В течение многих лет политики полагались на опросы и данные переписи населения, чтобы отслеживать и реагировать на крайнюю бедность.
Несмотря на эффективность, сбор этой информации является дорогостоящим и трудоемким процессом, и в нем часто отсутствуют детали, необходимые организациям по оказанию помощи и правительствам для оптимального использования своих ресурсов.
Это может скоро измениться.
Новый метод картирования, описанный в выпуске Proceedings of the National Academies of Sciences от 14 ноября, показывает, как исследователи разрабатывают вычислительные инструменты, которые объединяют записи мобильных телефонов с данными со спутников и географических информационных систем для создания своевременных и невероятно подробные карты бедности.
«Несмотря на значительный прогресс, достигнутый за последние десятилетия, более 1 миллиарда человек во всем мире по-прежнему испытывают недостаток в еде, жилье и других основных жизненных потребностях», - говорит Нити Похриял, один из ведущих авторов исследования и кандидат наук. на факультете компьютерных наук и инженерии Университета Буффало.
Исследование называется «Объединение разрозненных источников данных для улучшения прогнозирования и картирования бедности».
Некоторые организации определяют крайнюю нищету как острую нехватку продовольствия, медицинского обслуживания, образования и других основных потребностей. Другие связывают это с доходом; например, Всемирный банк говорит, что люди, живущие менее чем на 1,25 доллара в день (в ценах 2005 г.), живут в крайней нищете.
Несмотря на снижение в большинстве регионов мира, примерно 1,2 миллиарда человек по-прежнему живут в условиях крайней нищеты. Большинство из них находятся в Азии, странах Африки к югу от Сахары и Карибского бассейна. Организации по оказанию помощи и правительственные агентства говорят, что своевременные и точные данные жизненно важны для искоренения крайней нищеты.
Исследование сосредоточено на Сенегале, стране к югу от Сахары с высоким уровнем бедности.
Первый набор данных - это 11 миллиардов звонков и текстовых сообщений от более чем 9 миллионов сенегальских пользователей мобильных телефонов. Вся информация анонимна и фиксирует, как, когда, где и с кем люди общаются.
Второй набор данных поступает из спутниковых снимков, географических информационных систем и метеостанций. Он дает представление о продовольственной безопасности, экономической активности и доступности услуг, а также других показателях бедности. Об этом можно судить по наличию электричества, асфальтированных дорог, сельского хозяйства и других признаков развития.
Два набора данных объединены с помощью платформы, основанной на машинном обучении.
Используя структуру, исследователи создали карты с подробным описанием уровней бедности в 552 общинах Сенегала. Текущие карты бедности делят страну на четыре региона. Структура также может помочь предсказать определенные аспекты бедности, такие как лишения в образовании, уровень жизни и здоровье.
В отличие от опросов или переписей населения, которые могут длиться годами и стоить миллионы долларов, эти карты можно создавать быстро и с минимальными затратами. И они могут обновляться так же часто, как обновляются источники данных. Кроме того, их диагностический характер может помочь политикам разработать более эффективные меры по борьбе с бедностью.
Похриял, который начал работу над проектом в 2015 году и побывал в Сенегале, говорит, что цель состоит не в том, чтобы заменить перепись и опросы, а в том, чтобы дополнить эти источники информации между циклами. Такой подход также может оказаться полезным в районах военных действий и конфликтов, а также в отдаленных регионах.