Mapas de Pobreza HRSI — Focalização por Satélite e Aprendizagem Automática na Rede de Proteção Social de São Tomé e Príncipe

Os programas de proteção social precisam de decidir onde concentrar recursos limitados, mas dados de pobreza detalhados e atualizados, a resolução geográfica fina, são caros de recolher através de inquéritos domiciliários e desatualizam-se rapidamente entre censos, uma limitação particular para uma pequena nação insular com capacidade estatística reduzida.

Investigadores do Banco Mundial construíram mapas de pobreza por Imagem de Satélite de Alta Resolução a uma resolução de 110m x 110m, combinando um modelo de aprendizagem automática de incidência de pobreza com dados de densidade populacional, para ordenar células geográficas por pobreza estimada.

A metodologia foi entretanto referenciada como estudo de caso no guia do Banco Asiático de Desenvolvimento sobre mapeamento de pobreza através da integração de dados e inteligência artificial, refletindo um programa de investigação mais amplo do Banco Mundial que aplica métodos comparáveis noutros países com poucos dados de inquérito.

A documentação pública abrange a metodologia, a resolução e a intenção de conceção, mas não existe avaliação publicada de quanto a precisão da focalização melhorou depois de os mapas serem usados operacionalmente, nem números confirmados de adoção pela administração da rede de segurança social de São Tomé e Príncipe.