Уровень бедности можно определить по спутниковым снимкам
Ученые из Стэнфордского университета нашли способ оценивать распределение уровня доходов в географической области с помощью фотографий из космоса. О работе рассказывает журнал Science.
Точное представление о том, как уровень жизни и доходов разнится от страны к стране и даже от района города к району, совершенно необходим: на таких данных основываются программы адресной помощи и развития. Собирать эту информацию традиционным способом — с помощью опросов на земле — непосильная задача для социологов, когда речь идет о глобальных проектах под эгидой ООН.
Идея анализировать спутниковые снимки не нова: фотографии ночной Земли позволяют довольно точно отличить богатые регионы от бедных по концентрации электрического света. Однако таким методом не отличить обычное отставание в экономическом развитии от абсолютной бедности. Всемирный банк определяет последнюю как жизнь менее чем на 1,9 доллара в день.
Исследователи из Стэнфордского университета в Пало-Альто сумели получить значительно более подробные данные об исследуемых регионах с помощью дневных снимков, пропущенных через сверточную нейросеть — специальный тип нейросети, ориентированный на распознавание изображений.
Используя снимки регионов с известным распределением доходов, ученые натренировали нейросеть видеть сопутствующие тому или иному материальному положению жителей внешние индикаторы, чаще всего незаметные даже специалистам. Человек обратит внимание на близость рынка или сельскохозяйственных полей. Машина заметит десятки других факторов.
Систему проверили на других регионах с известными экономическими показателями в Нигерии, Танзании, Уганде, Малави и Руанде. По сравнению с методами анализа ночных снимков, нейросеть на 81% точнее выявляла области абсолютной бедности и на 99% эффективнее отличала районы, доходы населения не достигают и 0,95 доллара в день.
Ученые указывают, что нейросеть еще предстоит проверить на большей выборке регионов, но в любом случае использование ее в сочетании с традиционной социологией представляется более эффективным, чем каждая методика по отдельности.
