Các nhà nghiên cứu thường sử dụng hình thức điều tra tận nơi để thu thập thông tin về những người sống ở vùng nghèo khó.

Su dung du lieu ve tinh, may hoc dieu tra giau, ngheo - Anh 1

Những khu vực phát triển thường có nhiều đèn điện. Ảnh: Wallup

Đây là phương pháp tốn kém thời gian và tiền bạc. Đại học Stanford (Mỹ) vừa đề xuất một phương pháp tốt hơn để lập bản đồ đói nghèo ở những khu vực vốn là khoảng trống dữ liệu, đó là kết hợp hình ảnh vệ tinh và máy học - khoa học về thiết kế thuật toán từ dữ liệu.

Nhóm nghiên cứu đã tìm cách xác định xem sự kết hợp của hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao và máy học có thể giúp ước đoán khu vực người nghèo đang sống hay không. Sau một thời gian triển khai, họ quyết định bổ sung hình ảnh vệ tinh vào ban đêm, với quan điểm mật độ đèn điện có thể cho biết khu vực nào phát triển hơn.

Các nhà khoa học kết hợp ảnh vệ tinh về Trái đất ban đêm và ban ngày để tìm ra các đặc điểm của vùng kinh tế phát triển như hình ảnh các khu vực đô thị, đất nông nghiệp, đường sá, sông ngòi… Từ đó, qua máy học, họ đưa ra dự đoán về độ giàu có của các khu vực cần điều tra.

Các tác giả cho biết, phương pháp này đủ chính xác trong việc dự đoán các khu vực nghèo khó với hiệu quả vượt trội so với các phương pháp hiện có.

Việc lập bản đồ nghèo đói sẽ góp phần hỗ trợ các tổ chức, cơ quan chức năng hoạch định chính sách và phân phối viện trợ, nguồn vốn hiệu quả hơn, cũng như đánh giá các chính sách đã triển khai một cách chính xác hơn.

“Ưu điểm của phương pháp mới này là chi phí thấp và khả năng triển khai trên diện rộng. Nó có thể được áp dụng để lập bản đồ đói nghèo trên toàn thế giới” - Stefano Ermont - đồng tác giả của nghiên cứu - cho biết.

Ngọc Ánh (Theo Stanford)