携帯電話のメタデータは貧困と富を予測する

貧しい人々を助けるために、あなたは彼らがどこにいるのかを知る必要があります。しかし、多くの開発途上国では、人口統計学的情報、さらには地理的情報さえもが利用できないか、かなり古くなっています。アフリカでは、経済生産に関する全国統計がしばしば50％もずれています。知られていない未知数は無数にあり、未知の未知数に命を与えます。

携帯電話から収集されたビッグデータは、すべてを変えることができるかもしれません。で発表された新しい研究では 科学 研究者たちは、数十億もの通話のやりとりを含むルワンダのデータベースから個々の携帯電話ユーザーの通話からデータを取り出し、その情報を850人の個人に対する基本的な福祉指標に関する電話調査と組み合わせました。そこから、彼らはルワンダ中の貧困と富をマッピングする非常に正確なモデルを開発することができました。

ワシントン大学およびカリフォルニア大学バークレー校に所属する研究者は、「私たちは、同じ個人の社会経済的特性を正確に予測するために、1人の個人のデジタルフットプリントをどのように使用できるかを理解することに焦点を当てました」と述べた。 「何百万もの個人の予測された属性は、その結果として、国家全体の富の分布を正確に再構築することができます。」

研究者によると、携帯電話のデータは誰かが電話をかけるときよりもはるかに多くを明らかにする。彼らが10億人以上の人々の通話記録を分析したとき、彼らは個人の社会的ネットワークの「複雑な構造」、彼らの旅行のパターンと場所の選択、そして彼らの消費と支出の歴史 - すべての社会経済的地位の指標を決定できます。

信頼できる定量データの不足は発展途上国政府にとってこのような問題であるため、研究者らは、この特定のモデルがルワンダの政策決定者が資源配分についてより正確な決定を下すのに役立つと期待している。これは、以前のデータ収集方法よりもはるかに安価です。一般的な全国世帯調査の費用は約100万ドルで、完了までに約18ヶ月かかります。メタデータ分析と電話調査は研究者に12,000ドルの費用がかかり、管理に4週間かかった。

この研究の背後にある研究者たちは、彼らのモデルにとっての最大の課題は携帯電話事業者の同意を得てそれを実行し、携帯電話ユーザーにどんなプライバシー問題が生じたとしても対処することであると言います。しかしそれが他の発展途上国で繁栄するならば、モデルはリアルタイムの政策評価を手助けし、アクセスできない地域の人口を監視し、そして最も援助を必要とする人々に資源を目標とするのを助けることができます。