Las organizaciones de ayuda pueden brindar ayuda de manera más eficiente a quienes más la necesitan mediante el uso de datos de teléfonos móviles. Esta técnica se ha utilizado en Togo para distribuir ayuda de emergencia covid-19.
Se estima que la pandemia de Covid ha empujado a más de 100 millones de personas a la pobreza extrema, especialmente en países de bajos salarios. En respuesta, los gobiernos y las organizaciones de ayuda de todo el mundo han aumentado la ayuda financiera a 1500 millones de personas desde principios de 2020. Pero determinar quién necesita más esa ayuda es difícil, especialmente en países que no realizan un seguimiento centralizado de los ingresos familiares.
Datos del teléfono móvil
Para abordar este problema, un grupo de investigación estadounidense desarrolló una técnica donde un sistema informático artificialmente inteligente (AI) puede estimar la pobreza en un área pequeña, e incluso de individuos, en función de los datos del teléfono móvil. Los investigadores probaron esta técnica en Togo en 2020, poco después de que la pandemia azotara este país. Cooperan con el Ministerio de Economía Digital de Togo y dar directamenteuna organización sin fines de lucro que envía dinero a personas que viven en la pobreza.
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«La idea detrás de nuestro enfoque es que las personas ricas usan los teléfonos de manera diferente a las personas pobres», escriben dos de los investigadores. un breve análisis de su investigación. Por ejemplo, las personas ricas tienden a hacer llamadas internacionales con más frecuencia. También se llaman a sí mismos con más frecuencia, en lugar de recibir llamadas telefónicas. Y compran paquetes de datos más grandes a la vez. Las personas más pobres tienen principalmente conversaciones más cortas y más locales.
Entonces, las llamadas telefónicas y los mensajes de texto de las personas más pobres siguen patrones diferentes. Los algoritmos de IA pueden aprender a reconocer esas diferencias. Esto les permite estimar si un suscriptor móvil en particular es rico o pobre.
Para entrenar sus sistemas de IA, los investigadores primero recopilaron información sobre las condiciones de vida de varios miles de hogares. Lo hicieron a través de encuestas telefónicas. Compararon esa información con los datos de uso del teléfono que recibieron de las compañías telefónicas. La IA aprendió a reconocer patrones de usuarios de personas que viven con menos de 1,25 dólares (1,13 euros) al día.
Pruebas en Togo
El siguiente paso fue ver si esta técnica podía brindar ayuda financiera a las personas más pobres. Para ello, los investigadores realizaron una prueba en la que la IA analizó los datos de los teléfonos de las dos principales redes móviles de Togo. En noviembre de 2020, el gobierno y GiveDirectly pagaron los primeros montos según las estimaciones de AI.
La técnica resultó exitosa. Asegura que más dinero llegue a los más pobres. En el análisis, los investigadores escriben: «Hasta la fecha, el programa ha proporcionado casi $10 millones a aproximadamente 137 000 de los ciudadanos más pobres del país».
El sistema también funciona mejor que otros métodos, como brindar ayuda financiera solo a las provincias más pobres. Con ese método, solo el 33 por ciento de las personas que viven con menos de $1.25 al día se benefician, calcularon los investigadores. El enfoque de IA aseguró que el 47 por ciento de ese grupo se beneficiara.
Los investigadores ahora están realizando una investigación de seguimiento para evaluar el impacto que tuvo el dinero en los destinatarios. También enfatizan la importancia de encontrar formas de permitir que las personas participen sin un teléfono. En Togo, alrededor del 85 por ciento de los hogares tienen al menos un teléfono. No está claro cuántas personas se quedaron sin ayuda porque no tenían un teléfono móvil.