorio; con

la finalidad de predecir el riesgo de sufrir esta enfermedad como parte del cálculo de riesgo de

este tipo de dolencias.

Por último, incluimos un extracto de la noticia de The Wall Street Journal titulada “Tech Firms

Extend Internet Access To Help Ebola Treatment in Africa” del 21 de enero de 2015:

Facebook’s scientists analyzed cellular coverage and usage maps in Sierra Leone, Guinea

and Liberia to find the fastest and cheapest way to extend Internet connections so that aid

workers can more quickly send data to international health organizations. The effort is part

of the Ebola Response Connectivity Initiative, launched last month by Inveneo to expand

Internet coverage to remote Ebola treatment centers and nongovernmental agencies, and

has since grown into a partnership of several organizations.

Una vez analizado el material del estudio de caso que nos ha conducido a este artículo, nos

gustaría desafiar la hipótesis establecida por este discurso, y apostar porque a) no solo la vigilancia

de las enfermedades infecciosas y de los enfermos infectados es lo mismo (el concepto de

zoonosis está ampliamente aceptado por la comunidad científica, además existen estudios sociales

sobre epidemias que muestran la simbiosis animal-microbio, conocido como living together

(Braun 2004, Tirado, Baleriola, Amaral M. do A., Torrejón, 2014), sino que b) la vida se ha vuelto

un centinela de sí misma (en la línea planteada por Lakoff, 2015 acerca de los sentinel deviecs),

tal y como hemos podido observar en los extractos de este apartado, abriéndose la brecha a un

nuevo tipo de vigilancia, que no podría encajar en propuestas biopolíticas clásicas como la de

Foucault (2001, 2007) y que no terminan de esclarecerse en otras más modernas como Rose y

Rabinow (2006), Negri y Hardt (2002) o Agamben (1998, 2004). Además, es interesante entender

6 (extracted from: https://www.goviralstudy.com/#about)

nuestra propuesta en este último aspecto con relación especial al ya comentado sobre Michel

Serres y la diferencia entre Vigilar y Observar.

5. Discusión

a) Nuestro argumento para dar más soporte a la propuesta por la que desafiamos a Langmuir

puede ser precisamente unirnos a Virilio (2006) cuando afirma que la carrera

armamentística ya no es importante, y que ahora lo es la disuasión por la velocidad y el

tiempo por la gran velocidad, aparece de pronto dentro de nuestras ciudades, no le ves

venir de lejos y te da tiempo a cubrirte) controlar/vigilar ahora es mover, controlar el

flujo (la vida vigila a la vida), y ya no encerrar un territorio (algo de cinepolítica, algunas

pinceladas solo a modo de idea-pajas mentales que podamos utilizar para empezar a

pensar el paper de velocidad. Esta idea quedaría reafirmada en base a este comentario de

Fearnley:

The logic guiding the NSRB civil defense guidelines went something like this: the

destructive power of nuclear warfare, plus the limited ability to stop bombcarrying

airplanes, meant that deterrence rather than defense was the only practical strategy

of national security; to deter enemy attack, the enemy must believe in the potential for

retaliation in kind; therefore, the continuity of the industrial production, social

support, and governmental infrastructure necessary for counterattack must be

ensured following a catastrophic attack. (Fearnley, 2005a:8)

b) El vector infeccioso como un nómada que anda por el espacio alisado, y que luego el

aparato del Estado lo captura mediante el estado de excepción… no sé algo así de lo que

hablamos en la reunión del miércoles con Virilio.).

c) La vida es monitorized y monitorizing. La vida participa en su propia gestión ¿Hasta qué

punto? Hacen falta más estudios, es una interesante controversia. Implicaciones

biopolíticas, redifinición de la biopolítica (si acaso, el famoso cuarto/quinto diagrama).

d) El rol cada vez mayor de la tecnociencia en el control de la vida (al estilo de Agamben al

final de Homo Sacer pero llevándolo a nuestro terreno con el nuevo interdicto

tecnocientífico en vez de jurídico-legal).

