La capacità di raccogliere e apprendere da grandi quantità di dati è stato uno dei principali motori dell'innovazione negli ultimi decenni. Tutto dall'assistenza sanitaria:pensa all'analisi dei pazienti, dispositivi indossabili e la risposta al COVID-19, ai trasporti, Uber e Lyft, all'intrattenimento, Netflix, è ora guidata da dati e statistiche.

Eppure la capacità di raccogliere buoni dati, la capacità di ricavarne intuizioni e le competenze per trasformare tali intuizioni in cambiamento non sono distribuite uniformemente in tutto il mondo.

Prendendo una pagina dal modo in cui Medici Senza Frontiere invia personale medico e competenze nei paesi in via di sviluppo, alcune organizzazioni hanno iniziato a fare lo stesso con le statistiche. Ma nel complesso, la necessità di migliorare la capacità statistica locale nei paesi in via di sviluppo rimane largamente insoddisfatta.

Siamo due matematici dell'Università del Colorado Boulder e facciamo parte di un progetto chiamato Laboratorio per l'analisi statistica interdisciplinare che sta lavorando per sviluppare un'infrastruttura statistica in tutto il mondo. L'obiettivo del programma è aiutare a costruire un'infrastruttura di data science nei paesi in via di sviluppo. In 10 paesi e oltre, abbiamo avviato "stat labs", centri accademici che formano giovani statistici a collaborare su importanti progetti di statistica locale.

Dove le statistiche contano

Il vantaggio di un programma come Medici Senza Frontiere è ovvio:il gruppo fornisce cure mediche. Il vantaggio di una migliore capacità statistica è più difficile da vedere, ma può essere altrettanto importante.

Per esempio, durante la grande epidemia di colera a Londra nel 1854, John Snow ha utilizzato la raccolta e l'analisi di dati statistici per identificare e chiudere la pompa dell'acqua contaminata. Più tardi quell'anno, Florence Nightingale, il fondatore dell'assistenza infermieristica moderna, utilizzato le statistiche per dimostrare che semplici misure igieniche potrebbero ridurre drasticamente l'infezione e la morte negli ospedali.

Ogni anno, la Banca Mondiale valuta i paesi su una scala da 1 a 100. Uno rappresenta una completa mancanza di dati statistici di base e capacità di analisi, e 100 rappresenta la capacità statistica di una nazione sviluppata come gli Stati Uniti. Secondo il rapporto 2020, la capacità statistica media dei paesi dell'Africa subsahariana, Asia meridionale e America Latina sono 57,1, 69.8 e 70.1, rispettivamente.

Questa disparata capacità statistica ha svolto un ruolo importante nella pandemia. Una solida raccolta di dati e analisi dei casi di COVID-19 ha consentito ad alcuni paesi, come la Nigeria e gli Stati Uniti, di rispondere meglio ai focolai iniziali e di adottare un approccio informato alla riapertura di settori dell'economia.

Sfortunatamente, durante la pandemia, ben l'80% degli uffici nazionali di statistica nei paesi a reddito medio-basso ha indicato di aver bisogno di ulteriore supporto per eseguire importanti raccolte e analisi di dati.

Proprio come buoni dati possono portare a buone decisioni, la mancanza di dati può spesso portare a decisioni meno efficaci. Per esempio, durante l'epidemia di Ebola dal 2014 al 2016 in Liberia, il governo inizialmente non aveva accesso a dati accurati, dati sulla mortalità in tempo reale o strumenti di analisi efficaci. Questa mancanza ha impedito alle autorità sanitarie pubbliche di rispondere rapidamente ed efficacemente alle epidemie. Una volta che il governo ha introdotto un sistema di raccolta dati telefonico, i funzionari sono stati più in grado di assegnare medici e infermieri dove erano necessari.

Statistica in ecologia, salute e politica

L'idea del Laboratorio di Analisi Statistica Interdisciplinare nasce nell'Africa nord-occidentale, al confine tra Sahara Occidentale e Mauritania. Uno di noi, Eric Vance, era nel bel mezzo di un periodo di cinque anni in giro per il mondo prima del suo dottorato di ricerca. A un posto di blocco di frontiera nel mezzo di un vecchio campo minato, per caso ha incontrato un biologo che stava studiando la volpe del deserto del Sahara.

Quando il biologo ha scoperto che Vance stava studiando le statistiche, i suoi occhi si illuminarono, e lui ha detto, "Oh, uno statistico! Ho delle domande per te." Ma prima che Vance potesse offrire qualsiasi aiuto, doveva salire su un autobus e attraversare il confine pieno di mine. Quando Vance tornò negli Stati Uniti, si rese conto della diffusa necessità di capacità statistiche e istruzione nei paesi in via di sviluppo. Per colmare questa lacuna, ha lanciato la rete globale LISA 2020 nel 2012.

L'obiettivo del programma è fornire agli studenti universitari locali le competenze e gli strumenti per fare le statistiche di cui hanno bisogno per guidare lo sviluppo. Aiutiamo i professori locali a creare un laboratorio di statistica nelle università in cui lavorano. Questi laboratori di statistica sono centri collaborativi in ​​cui i professori locali insegnano agli studenti a fornire consulenza statistica ad altri accademici, imprese e decisori politici. Mentre gli studenti imparano le statistiche, usano anche le loro abilità tecniche per guidare in modo reale, cambiamento locale.

Uno dei nostri laboratori partner sta lavorando con la Commissione elettorale nazionale indipendente della Nigeria. Insieme, stanno valutando la precisione, completezza, coerenza e affidabilità dei dati all'interno della politica di registrazione continua degli elettori della Nigeria per esplorare modi per migliorare il processo elettorale per gli elettori.

In Etiopia, un altro laboratorio locale sta aiutando il governo etiope a migliorare il registro delle nascite e delle morti. Utilizzando sondaggi, gestione efficace del database e programmi di formazione statistica l'obiettivo è migliorare i risultati sanitari.

Dal lancio nel 2012, la nostra rete di laboratori di statistica è cresciuta notevolmente, con radici particolarmente forti in Africa, Asia meridionale e Brasile. A partire da luglio 2021, si compone di 31 laboratori di statistica situati in 10 paesi a basso e medio reddito.

Poiché le statistiche continuano a svolgere un ruolo sempre più importante nella società, la parità di accesso alle risorse di dati nei paesi in via di sviluppo sta diventando sempre più essenziale.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.