Mobilo tālruņu dati atklāj lasītprasmes līmeni jaunattīstības valstīs

Viens no Apvienoto Nāciju Organizācijas tūkstošgades attīstības mērķiem ir līdz 2030. gadam izskaust galēju nabadzību. Tas ir sarežģīts uzdevums, jo nabadzību veicina daudzi faktori. Taču viens no nozīmīgākajiem ir 750 miljoni cilvēku visā pasaulē, kuri nespēj lasīt un rakstīt, no kuriem divas trešdaļas ir sievietes.

Ir daudzas organizācijas, kas var palīdzēt, ja tās zina, kur izvietot savus resursus. Tāpēc nozīmīgs izaicinājums ir noteikt jomas, kurās lasītprasmes līmenis ir zems.

Parastā metode ir veikt mājsaimniecību apsekojumus. Bet tas ir laikietilpīgs un dārgs darbs, un to ir grūti regulāri atkārtot. Un jebkurā gadījumā jaunattīstības valstu dati bieži vien ir novecojuši, pirms tos var efektīvi izmantot. Tāpēc būtu ļoti apsveicami ātrāks un lētāks veids, kā kartēt lasītprasmes līmeni.

Šodien Pols Sundsejs (Pål Sundsøy) no Telenor Group Research Fornebu, Norvēģijā, saka, ka ir izstrādājis, kā noteikt lasītprasmes līmeni, izmantojot mobilā tālruņa zvanu ierakstus.

Viņa metode ir vienkārša skaitļu sagraušana. Viņš sāk ar standarta mājsaimniecības aptauju, kurā piedalījās 76 000 mobilo tālruņu lietotāju, kas dzīvo neidentificētā jaunattīstības valstī Āzijā. Aptauju mobilo tālruņu operatoram veica profesionāla aģentūra, un tajā tiek reģistrēts katras personas mobilā tālruņa numurs un tas, vai viņš prot lasīt.

Pēc tam Sundsøy saskaņo šo datu kopu ar mobilo tālruņu uzņēmuma zvanu datu ierakstiem. Tas nodrošina datus, piemēram, numurus, uz kuriem katra persona ir zvanījusi vai sūtījusi īsziņas, šo zvanu ilgumu, raidlaika pirkumus, mobilo sakaru torņu atrašanās vietas utt.

No šiem datiem Sundsøy var noteikt, kur visas personas atradās, kad zvanīja vai sūtīja īsziņas, kam viņi zvanīja vai sūtīja īsziņas, saņemto īsziņu skaitu, kurā diennakts laikā un tā tālāk. Tas ļauj viņam izveidot sociālo tīklu katram lietotājam, nosakot, kam viņi zvanīja, cik bieži un tā tālāk.

Visbeidzot, viņš izmantoja 75 procentus datu, lai meklētu modeļus, kas saistīti ar analfabētiem lietotājiem, izmantojot dažādas skaitļu noteikšanas un mašīnmācīšanās metodes. Viņš izmantoja atlikušos 25 procentus, lai pārbaudītu, vai ir iespējams izmantot šos modeļus, lai identificētu analfabētus un apgabalus, kur ir lielāks analfabētu īpatsvars.

Rezultāti rada interesantu lasīšanu. Sundsoy saka, ka viņa mašīnmācīšanās algoritms ir atradis vairākus faktorus, kas, šķiet, prognozē analfabētiskumu. Visspēcīgākā ir vieta, kur cilvēki pavada lielāko daļu sava laika. Viens no skaidrojumiem var būt tāds, ka modelis tver zemas ekonomiskās attīstības statusa reģionus, piem. graustu rajoni, kur ir augsts analfabētisms, saka Sundsojs.

Vēl viens analfabētisma prognozētājs ir ienākošo tekstu skaits un to atšķirības no izejošo tekstu skaita. Tas varētu būt tāpēc, ka cilvēki nesūta īsziņas citiem, par kuriem viņi zina, ka viņi ir analfabēti, norāda Sundsøy.

Un sociālais tīkls, šķiet, ir arī noderīgs rādītājs. Analfabētiem ir tendence koncentrēties uz dažiem cilvēkiem, saka Sundsøy. Tas atbilst citiem darbiem, kas liecina, ka ekonomiskā labklājība korelē ar sociālo kontaktu dažādību.

Kopumā viņš saka, ka viņa mašīnmācīšanās algoritms var pārsteidzoši precīzi pamanīt analfabētus cilvēkus. Atvasinot ekonomiskās, sociālās un mobilitātes pazīmes katram mobilo sakaru lietotājam, mēs prognozējam individuālo analfabētisma statusu ar 70 procentu precizitāti, viņš saka, norādot, ka tas ļauj kartēt apgabalus ar zemu lasītprasmes līmeni.

Tas varētu būt noderīgs triks palīdzības aģentūrām, kuras vēlas piešķirt resursus apgabaliem ar zemu lasītprasmes līmeni. Tomēr viņi vēlēsies labākus pierādījumus, ka tas darbojas citās datu kopās un citās vietās.

Ja tā notiek, potenciāls uzlabot dzīvi ir milzīgs. Zems lasītprasmes līmenis noved pie nabadzības apburtā loka. Cilvēki, kuri ir funkcionāli analfabēti, nevar aizpildīt darba pieteikumus, lasīt zāļu etiķetes, izrakstīt čekus vai sabalansēt savus kontus.

Tādējādi viņi biežāk paliek bezdarbnieki, viņiem ir slikta veselība un viņi ir atkarīgi no sociālās labklājības vai labdarības. Viņi arī nevar palīdzēt saviem bērniem iemācīties lasīt un rakstīt.

Šī cikla beigšana ir svarīgs mērķis.

Tas viss ir daļa no lielākas tendences izmantot mobilo tālruņu ierakstus populāciju pētīšanai. Piemēram, demogrāfi ir izmantojuši paņēmienu, lai bagātības sadalījuma kartē Kotdivuārā Āfrikas rietumu krastā un apgalvo, ka šī metode kādu dienu varētu aizstāt tautas skaitīšanu.

Ja šāda veida pētījumus var pareizi kalibrēt, tie būs papildinājums demogrāfu bruņojumam. Reāllaika priekšstats par reģiona sociāli ekonomisko stāvokli ļaus tiem piešķirt resursus pēc nepieciešamības, kad rodas problēmas. Tas būtu spēcīgs instruments.

Atsauce: arxiv.org/abs/1607.01337 : Vai mobilo ierīču lietošana var paredzēt analfabētismu jaunattīstības valstī?

paslēpties