Данные мобильных телефонов могут помочь живущим за чертой бедности

Данные мобильных телефонов и алгоритмы машинного обучения можно использовать для оказания гуманитарной помощи нуждающимся. К такому выводу пришли ученые из США и Германии, проанализировав то, какие тарифные планы используют разные слои населения, а также как именно они пользуются СМС и звонками. 

Ученые предположили, что богатые и бедные по-разному используют мобильную связь. Алгоритмы машинного обучения распознают эти отличия и делают вывод о том, находится ли человек за чертой бедности. В начале пандемии COVID-19, повлиявшей на благосостояние всего мира, исследователи собрали надежные и репрезентативные данные путем проведения 15000 телефонных опросов в Того, государстве на западе Африки. Беднейшие жители этой страны получают социальную помощь от правительства и гуманитарных организаций. Сопоставляя полученные ответы с данными о мобильных операторах, исследователи обучили ИИ распознавать модели, как используют телефон жители, живущие менее чем на 1,25 доллара в день. 

Благодаря мобильной связи, новому источнику данных, возможно оказывать целевую помощь бедным в условиях кризиса, когда традиционные источники— такие как полное обследование домашних хозяйств, недоступны. Из недостатков, которых пока не удалось избежать, ученые отмечают, что в некоторых домохозяйствах Того один телефон используется несколькими людьми, и много людей могли просто остаться без помощи из-за отсутствия доступа к мобильной связи.

Такой метод является в наибольшей степени эффективным по сравнению с традиционными методами исследований — благодаря его практическому использованию число нуждающихся жителей Того, получивших гуманитарную помощь, выросло с 33% до 47%.

Источники:

1. Machine learning and phone data can improve targeting of humanitarian aid | Nature
2. How AI helped deliver cash aid to many of the poorest people in Togo