美国的一位印度裔科学家开发了一种新颖的技术,该技术将手机记录与卫星数据相结合,以创建及时且令人难以置信的详细贫困地图,这在战争和冲突地区以及偏远地区可能很有用。多年来,决策者一直依靠调查和人口普查数据来跟踪和应对极端贫困。
收集这些信息虽然有效,但既昂贵又耗时,而且往往缺乏援助组织和政府为了最好地部署其资源所需的细节。“尽管近几十年来取得了很大进展,但全世界仍有10亿多人缺乏食物、住所和其他基本人类必需品,” 该研究的共同主要作者、美国布法罗大学的博士候选人Neeti pokhriyal说。
pokhriyal告诉pTI: “这项研究详细介绍了一种使用不同于传统数据来源的新的贫困映射技术。”她与比利时卢万天主教大学的达米安·雅克 (Damien Jacques) 共同领导了这项研究。一些组织将赤贫定义为严重缺乏粮食、保健、教育和其他基本需求。研究人员说,其他人将其与收入联系起来。例如,世界银行说,每天生活费不足1.25美元 (2005价格) 的人极度贫困。
尽管世界上大多数地区都在下降,但仍有大约12亿人生活在极端贫困中。大多数在亚洲、撒哈拉以南非洲和加勒比地区。援助组织和政府机构表示,及时准确的数据对于消除极端贫困至关重要。发表在《pNAS》杂志上的最新研究集中在塞内加尔,这是一个贫穷率高的撒哈拉以南国家。
第一个数据集是来自900万多个塞内加尔移动电话用户的110亿电话和短信。所有信息都是匿名的,它捕获了人们如何,何时,何地以及与谁进行交流。第二组数据来自卫星图像、地理信息系统和气象站。研究人员说,它提供了对粮食安全,经济活动以及获得服务和其他贫困指标的洞察力。
这可以从电力,铺好的道路,农业和其他发展迹象中收集到。使用基于机器学习的框架将这两个数据集组合在一起。使用该框架,研究人员创建了地图,详细说明了塞内加尔552个社区的贫困水平。2015年开始从事该项目的pokhriyal说,目标不是取代人口普查和调查,而是在周期之间补充这些信息来源。
“这项研究并没有试图取代人口普查。相反,它提供了一种方法来产生关于贫困的人口普查间或中期统计数据,这些统计数据可以在人口普查周期之间产生。”该方法在战争和冲突地区以及偏远地区也可能有用。pokhriyal说,该框架还可以帮助预测贫困的某些方面,例如教育,生活水平和健康的匮乏。
与可能需要数年时间并花费数百万美元的调查或人口普查不同,这些地图可以快速且经济高效地生成。并且可以在更新数据源时尽可能频繁地更新它们。它们的诊断性质可以帮助决策者设计更好的干预措施来消除贫困。
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