MobileAid: Focalização da Pobreza por Aprendizagem Automática a partir de Metadados de Telemóveis
Bangladesh
O programa a2i do Bangladesh, com a GiveDirectly, o PNUD e a UC Berkeley, testou a focalização da pobreza por …
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Evidência: Observacional / pré-pós Top 14% 80/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática
Para apressar a ajuda COVID aos mais pobres, Togo usou aprendizado de máquina em imagens de satélite e dados de telefonia móvel para visar transferências de dinheiro — atingindo 138.500+ pessoas com ~US$10M e melhorando a precisão de direcionamento em 42%.
O Novissi é o programa de transferências monetárias de emergência do Togo para a COVID-19, gerido pelo governo togolês em conjunto com a GiveDirectly, o CEGA da UC Berkeley e a IPA, criado para chegar rapidamente aos residentes mais pobres do país, numa altura em que não existia um registo de rendimentos fiável.
A parceria utilizou modelos de aprendizagem automática treinados com imagens de satélite de alta resolução e registos de chamadas de telemóveis para estimar a riqueza dos agregados familiares a nível geográfico e individual detalhado, usando depois essas estimativas para decidir quem recebia os pagamentos monetários de emergência.
O programa inscreveu e pagou a mais de 138.500 dos togoleses mais pobres cerca de 10 milhões de dólares americanos em dinheiro de emergência; a focalização baseada em aprendizagem automática terá sido cerca de 42% mais precisa do que a simples focalização geográfica dos cantões mais pobres.
A página descreve este caso como um marco da proteção social baseada em dados, embora note que a focalização baseada em telemóveis pode excluir pessoas sem telefone, e que inferir a riqueza a partir de dados pessoais levanta questões de privacidade que a equipa de investigação afirma ter abordado parcialmente através de métodos de privacidade diferencial.
Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.
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