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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Google reconoce que su sistema de alertas contra terremotos falló y podría haber salvado miles de vidas

Un hombre mirando los restos de un terremoto
Los móviles Android tienen un sistema de alarma que avisa ante un posible terremoto. / Foto: Ahmed akacha (licencia de Pexels)

Los terremotos de Turquía y Siria de 2023 se produjeron el día 6 de febrero y causaron miles de muertes. Ahora Google reconoce a la BBC que su sistema de alertas contra terremotos falló y que no llegó a todas las personas que deberían haberla recibida. De hacerlo, se podrían haber salvado miles de vidas.

La tecnología salva vidas a diario, pero hay ocasiones en las que queda demostrado que podría haber ayudado a salvar todavía una mayor cantidad de personas. Es lo que ocurrió el 6 de febrero de 2023 en Turquía y Siria, cuyos terremotos sorprendieron a la población y se cobraron más de 55.000 vidas.

Menos de 500 alertas de gravedad enviadas

Aunque con anterioridad Google había declarado a la BBC que su sistema de alertas había “funcionado bien”, las últimas declaraciones de la empresa al respetado medio han sido distintas. Lo que ha dicho Google es que medio millón de personas recibieron una señal de alarma de bajo nivel, una que se utiliza en aquellos casos en los que las vibraciones del terremoto son inferiores. Este tipo de alarma no es tan notoria, por lo que muchas personas que estaban durmiendo en ese momento no la llegaron a escuchar.

El terremoto que se registró fue de una magnitud de 7,8 puntos y, con esa fuerza, la alarma que Google tenía que haber enviado era la de mayor intensidad. La alarma en cuestión es muy sonora y pone en alerta a quienes la reciben para que actúen con rapidez. Según los datos que ha compartido Google tras investigaciones posteriores realizadas con el paso del tiempo, solo se mandaron 469 alertas de urgencia. Estas alarmas les proporcionan a los usuarios hasta 35 segundos de margen de reacción, un tiempo que no resulta elevado, pero que puede ser suficiente para marcar la diferencia y sobrevivir.

Los dos tipos de alarma enviadas por la herramienta Android Earthquake Alerts
El sistema Android Earthquake Alerts de Google envía dos tipos de alarma dependiendo de la magnitud del terremoto. / Imagen: Google

Según la BBC, 10 millones de personas dentro de un radio de 98 millas dentro del epicentro del terremoto deberían haber recibido la mayor alerta enviada por Google. De hacerlo, habrían dispuesto de un margen de hasta 35 segundos para despertarse, ejecutar protocolos de evacuación o buscar refugio, un tiempo que, según expertos de protección civil, es crítico para salvar vidas. Por desgracia, la señal no se mandó tal y como ahora se ha descubierto y eso impidió que miles de personas tuvieran una oportunidad de escapar de la tragedia. La BBC ya dijo en 2023 que tenían indicios sobre cómo los ciudadanos no habían recibido la señal adecuada, pero no ha podido ser confirmado hasta ahora en 2025.

En la imagen que puedes ver un poco más arriba se incluyen las dos señales de alarma que se mandan. A la izquierda se encuentra la alarma ligera que se mandó por error y, a la derecha está la alarma de urgencia que resulta imprescindible en escenarios de riesgo.

Disponible en Android

Este sistema de alertas conocido como AEA (Android Earthquake Alerts) está disponible en Android, que se trata del sistema operativo dominante en Turquía y Siria. Se trata de una herramienta gestionada por Google que resulta complementaria a las que tienen los gobiernos y con las que alertan en caso de situación de riesgo, como el sistema Alert en España.

Su objetivo es complementar o proporcionar una primera vía de apoyo en lugares donde los gobiernos locales no tienen establecidos sistemas de aviso al móvil. El 17 de julio de 2025, el SMC en España publicó un informe donde desgranaba el funcionamiento de este sistema de alertas con el acompañamiento de las reacciones de algunos expertos, como el geólogo Galderic Lastras de la Universidad de Barcelona o el catedrático de geofísica Maurizio Mattesini, el cual te dejamos enlazado al final de la noticia. En general, se destaca el buen funcionamiento del sistema de alertas, pero esto no evita que, en 2023, se cometiera un error en su uso.

