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加州大學(xué)伯克利分校Nature: 機(jī)器學(xué)習(xí)基于移動(dòng)手機(jī)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧

新冠大流行摧毀了許多低/中等收入國(guó)家，導(dǎo)致了廣泛的糧食短缺和生活水平急劇下降。為應(yīng)對(duì)這場(chǎng)危機(jī)，世界各國(guó)政府和人道主義組織已向超過(guò)15億人分發(fā)了社會(huì)援助。其中，精準(zhǔn)確定援助目標(biāo)是一個(gè)主要挑戰(zhàn)：在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的情況下，迅速確定哪些人有最大的需求仍然是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

為此，加州大學(xué)伯克利分校Joshua E. Blumenstock等人開(kāi)發(fā)、實(shí)施和評(píng)估了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和來(lái)自衛(wèi)星/移動(dòng)電話網(wǎng)絡(luò)的非傳統(tǒng)“大數(shù)據(jù)”的針對(duì)性社會(huì)援助的方法。這種方法使用傳統(tǒng)的調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，然后經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型可以優(yōu)先向最貧困的手機(jī)用戶提供援助。

首先，作者從移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商處獲得特定時(shí)間段的手機(jī)元數(shù)據(jù)（呼叫詳細(xì)記錄CDR），包括通話信息、短信、移動(dòng)數(shù)據(jù)流量使用及移動(dòng)貨幣交易等。然后，使用微軟開(kāi)發(fā)的LightGBM為匹配的CDR數(shù)據(jù)集訓(xùn)練梯度增強(qiáng)回歸器。通過(guò)五重交叉驗(yàn)證對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，在每個(gè)折疊上獨(dú)立調(diào)整超參數(shù)以獲得數(shù)據(jù)集中每個(gè)觀察結(jié)果的樣本外準(zhǔn)確性估計(jì)和貧困預(yù)測(cè)。作者在所有調(diào)查數(shù)據(jù)上重新訓(xùn)練模型并記錄特征重要性，最后使用最終模型為相關(guān)時(shí)間段內(nèi)電話網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)用戶生成財(cái)富預(yù)測(cè)。

圖1. 不同救援目標(biāo)確定機(jī)制的福利分析

作者通過(guò)研究多哥（西非國(guó)家）的一個(gè)緊急社會(huì)援助計(jì)劃Novissi（在埃維語(yǔ)中意為團(tuán)結(jié)）來(lái)評(píng)估這種方法，并使用這些算法支付了價(jià)值數(shù)百萬(wàn)美元的COVID-19救濟(jì)援助。通過(guò)分析比較了不同目標(biāo)確定制度下的結(jié)果，包括排除誤差（即真正的窮人被錯(cuò)誤地認(rèn)為沒(méi)有資格）、總社會(huì)福利和公平性衡量。

結(jié)果表明，相對(duì)于多哥政府考慮的地理定位方法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法將排除誤差減少了4~21%；相對(duì)于需要全面社會(huì)登記的方法（假設(shè)練習(xí)，多哥不存在這樣的登記），機(jī)器學(xué)習(xí)方法將排除誤差增加了9~35%。這些結(jié)果突出了新數(shù)據(jù)源補(bǔ)充傳統(tǒng)人道主義援助目標(biāo)方法的潛力，特別是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失或過(guò)時(shí)的危機(jī)環(huán)境中。

圖2. 針對(duì)不同人口群體救援目標(biāo)確定的公平性

Machine learning and phone data can improve targeting of humanitarian aid, Nature 2022. DOI: 10.1038/s41586-022-04484-9

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