6. Conclusión

a) Los EWS no son exclusivos ni únicos en epidemiología-bioseguridad: Enunciar por

ejemplo el video de la app para Iphone que con unos gadgets te permite monitorizar tu

corazón, medir tu fiebre, etc. y alertar al médico (lo envió Francisco este verano).

b) Participación del cto. No experto y lego en la creación de nuevos conocimientos,

protocolos, controversias socio-técnicas… en la línea del proyecto del Ministerio.

c) La monitorización socializa toda la cuestión del bios: la ciudadanía lega participa en la

veridicción del conocimiento científico, algo muy novedoso y poco estudiado (Jorge tiene

algo con Francisco con el cáncer de mama, la cosmopolítica de la controversia del

trasvase del agua de los ríos…). Se podría reforzar teóricamente con la noción de

equipamiento: los ciudadanos se equipan con un logos, que les produce un ethos, y este

se convierte en veridicción cuando lo asumen con normalidad (algo así ya lo hemos

hablado en los artículos de este año que hemos enviado).

d) Los EWS su uso se abre al gran público, dejando de ser un asunto estrictamente científico-

experto, lo que da pie a la creación de nuevos tipos de conocimientos, controversias,

afecciones, etc.

Referencias

Adey, Peter; Anderson, Ben. Anticipating emergencies : technologies of preparedness and the

matter of security. /. In: Security Dialogue, Vol. 43, No. 2, 04.2012, p. 99-117.

Agamben, Giorgio (2004). Estado de Excepción. Homo Sacer II, 1. Valencia: Editorial Pre-

Textos.

Agamben, Giorgio (1998). Homo Sacer. El poder soberano y la nuda vida. Valencia: Editorial

Pre-Textos.

Anderson, B. (2010). Preemption, precaution, preparedness: Anticipatory action and future

geographies. Progress in Human Geography, 34(6), 777-798

Barnes, C. and Mercer, G. 2006: Independent Futures. Creating user-led disability services in a

disabling society. Bristol: The Policy Press.

Braun, B. (2004). Power over life. En Dobson, A. Barker, K. Taylor, S. L. (eds.), Biosecurity, the

Socio-Politics of invasive species and infectious diseases. New York: Routledge.

Collier, S.J. (2008). Enacting Catastrophe: preparedness, insurance, budgetary rationalization.

Economy and society, 37(2), 225-250.

Dehner, 2011. Creating the World Influenza Surveillance System: Surveillance with a Purpose.

After 1918: History and Politics of Influenza in the 20th and 21st Centuries August 24-

26, 2011

Dooley, L. (2002). Case Study Research and Theory Building. Advances in Developing Human

Resources, 4 (3), 335-354.

Deleuze, G. Guattari, F. (2002). Mil Mesetas. Valencia: Pretextos.

Deleuze, G. (1999). Post-scriptum sobre las sociedades de control. Valencia: Pretextos.

Department for Environment, Food and Rural Affairs Animal & Plant Health Agency Veterinary

& Science Policy Advice Team - International Disease Monitoring. Updated Outbreak

Assessment Update on Highly Pathogenic Avian Influenza: Europe, America and the

Middle East 28th January 2015

Millicent Eidson,* Laura Kramer,* Ward Stone,† Yoichiro Hagiwara,*Kate Schmit,* and The

New York State West Nile VirusAvian Surveillance Team. Dead Bird Surveillance as an

Early Warning System for West Nile Virus

European Centre for Conflict Prevention, 2006. Early Warning and Early Response: Conceptual

and Empirical Dilemmas

Ewald, Francois. “The Return of Descartes’ Malicious Demon: An Outline of a Philosophy

of Precaution,” in Tom Baker and Jonathan Simon, eds., Embracing Risk: The

Changing Culture of Insurance and Responsibility. Chicago: University of Chicago

Press, 2002

Ewald, Francois. “Insurance and Risk.” In Graham Burchell, Colin Gordon, and Peter

Miller, eds., The Foucault Effect. Chicago: University of Chicago Press, 1991.

Fearnley, Lyle. “Pathogens and the Strategy of Preparedness,” ARC Working Paper, No. 3,

November 29, 2005a

Signals come and go: syndromic surveillance and styles of biosecurity. Lyle Fearnley.

Environment and Planning A 2008, volume 40, pages 1615-1632

Fearnley, Lyle. “‘From Chaos to Controlled Disorder’: Syndromic Surveillance, Bioweapons, and

the Pathological Future,” ARC Working Paper, No. 5, March 25, 2005b.