Ahora la pregunta que es posible hacerse respecto a lo ocurrido en 2023 es qué falló. Tal y como ha reconocido Google, el problema estuvo en que su sistema no calculó de manera adecuada cuál era la intensidad que iba a tener el terremoto en cuestión. Aunque avisó del mismo, el sistema pensó que iba a ser menos intenso y eso hizo que se mandara la señal equivocada. Un portavoz de Google ha dicho al respecto “Continuamos mejorando el sistema basándonos en lo que aprendemos en cada terremoto”.

Desde la BBC llevaban varios años investigando, preguntando a supervivientes de la tragedia e intentando llegar a una conclusión. Según comentan, no encontraron a nadie que hubiera recibido la alarma de alta urgencia. Al final, ha sido la propia Google la ha que ha hablado de ello, aunque algunos especialistas, como Elizabeth Reddy, profesora asistente de Colorado School, se ha mostrado frustrada al ver el tiempo que ha pasado hasta que se ha descubierto qué ocurrió en 2023. Otros expertos también lo comentan, mientras que Google recuerda que su tecnología solo está disponible como medida de apoyo y no como sistema principal para la detección y aviso de terremotos. De todas formas, son miles de personas los que confían en herramientas como esta, por lo que los especialistas solicitan prudencia.

Según los últimos datos y por las pruebas que ha realizado Google en los últimos años, el nivel de eficacia en el envío de las señales habría aumentado de manera significativa. No obstante, desde la BBC están esperando que la empresa les proporcione un informe sobre cómo actuó su sistema en el terremoto del 28 de marzo de 2025 ocurrido en Sagaing, en Myanmar.

Impacto de lo ocurrido con el Sistema de Alertas (Terremoto 2023)
IndicadorValorFuente
Magnitud del sismo7.8 (escala de Richter)USGS
Población en zona de alerta máxima~10 millones de personasAnálisis de la BBC
Alertas de urgencia ('Take Action') enviadas469Declaración de Google
Alertas de urgencia que debieron enviarse~9.5 millonesAnálisis de la BBC
Tiempo de evacuación potencial perdidoHasta 35 segundosDocumentación de Google AEA
Víctimas mortales totales+64,000 (Turquía y Siria)OCHA / ONU

¿Cómo activar las alertas de terremotos de Android?

Los usuarios de terminales Android, tanto smartphones como wearables de tipo smartwatch, pueden activar el sistema Android Earthquake Alerts para recibir alertas de terremotos de una manera sencilla. Para ello solo tienes que seguir estas instrucciones:

  1. Abre el menú de Configuración de tu dispositivo.
  2. Accede al apartado de Seguridad y emergencia. Si no encuentras esta opción, tendrás que pulsar en «Ubicación».
  3. Ahora busca la opción Alerta de seísmos o terremotos y procede a su activación.

Recuerda que este sistema es complementario al resto de alertas de tu móvil, pero en una situación de riesgo podría ayudar a que tuviéramos tiempo para movernos y así evitar estar en un lugar peligroso cuando se produzca un terremoto.

Preguntas frecuentes sobre el sistema de alertas de terremotos de Google

¿Dónde está disponible el sistema AEA?
En dispositivos con Android, tanto móviles como wearables.
¿Con cuánto tiempo avisa la notificación de alerta?
Se proporcionan hasta 35 segundos de margen para reaccionar, aunque puede variar dependiendo de cada caso.
¿Cuántos tipos de notificación hay?
Una ligera y una intensa que suenan dependiendo de la gravedad e intensidad del terremoto que se produzca.
¿Ha mejorado el sistema de Google con el paso de los años?
Sí, según pruebas realizadas, el índice de efectividad del sistema ha aumentado de manera significativa con el paso de los años.
Este sistema de Google, ¿reemplaza a las alertas oficiales del gobierno como ES-Alert?
No. El sistema que ofrece Android es complementario, por lo que sistemas como ES-Alert siempre tienen prioridad.