Математики використовували машинне навчання для розробки нової моделі вимірювання бідності в різних країнах, яка спростовує старі поняття фіксованої «межі бідності». Про результати роботи повідомляє журнал Nature Communications.
Дослідження вчених з Астонського університету передбачає, що загальноприйняті погляди на бідність застаріли. Річ у тім, що в них занадто багато уваги приділяється суб’єктивним уявленням про основні потреби людини. Експертам не вдається охопити всю складність того, як люди використовують свої доходи.
У своєму новому дослідженні вчені запевняють, що їх нова модель, в якій використовуються комп’ютерні алгоритми для синтезу величезних обсягів витрат і економічних даних, може допомогти владі в усьому світі передбачити майбутні рівні бідності й спланувати заходи щодо пом’якшення проблеми.
«Ніхто ніколи раніше не використовував машинне навчання для декодування багатовимірної бідності – заявив провідний дослідник доктор Аміт Чаттопадхьяй з Коледжу інженерних і фізичних наук Астонського університету. – Це повністю змінює те, як люди повинні дивитися на бідність ».
Встановлені заходи бідності спрямовані на визначення порогового грошового рівня, нижче якого особа або домогосподарство визначається як «бідний». Витоки цих визначень – в XIX і початку XX століття.
Нині Світовий банк встановлює міжнародну межу бідності на рівні $ 1,90 на день, при цьому близько 10% населення світу – близько 700 млн людей – живуть на меншу суму.
Визнаючи взаємозалежність між трьома категоріями – збільшення витрат в одній області зазвичай означає скорочення витрат в інший – це дозволяє використовувати більш цілісний показник бідності, який може адаптуватися до обставин окремих країн. Дослідники об’єднали набори даних по доходи, активи і товарні ринки зі Світового банку та інших джерел для створення математичної моделі, яка змогла не тільки точно передбачити минулі рівні бідності як в Індії, так і в Сполучених Штатах, але і передбачити майбутні рівні на основі певного економічного припущення.
Беручи до уваги еластичність попиту і пропозиції на ринку, модель переглядає кількість людей, що традиційно вважаються «бідними», в більш практичний «середній клас». Його можна масштабувати для відображення умов в субрегіонах країни або навіть зменшувати до одного міста або району в залежності від доступних даних.
«Поточне уявлення про бідність дуже суб’єктивне, тому що” бідність “буде означати різні речі в різних країнах і регіонах», – додав доктор Чаттопадхьяй. – Завдяки цій моделі у нас нарешті є багатовимірний індекс бідності, який відображає реальний досвід людей, де б вони не жили, і значною мірою не залежить від соціального класу, до якого вони, як вважається, належать ».
Натхнення: hightech.fm