La Previsión mediante Aprendizaje Automático del BID sobre la Pobreza y la Desigualdad a Nivel Municipal en Haití

El instituto nacional de estadística de Haití (IHSI) no realiza una encuesta integral sobre condiciones de vida de los hogares desde 2001-2003, dejando a los sucesivos gobiernos y donantes con datos de pobreza obsoletos y de baja resolución.

Investigadores del BID — Neeti Pokhriyal, Omar Zambrano, Jennifer Linares y Hugo Hernández — construyeron un modelo de aprendizaje automático que combina la encuesta de hogares de 2012 con imágenes satelitales y registros anonimizados de llamadas telefónicas móviles para estimar la pobreza de ingresos, la desigualdad y la privación en el nivel de vida en las 140 comunas y 570 secciones comunales de Haití, validando los modelos frente a indicadores observados de 2014 antes de proyectar hasta 2019 sin ninguna nueva encuesta de campo.

El estudio (BID, 2020, DOI 10.18235/0002466) encontró que uno de cada cuatro haitianos pobres vive en solo diez comunas concentradas en los departamentos de Artibonite, Ouest, Nord-Ouest y Nord, que las comunas del departamento de Ouest superan consistentemente al resto del país, y que las comunas de Nord-Ouest se volvieron más pobres y más privadas entre 2014 y 2019 en relación con otras regiones.

El ejercicio es un producto de investigación creado para informar políticas, no un sistema operativo gestionado por el gobierno: no hay registro público que vincule las estimaciones a una decisión presupuestaria o de focalización específica, y la propia agencia estadística de Haití no ha publicado una actualización comparable desde la encuesta original de 2001-2003.