Foucault, M. (2001). Hay que Defender la Sociedad. Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica

de Argentina.

Foucault, M. (2007). El Nacimiento de la Biopolítica. Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica

de Argentina.

GOARN, 2015: http://www.who.int/ihr/alert_and_response/outbreak-network/en/ Código de campo cambiado

Geosentinel, 2015: http://www.istm.org/content.asp?contentid=328

Gomm, R. Hammersley, M. And Foster, P. (eds) (2000). Case Study Method. London: SAGE.

Gowler, D., Legge, K., y Clegg, C. (1993). Case studies in organizational behaviour and Human

Resource Management. British Journal of Industrial relations, 12, 614-615.

Martin French and Eric Mykhalovskiy (2013). Public health intelligence and the detection of

potential pandemics.. Sociology of Health & Illness Vol. 35 No. 2 2013. pp. 174–187

International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies (IFRC) (2012). Community

Early Warning Systems. Guiding Principles. Geneva: IFRC.

Lakoff, A. (2006). From Disaster to Catastrophe: The Limits of Preparedness.

Lakoff, A. (2008). The generic biothreat, or, how we became unprepared. Cultural Anthropology,

23(3), 399-428.

Andrew Lakoff. Real-time biopolitics: the actuary and the sentinel in global public health.

Economy and Society Volume 44 Number 1 February 2015: 40–59

Lakoff, A. (2010b). Epidemic Intelligence and the Technopolitics of Global Health. Berkeley

Workshop on Environmental Politics.

Lakoff, A. (2010a). Two Regimes of Global Health. Humanity: An International Journal of

Human Rights, Humanitarianism, and Development, Volume 1, Number 1, Fall 2010. pp.

59-79

LAKOFF, A. (2008), THE GENERIC BIOTHREAT, OR, HOW WE BECAME UNPREPARED.

Cultural Anthropology, 23: 399–428.

Lakoff, Andrew. “From Population to Vital System: National Security and the Changing Object

of Public Health,” ARC Working Paper, No. 7, 2007.

Lakoff, A. (2009). Swine Flu and the Preparedness Apparatus. Keele University. Newcastle.

Lakoff, A. (2009). Swine Flu and the Preparedness Apparatus. Keele University. Newcastle.

Lakoff, A. (2015). Real-Time Biopolitics: the Actuary and the Sentinel in Global Public Health.

Economy and Society, 44(1), 40-59.

Langmuir, AD. “The Surveillance of Communicable Diseases of National Importance.” New

England Journal of Medicine vol. 268 (1963): 182-92

Latour, B. (1998). De la mediación técnica: filosofía, sociología, genealogía. En Domènech, M.

y Tirado, F. (eds.), Sociología Simétrica. Ensayos sobre ciencia, tecnología y sociedad.

Barcelona: Gedisa.

Maureira, M. Tirado, F. Baleriola, E. Torrejón. P. (Enviado). Biocapitalismo y suspensión de la

norma: del paradigma político-jurídico a la emergencia del tecno-científico. Nómadas.

Jennie Germann Molz. . `Watch us wander': mobile surveillance and the surveillance of mobility.

JEnvironment and Planning A 2006, volume 38, pages 377 – 393

Negri, A. Hardt, M. (2002). Imperio. Barcelona: Paidós.

B.E. PENGEL, V.V. KRZHIZHANOVSKAYA, N.B. MELNIKOVA, G.S. SHIRSHOV, A.R.

KOELEWIJN, A.L. PYAYT, I.I. MOKHOV. 2013, FLOOD EARLY WARNING

SYSTEM: SENSORS AND INTERNET

Rabinow, P. Rose, N. (2006) Biopower Today. BioSocieties (2006), 1, 195–217

Samimian-Darash, L. (2011). Governing through time: preparing for future threats to health

security. Sociology of Health & Illness, 33(6), 930-945.

Samimian-Darash, L. (2009). A pre-event configuration for biological threats: preparedness and

the constitution of biosecurity events.American Ethnologist, 36(3), 478-491.

Stake, R. (1995). The Art of Case Study Research. London: Sage.

