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Nueva tecnología de mapeo para combatir la pobreza extrema
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Nueva tecnología de mapeo para combatir la pobreza extrema

Nueva técnica de mapeo puede ayudar a combatir la pobreza extrema
Los investigadores utilizan grandes datos para mejorar los mapas de pobreza, una herramienta muy necesaria para ayudar a las personas más vulnerables del mundo.

Esta imagen muestra un mapa de pobreza (552 comunidades) de Senegal generado utilizando las herramientas computacionales de los investigadores.
Crédito: Universidad en Buffalo.


Durante años, los responsables de formular políticas se han basado en encuestas y datos censales para rastrear y responder a la pobreza extrema.

Si bien es eficaz, la recopilación de esta información es costosa y requiere mucho tiempo, y a menudo no se detallan las necesidades de las organizaciones de ayuda y los gobiernos para poder desplegar mejor sus recursos.

Eso podría cambiar pronto.

Una nueva técnica de mapeo, descrita en la edición del 14 de noviembre de las Actas de las Academias Nacionales de Ciencias, muestra cómo los investigadores están desarrollando herramientas computacionales que combinan registros de teléfonos celulares con datos de satélites y sistemas de información geográfica para crear mapas de pobreza oportunos e increíblemente detallados.

"A pesar del gran progreso en las últimas décadas, todavía hay más de mil millones de personas en todo el mundo que carecen de alimentos, refugio y otras necesidades humanas básicas", dice Neeti Pokhriyal, uno de los coautores principales del estudio y candidato a doctorado en el Departamento de Computación. Ciencia e Ingeniería en la Universidad de Buffalo.

El estudio se titula "Combinación de fuentes de datos dispersas para una mejor predicción y mapeo de la pobreza".

Algunas organizaciones definen la pobreza extrema como una grave falta de alimentos, cuidado de la salud, educación y otras necesidades básicas. Otros lo relacionan con el ingreso; por ejemplo, el Banco Mundial dice que las personas que viven con menos de $ 1.25 por día (precios de 2005) son extremadamente pobres.

Mientras declina en la mayoría de las áreas del mundo, aproximadamente 1.200 millones de personas aún viven en la pobreza extrema. La mayoría se encuentran en Asia, África subsahariana y el Caribe. Las organizaciones de ayuda y las agencias gubernamentales dicen que los datos oportunos y precisos son vitales para acabar con la pobreza extrema.

El estudio se centra en Senegal, un país subsahariano con una alta tasa de pobreza.

El primer conjunto de datos son 11 mil millones de llamadas y mensajes de texto de más de 9 millones de usuarios de teléfonos móviles senegaleses. Toda la información es anónima y captura cómo, cuándo, dónde y con quién se comunican las personas.

El segundo conjunto de datos proviene de imágenes satelitales, sistemas de información geográfica y estaciones meteorológicas. Ofrece información sobre la seguridad alimentaria, la actividad económica y el acceso a servicios y otros indicadores de pobreza. Esto se puede deducir de la presencia de electricidad, carreteras pavimentadas, agricultura y otros signos de desarrollo.

Los dos conjuntos de datos se combinan utilizando un marco basado en el aprendizaje automático.

Usando el marco, los investigadores crearon mapas detallando los niveles de pobreza de 552 comunidades en Senegal. Los mapas de pobreza actuales dividen a la nación en cuatro regiones. El marco también puede ayudar a predecir ciertas dimensiones de la pobreza, como las privaciones en la educación, el nivel de vida y la salud.

A diferencia de las encuestas o los censos, que pueden llevar años y costar millones de dólares, estos mapas se pueden generar de manera rápida y rentable. Y se pueden actualizar tan a menudo como se actualicen las fuentes de datos. Además, su naturaleza de diagnóstico puede ayudar a ayudar a los formuladores de políticas a diseñar mejores intervenciones para combatir la pobreza.

Pokhriyal, quien comenzó a trabajar en el proyecto en 2015 y viajó a Senegal, dice que el objetivo no es reemplazar censos y encuestas, sino complementar estas fuentes de información entre ciclos. El enfoque también podría ser útil en áreas de guerra y conflicto, así como en regiones remotas.


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