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"El desarrollo de nuevas herramientas para medir la situaci\u00F3n econ\u00F3mica de los pa\u00EDses menos desarrollados es fundamental a la hora de luchar contra la pobreza: los datos son imprescindibles para poder tomar las decisiones pol\u00EDticas m\u00E1s acertadas. El \u00FAltimo estudio prometedor combina fotos diurnas de sat\u00E9lite y t\u00E9cnicas de an\u00E1lisis de big data para estimar el consumo medio y el promedio de riqueza de las familias en cinco pa\u00EDses africanos.En un art\u00EDculo publicado en la revista Science, los investigadores muestran los resultados de un trabajo de recogida de datos y an\u00E1lisis que ha durado un a\u00F1o, y del que destacan su efectividad y su bajo coste.&amp;quot;Las encuestas de hogares constituyen el m\u00E9todo tradicional para la recogida de estos datos, pero son caras y requieren mucho tiempo, por lo que raramente se llevan a cabo en la mayor\u00EDa de los pa\u00EDses en desarrollo&amp;quot;, comenta a EL ESPA\u00D1OL Neal Jean, investigador en el Departamento de Ciencias de la Computaci\u00F3n de la Universidad de Stanford y coautor del estudio. &amp;quot;Quisimos comprobar si otras fuentes de datos menos convencionales -aqu\u00E9llos que se recogen sistem\u00E1ticamente, aunque no necesariamente para este fin- se podr\u00EDan utilizar para arrojar luz sobre la pobreza y la riqueza&amp;quot;.Si bien ya era conocido que las im\u00E1genes nocturnas&amp;amp;nbsp;de sat\u00E9lites pueden ser usados para predecir la riqueza de una regi\u00F3n determinada -las zonas m\u00E1s iluminadas&amp;amp;nbsp;por la noche son las ricas y desarrolladas-, estos datos eran insuficientes para analizar con mayor detalle las zonas m\u00E1s pobres, que por la noche se muestran uniformemente oscuras.As\u00ED, su art\u00EDculo muestra que el uso y an\u00E1lisis de im\u00E1genes diurnas de sat\u00E9lite arroja datos con un alto grado de exactitud en su enfoque. &amp;quot;Hemos validado nuestros resultados&amp;amp;nbsp;con datos de encuestas sobre el terreno, as\u00ED que tenemos una idea de la precisi\u00F3n con la que se van a realizar&amp;amp;nbsp;predicciones&amp;amp;nbsp;en otras&amp;amp;nbsp;ubicaciones&amp;quot;, sostiene Jean.En&amp;amp;nbsp;las im\u00E1genes tomadas por el d\u00EDa&amp;amp;nbsp;se aprecian&amp;amp;nbsp;factores como carreteras sin asfaltar, la existencia de granjas, los recursos h\u00EDdricos o la composici\u00F3n del tejado de las viviendas -teja, metal...-, que ayudan a distinguir entre las zonas pobres y las extremadamente pobres. Aunque es algo que instituciones como la NASA llevan haciendo durante a\u00F1os, seg\u00FAn los investigadores, su&amp;amp;nbsp;nuevo modelo predice mucho mejor la pobreza que los modelos basados \u00FAnicamente en el an\u00E1lisis de las im\u00E1genes nocturnas.&amp;amp;nbsp;As\u00ED, analizaron&amp;amp;nbsp;im\u00E1genes de sat\u00E9lite de cinco pa\u00EDses africanos -Nigeria, Tanzania, Uganda, Malawi y Ruanda- con ayuda de&amp;amp;nbsp;un complejo algoritmo capaz de aprender a clasificar&amp;amp;nbsp;las diferencias que aparecen en las im\u00E1genes satelitales. Utilizaron un modelo de red neuronal convolucional, especialmente efectivo para tareas de visi\u00F3n artificial y clasificaci\u00F3n de im\u00E1genes. En este caso, una de las tareas que puede realizar su modelo es&amp;amp;nbsp;analizar las im\u00E1genes de d\u00EDa para predecir la distribuci\u00F3n e intensidad de la iluminaci\u00F3n durante la noche.&amp;quot;Nuestro objetivo&amp;quot;, prosigue este cient\u00EDfico, &amp;quot;era desarrollar un m\u00E9todo barato y escalable para la generaci\u00F3n de datos econ\u00F3micos de los pa\u00EDses pobres&amp;quot;. Una de las claves del bajo coste relativo de esta investigaci\u00F3n es que el m\u00E9todo utiliza im\u00E1genes diurnas de&amp;amp;nbsp;sat\u00E9lite&amp;amp;nbsp;abiertas y disponibles para todo el&amp;amp;nbsp;mundo.Tel\u00E9fonos m\u00F3vilesEn los \u00FAltimos tiempos ha habido varias investigaciones encaminadas a hallar nuevas formas de medici\u00F3n de la situaci\u00F3n econ\u00F3mica de los habitantes de zonas especialmente complicadas