機械学習と電話データにより,人道支援のターゲティングが改善される
Emily Aiken1, Suzanne Bellue2, Dean Karlan3
1School of Information, University of California, Berkeley, CA, USA.
Nature
|March 17, 2022
まとめ
携帯電話のデータは 低所得国への援助の ターゲティングを改善できます 調査データで訓練された機械学習アルゴリズムは 貧困パターンを特定し 危機時に人道支援の提供における 排除の誤りを軽減します
科学分野:
- データサイエンス
- 開発経済学
- 人道的物流
背景:
- COVID-19 パンデミックは,低・中所得国における食糧不安と貧困を悪化させました.
- 社会支援プログラムでは 世界中で15億人以上の人々に 支援を行っています
- 援助を最も必要としている人たちに効果的に向けることは,継続的な課題です.
研究 の 目的:
- 人道支援のターゲティングを強化するための携帯電話ネットワークデータの有効性を調査する.
- 貧困を特定するための機械学習アルゴリズムの開発と評価
主な方法:
- 機械学習アルゴリズムを訓練するために 伝統的な調査データを活用しました
- 貧困のパターンを特定するために 訓練されたアルゴリズムを携帯電話のデータに適用しました
- トゴのCOVID-19緊急送金プログラムを使用したアプローチを評価した.
主要な成果:
- 機械学習によるアプローチは,地理的なターゲティングと比較して,排除エラーを 4~21%削減しました.
- 仮説的な包括的な社会登録と比べると,排除の誤差は9~35%増加した.
結論:
- 携帯電話のデータは 人道支援のターゲティングの 従来の方法に 価値ある補足となります
- このアプローチは,不完全または時代遅れのデータがある危機的状況において特に重要である.
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