Para organizações de ajuda, conseguir recursos para onde eles são mais necessários é um desafio constante. Mas uma equipe de cientistas da computação está trabalhando para facilitar esse processo, analisando dados de chamadas móveis..

Os pesquisadores, liderados por Wen Dong e Venu Govindarju, escolheram a nação do Senegal como instrumento de análise de dados..

O país tem uma população de 14 milhões, divididos em 14 regiões geográficas. Na análise tradicional da pobreza, todos que vivem em uma região recebem apenas uma classificação coletiva de pobreza, independentemente de onde morem e sob quais circunstâncias..

A análise de Dong & Govindarju adota uma abordagem alternativa, baseada na teoria de que quanto mais chamadas e textos móveis chegam e saem de uma região, menos provável é que ela sofra de extrema pobreza..

Ao coletar esses dados e compará-los aos mapas de pobreza existentes, eles podem produzir mapas de pobreza de resolução muito mais refinada. Eles publicaram detalhes de sua técnica no servidor de pré-impressão arXiv.

'Questão séria'

O objetivo final, dizem eles, é fornecer uma análise mais aprofundada - incluindo informações sobre mulheres, idosos e outros dados demográficos marginalizados..

Eles estão trabalhando com o governo senegalês, bem como com a Sonatel (uma grande provedora de telecomunicações da região), para construir um modelo que possa ser implementado de forma mais ampla..

Neeti Pokhriyal, um candidato a PhD em ciência da computação que está analisando os registros de telefonia móvel, disse: "A falta de dados em países subdesenvolvidos é uma preocupação séria. Isso impede o desenvolvimento e o alívio de desastres, bem como esforços para fornecer centenas de milhões de pessoas com necessidades básicas de educação, saúde e subsistência ".

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Crédito da imagem: Christine Vaufrey // CC BY 2.0