para la recolecci\u00F3n de datos, como \u00E1reas remotas, sin infraestructuras o incluso en conflicto b\u00E9lico. Y dichos&amp;amp;nbsp;datos, que algunos usan para generar mapas de pobreza, son imprescindibles&amp;amp;nbsp;para poder tomar decisiones tales como cu\u00E1nto invertir en ayudas para el desarrollo, en qu\u00E9 lugares hacerlo, y c\u00F3mo evaluar el impacto de estas inversiones.Precisamente, hace menos de un a\u00F1o otra investigaci\u00F3n&amp;amp;nbsp;tambi\u00E9n publicada en Science&amp;amp;nbsp;mostraba los resultados&amp;amp;nbsp;de un trabajo&amp;amp;nbsp;que utilizaba&amp;amp;nbsp;las&amp;amp;nbsp;m\u00E9tricas de uso de tel\u00E9fonos m\u00F3viles en Ruanda -a partir de datos an\u00F3nimos- para determinar informaci\u00F3n valiosa sobre&amp;amp;nbsp;las relaciones sociales de&amp;amp;nbsp;una persona, sus patrones de viaje, su historial de uso y el de gasto, entre otros. Uno de los autores de ese estudio,&amp;amp;nbsp;Joshua Blumenstock, destaca&amp;amp;nbsp;tambi\u00E9n esta semana en&amp;amp;nbsp;Science el avance que supone el an\u00E1lisis masivo de datos en la lucha contra la pobreza.Neal Jean sostiene que &amp;quot;la combinaci\u00F3n de&amp;amp;nbsp;varias fuentes de datos, como por ejemplo&amp;amp;nbsp;los registros de datos telef\u00F3nicos&amp;amp;nbsp;y las&amp;amp;nbsp;im\u00E1genes por sat\u00E9lite, producir\u00EDan&amp;amp;nbsp;incluso mejores estimaciones&amp;quot; en las \u00E1reas estudiadas. No obstante, cree que su m\u00E9todo tiene a priori al menos dos ventajas frente al desarrollado por el equipo de Blumenstock: por un lado, los datos que usan -im\u00E1genes de sat\u00E9lite abiertas a todo el mundo- son m\u00E1s accesibles que los registros telef\u00F3nicos (que hay que pedir a los operadores) y, adem\u00E1s,&amp;amp;nbsp;los datos generados a partir de im\u00E1genes son m\u00E1s&amp;amp;nbsp;uniformes, independientemente de la zona geogr\u00E1fica. &amp;quot;Si tienes que&amp;amp;nbsp;convencer a varios operadores de telecomunicaciones para acceder a los&amp;amp;nbsp;datos del uso de m\u00F3vil de sus abonados, el investigador tendr\u00EDa que&amp;amp;nbsp;encontrar la manera de combinar varias fuentes de datos dispares&amp;quot;, apunta el investigador.Este m\u00E9todo propuesto para medir la riqueza basado en im\u00E1genes de sat\u00E9lite no parece, en principio, extrapolable a los pa\u00EDses m\u00E1s desarrollados.&amp;amp;nbsp;Pese a que la intenci\u00F3n de los investigadores es &amp;quot;ampliar la cobertura geogr\u00E1fica del estudio&amp;quot;, Jane reconoce que&amp;amp;nbsp;&amp;quot;las naciones m\u00E1s desarrolladas son&amp;amp;nbsp;visualmente muy diferentes en las im\u00E1genes de sat\u00E9lite que&amp;amp;nbsp;los pa\u00EDses en v\u00EDas de desarrollo que hemos estado analizando&amp;quot;.En cualquier caso, la idea final es lograr m\u00E9todos baratos y fiables para medir datos necesarios para tomar decisiones econ\u00F3micas y pol\u00EDticas que ayuden al desarrollo. &amp;quot;Adem\u00E1s del consumo de los hogares y el valor de los mismos, hay muchas otras m\u00E9tricas que podr\u00EDan ser de inter\u00E9s para la comunidad internacional, como estimaciones sobre&amp;amp;nbsp;salud&amp;amp;nbsp;o las&amp;amp;nbsp;tasas de mortalidad infantil&amp;quot;, recuerda el investigador, que concluye:&amp;amp;nbsp;&amp;quot;En el futuro, esperamos utilizar modelos inform\u00E1ticos de aprendizaje autom\u00E1tico similares al que hemos usado para complementar los datos que hemos sido capaces de obtener&amp;quot;.Porque el propio&amp;amp;nbsp;Blumenstock se sorprende de lo que se puede conseguir utilizando t\u00E9cnicas de aprendizaje autom\u00E1tico para combatir contra el subdesarrollo y la pobreza. &amp;quot;Como dice el economista Sendhil Mullainathan: \u00BFPor qu\u00E9 la industria de los servicios financieros, donde est\u00E1n en juego simplemente d\u00F3lares,&amp;amp;nbsp;utiliza tecnolog\u00EDa&amp;amp;nbsp;m\u00E1s avanzadaque la ayuda humanitaria, en donde lo que est\u00E1 en juego es la vida humana?&amp;quot;."^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string>
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