Obținerea ajutorului africanilor săraci este destul de greu, ceea ce se întâmplă cu blocajele birocrației și birocrației. Dar în multe țări africane, datele proaste sau lipsa acestora fac ca distribuirea fondurilor să fie și mai supărătoare.
„Combaterea sărăciei a fost întotdeauna acest obiectiv strălucitor al lumii moderne”, mi-a spus Neal Jean, doctorand în informatică la Școala de Inginerie a Universității Stanford. „Este prioritatea numărul unu pentru Națiunile Unite Agenda 2030 pentru Dezvoltare Durabilă, dar provocarea majoră este că nu există suficiente date de încredere. Este foarte greu să ajutați oamenii săraci atunci când nu știți unde sunt. ”
Această problemă fundamentală a fost ceea ce Jean și cinci informaticieni sperau să rezolve, folosind imagini prin satelit și un model de învățare automată. Al lor nou studiu, care a fost publicat astăzi în Ştiinţă, oferă o dovadă de concept pentru un algoritm capabil să prezică informații despre sărăcie în cinci țări africane: Nigeria, Tanzania, Uganda, Malawi și Rwanda.
Uită-te la Angola, de exemplu. Au trecut patruzeci de ani de când țara a obținut independența față de Portugalia, dar aceasta este primul recensământ postcolonial a fost realizat acum doar doi ani. Națiunea africană este bogată nesatisfăcător de petrol, dar după 27 ani continuați de război civil, jumătate din oamenii săi trăiește în sărăcie. Din păcate, cu date rare despre bunăstarea lor economică, este aproape imposibil să creăm programe care ar putea ajuta comunitățile cele mai sărace din Angola, deoarece nimeni nu știe exact ce este necesar.
Țările pot fi dezolante să raporteze propria inegalitate din cauza corupției și a conflictelor. Potrivit Băncii Mondiale, 39 din țările africane 59 a finalizat mai puțin de două sondaje privind populația referitoare la sărăcia dintre 2000 și 2010. Dintre aceste națiuni, 14 nu a raportat deloc date și majoritatea informațiilor adunate nu vor ajunge niciodată pe domeniul public.
Timp de zeci de ani, cercetătorii s-au luptat pentru a măsura sărăcia folosind seturi de date alternative, cum ar fi social media, interogări de căutare web și utilizarea rețelei mobile. În Rwanda, de exemplu, unde aproape 72 la sută din oameni au avut acces mobil în 2014, cercetătorii au putut să își mapeze locația pe baza datelor de telecomunicații din țară. În timp ce metodele netradiționale de genul acesta au fost informative, studiul menționează, de asemenea, acestea au ridicat probleme de confidențialitate și scalabilitate, datorită dependenței de informații proprii.
Între timp, eforturile tradiționale de colectare, cum ar fi sondajele casnice, au fost prea costisitoare sute de miliarde de dolariși au fost uneori împiedicate de tulburările civile. De multe ori, donatorii ar oferi împrumuturi țărilor africane pentru luarea de recensământ, în loc de subvenții, pe care mulți nu și-au putut permite să le accepte.
Ce ar putea merge prost aici? Poate că pot angaja aceiași tipi care au construit modelul computerului care a urmărit încălzirea globală pentru IPCC !!