Stewart and Lowe, El Niño-Southern Oscillation and dengue early warning in Ecuador.

https://www.researchgate.net/publication/258614916_El_Nio-

Southern_Oscillation_and_dengue_early_warning_in_Ecuador

Tirado, Francisco. Baleriola, Enrique. Amaral Giordani, M. Do. A. Giordani, Tiago.

Torrejón, Pedro. (2014). Subjetividad y subjetivadores en las tecnologías de

bioseguridad en la Unión Europea. Polis e Psique, 4(3), 23-50.

UNEP, 2012: Early Warning Systems A State of the Art Analysis and Future Directions

Virilio, P. (2006). Speed and Politics. Los Angeles: Semiotext(e).

WHO, 2004a http://www.who.int/wer/2004/en/wer7916.pdf?ua=1

WHO, 2004b http://www.who.int/csr/labepidemiology/projects/darfurewarn.pdf?ua=1

W.H.O, 2014 EBOLA STRATEGY Ebola and Marburg virus disease epidemics: preparedness,

alert, control, and evaluation

Código de campo cambiado

Woodside, A. (2010). Case Study Research. Theory, Methods, Practice. Bingley: Emerald Group

Publishing Limited.

Johanna Wolf, W Neil Adger, Irene Lorenzoni. Environment and Planning A 2010 42 2721 –

2734. Heat waves and cold spells: an analysis of policy response and perceptions of

vulnerable populations in the UK.

A mi me gusta el articulo en general y pienso que tiene un potencial muy bueno. Pero desde mi

perspectiva quizás algunos cambios no substanciales podrían mejorar lo mas. Pienso que

a un lado hay mucha información y teorización sobre los EWS pero en el mismo momento

el lector, si no esta ya metido en estas temas, no sabe porque estáis explicando toda la

información. Porque expliquéis la historia de los EWS: que podemos aprender, porque

miramos eso…?

Pienso en este sentido que hace falta una introducción más detallada para acoger a todos los

lectores, una introduccción en la cual explicáis el sentido del articulo: porque los EWS

son relevantes y significativos (Ahí podemos ver los cambios en los mecanismos del

poder…porque son dispositivos que regulan las fronteras/flujos… explican como

miramos el futuro, incorporamos el futuro en el presente…uno de estos o un otro pero

bien explicado y desarrollado).

En el mismo sentido pienso que a nivel teórico el artículo va muy rápido: Pienso que hay mucha

teoría pero sin desarrollar – y si el lector no la conocía ya antes, no la puede entender o

seguir todos los passos: Dispositivo, sistema de vigilancia, espacio liso … a mi me hace

falta un poquito mas de explicación para llegar a más lectores. Que quiere decir todo eso

en el contexto estudiado? Claro no todos han leído y debatido los textos de Foucault,

Serres, Virilio ni en la forma ni la profundidad como vosotros. Por eso necesiten mas

ayuda.

Un ejemplo mas… afirmáis “Foucault y Rose no (out of date) pero Virilio si”. Para mi una

afirmación muy fuerte en nivel teórico que no veo justificado suficientemente en el texto

(seguramente hay justificación, la tenemos, pero pienso que hace falta que lo demostréis

mas claro)

Estudio de caso: No lo veo introducido en la primera parte como parte importante del articulo,

pienso que es súper interesante pero al nivel empírico aun no esta totalmente

explorado/explotado y no queda claro como encaja con el resto (aparte que en un nivel

abstracto pero entonces porque hablamos de estudio de caso): Que es lo que explica el

caso? Que los EWS 2.0 existen? Como funcionan? Se puede hacer mucho mas con el

caso…

Conclusiones – para mi por la información que he visto en el articulo se puede concluir mas

fácilmente b y c (a no he visto como cosa que estaba muy debatido en el texto y no soy seguro

como lo queréis justificar)

Es mucho material y teoría, tanta que a lo mejor, tomando mas el lector dela mano, casi saldrían

dos artículos y podéis reducir el exceso de información por dos textos mas profundos:

1) Un articulo teórico sobre los EWS que en sus cambios reflexionan el cambio de los mecanismos

de poder

2) un sobre como funcionan en caso concreto, como se implica la gente, cual mecanismos están

atrás, como nos transformamos en centinelas….con el caso HealthMap