Predictor de Cortes de Luz
Idea en etapa temprana: estimar la probabilidad de corte eléctrico por zona en Venezuela combinando reportes ciudadanos con patrones históricos.
Enfocado a
Comunidades afectadas por cortes eléctricos en Venezuela
Tiempo invertido
En curso, dedicación de fines de semana, ~2 semanas hasta ahora
Por qué lo exploré
Frustración personal con los cortes sin aviso y curiosidad por ver si un modelo simple, alimentado por reportes de la comunidad, puede anticipar patrones por zona sin depender de datos oficiales.
Qué estoy probando
La idea central es cruzar reportes ciudadanos en tiempo real con el historial de cortes por sector, para estimar una probabilidad simple (no una predicción exacta).
Formulario propio de reporte ciudadano (zona, hora, duración)
Acumulación de historial por zona para detectar patrones recurrentes
Cálculo de probabilidad básica por franja horaria y sector
Qué aprendí
No existe una fuente oficial abierta de datos eléctricos en Venezuela, así que cualquier modelo depende 100% de reportes voluntarios, eso introduce sesgo geográfico fuerte (zonas con más usuarios activos reportan más, no necesariamente donde hay más cortes).
Comparado con otras opciones
Se descartó hacer scraping de redes sociales (Twitter/X) como fuente principal por el ruido y la dificultad de verificar ubicación real del reporte; se optó por un formulario propio, más lento de poblar pero confiable.
Próximo paso
Validar con reportes reales durante unas semanas antes de decidir si el modelo aporta algo útil o si el experimento se queda en aprendizaje.