Как исследователи могут измерить бедность и понять потребности местного развития в местах, где сбор обычных данных затруднён или невозможен?
Чтобы преодолеть это препятствие, исследователи из Ратгерского университета впервые использовали геопривязанный контент из Twitter (теперь известного как X) в качестве инструмента для измерения бедности, предложив новый способ понимания развития с нуля.
«Этот подход может изменить подходы к международной помощи и работе в области развития», — сказал Уджин Юнг, доцент Школы социальной работы Ратгерского университета и главный исследователь исследования. «Вместо того чтобы ждать годы между дорогостоящими опросами, организации могли бы получать информацию о потребностях сообщества в режиме реального времени, анализируя то, о чём люди говорят в интернете».
Статья «Цифровой пульс развития: построение показателей бедности на основе дискурса в социальных сетях», написанная в соавторстве Юнгом и Тауфиком Аммари, доцентом библиотеки и информатики в Школе коммуникаций и информации Ратгерского университета, с Эндрю Х. Кимом, Чарльзом Чиром, Ватсалом Шахом и Ин Хуном, получила почётное упоминание в категории «Прикладное и количественное моделирование» от организации «Справедливость и доступ в алгоритмах, механизмах и оптимизации».
Юнг представит статью и примет награду на пятой конференции Ассоциации вычислительной техники по вопросам справедливости и доступа в алгоритмах, механизмах и оптимизации (EAAMO 2025), которая пройдёт с 5 по 7 ноября в Питтсбургском университете.
«Во многих развивающихся странах, — сказал Юнг, — опросы дороги, проводятся нечасто и часто не учитывают удалённые районы. Мы задались вопросом, могут ли публикации в социальных сетях — особенно в Twitter — служить окном в реальном времени для того, чтобы понять, что сообщества действительно переживают и обсуждают».
Три основных открытия были сделаны в результате изучения данных Twitter в Замбии:
Для проведения исследования учёные объединили официальные данные о бедности из Демографического и медико-санитарного обследования Замбии 2018 года с более чем 20 000 геотегованными сообщениями в Twitter с 2019 по 2021 год. Они использовали искусственный интеллект для выявления 103 различных тем в сообщениях, затем работали с местными экспертами, чтобы определить семь тем, наиболее актуальных для вопросов развития. Они проверили, могут ли эти темы в Twitter предсказывать уровень богатства в деревнях, и сравнили свой подход с традиционными методами, такими как спутниковые снимки и анализ застройки.
«Наши результаты особенно ценны, потому что мы фиксируем собственные взгляды граждан на их проблемы — то, что исследователи называют «развитие, задуманное, измеренное и спланированное гражданами», а не посторонними», — сказал Аммари.
Предоставлено:
[Rutgers University](https://phys.org/partners/rutgers-university/)