Per anni, i politici hanno fatto affidamento su sondaggi e dati di censimento per monitorare e rispondere alla povertà estrema.

Pur essendo efficace, l'assemblaggio di queste informazioni è costoso e richiede tempo, e spesso mancano i dettagli di cui le organizzazioni umanitarie ei governi hanno bisogno per impiegare al meglio le proprie risorse.

Questo potrebbe presto cambiare.

Una nuova tecnica di mappatura, descritto nel numero del 14 novembre del Atti delle Accademie Nazionali delle Scienze , mostra come i ricercatori stanno sviluppando strumenti computazionali che combinano i dati dei telefoni cellulari con i dati dei satelliti e dei sistemi di informazione geografica per creare mappe della povertà tempestive e incredibilmente dettagliate.

"Nonostante i molti progressi degli ultimi decenni, ci sono ancora più di 1 miliardo di persone nel mondo senza cibo, riparo e altri beni di prima necessità umani, "dice Neeti Pokhriyal, uno dei co-autori dello studio, e un dottorando presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria dell'Università di Buffalo.

Lo studio è intitolato "Combinazione di diverse fonti di dati per una migliore previsione e mappatura della povertà".

Alcune organizzazioni definiscono la povertà estrema come una grave mancanza di cibo, assistenza sanitaria, istruzione e altri bisogni primari. Altri lo collegano al reddito; Per esempio, la Banca Mondiale afferma che le persone che vivono con meno di 1,25 dollari al giorno (prezzi del 2005) sono estremamente povere.

Sebbene in calo nella maggior parte delle aree del mondo, circa 1,2 miliardi di persone vivono ancora in condizioni di estrema povertà. La maggior parte sono in Asia, dell'Africa subsahariana e dei Caraibi. Le organizzazioni umanitarie e le agenzie governative affermano che dati tempestivi e accurati sono fondamentali per porre fine alla povertà estrema.

Lo studio si concentra sul Senegal, un paese sub-sahariano con un alto tasso di povertà.

Il primo set di dati sono 11 miliardi di chiamate e messaggi da oltre 9 milioni di utenti di telefoni cellulari senegalesi. Tutte le informazioni sono anonime e catturano come, quando, dove e con chi le persone comunicano.

Il secondo set di dati proviene da immagini satellitari, sistemi informativi geografici e stazioni meteorologiche. Offre informazioni sulla sicurezza alimentare, attività economica e accessibilità ai servizi e altri indicatori di povertà. Questo può essere dedotto dalla presenza di elettricità, strade asfaltate, agricoltura e altri segni di sviluppo.

I due set di dati vengono combinati utilizzando un framework basato sull'apprendimento automatico.

Utilizzando il quadro, i ricercatori hanno creato mappe che descrivono in dettaglio i livelli di povertà di 552 comunità in Senegal. Le attuali mappe della povertà dividono la nazione in quattro regioni. Il quadro può anche aiutare a prevedere alcune dimensioni della povertà come le privazioni nell'istruzione, tenore di vita e di salute.

A differenza di sondaggi o censimenti, che può richiedere anni e costare milioni di dollari, queste mappe possono essere generate in modo rapido ed economico. E possono essere aggiornati tutte le volte che vengono aggiornate le origini dati. Più, la loro natura diagnostica può aiutare i responsabili politici a progettare interventi migliori per combattere la povertà.

Pokhriyal, che ha iniziato a lavorare al progetto nel 2015 e si è recato in Senegal, afferma che l'obiettivo non è sostituire censimenti e sondaggi, ma integrare queste fonti di informazioni tra i cicli. L'approccio potrebbe rivelarsi utile anche in aree di guerra e conflitto, così come le regioni remote.