El big data ayuda a combatir la pobreza en Senegal

Clémence Cluzel

Periodista afincada en Dakar

En Senegal, más de siete personas de cada diez son pobres. Esta estimación se basa en datos recogidos por encuestas sobre el ingreso y el consumo de los hogares, combinados con el censo de población. El problema es que este método resulta muy costoso ya que necesita recursos humanos considerables. Muchos países en desarrollo solo realizan este tipo de encuestas de vez en cuando, lo que limita el seguimiento de la pobreza. Y hay una dificultad añadida: el enfoque clásico ofrece una imagen imprecisa de la situación.  

“En Senegal, el método empleado para medir la pobreza consiste en un enfoque monetario que se basa en el ingreso y el consumo. Esta estrategia no permite captar las carencias que padece la gente en ámbitos como la salud, la educación, etc. Sin embargo, los instrumentos de medición deberían permitir que los poderes públicos comprendieran el fenómeno en sus diversas facetas”, explica Mamadou Amouzou, demógrafo del Organismo Nacional de Estadística y Demografía (ANSD).

El enfoque matemático basado en la inteligencia de datos, o big data, constituye una buena forma de colmar esas lagunas. La encuesta “Combinar diversas fuentes de datos para mejorar la predicción y la cartografía de la pobreza”, realizada por Neeti Pokhriyal y Damien Christophe Jacques (2017), es un ejemplo de ese método. En el estudio se combinan datos tradicionales como el censo, los ingresos o el consumo, con datos no tradicionales, como los que proporcionan los teléfonos móviles.

Los registros de datos de llamadas de teléfonos móviles proporcionan información sobre los hábitos en gran parte del territorio. Esos datos, que se generan cada vez que se realiza una llamada o se envía un mensaje, indican en qué momento, dónde o con quién se comunican los usuarios. Esas huellas digitales proporcionan indicios sobre el grado de alfabetización, la movilidad o incluso el acceso a la red eléctrica, en correlación con la distribución regional de la riqueza.

En dicha encuesta realizada en Senegal, los datos transmitidos por el operador de telefonía Sonatel procedían de 11.000 millones de llamadas o envíos de textos, que efectuaron nueve millones de usuarios de teléfonos móviles. A estas informaciones, los investigadores añadieron imágenes satelitales que indicaban parámetros como la iluminación nocturna, las carreteras asfaltadas, la densidad de infraestructuras o el tipo de tejado de las viviendas.

Esos elementos, combinados con los datos del censo, permiten trazar un panorama más completo y exacto del nivel de vida de los habitantes. “La pobreza está inscrita en muchos de nuestros gestos. La inteligencia artificial nos permite aprovechar los datos procedentes de encuestas tradicionales para elaborar algoritmos de aprendizaje automático e identificar los esquemas de la pobreza. El objetivo es enseñar a los datos a que expresen la pobreza, aunque no sea su propósito inicial. Este método es mucho más barato, preciso y fácil de actualizar”, explica Christiane Rousseau, profesora del Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad de Montreal.

Esos datos mejorados nos han permitido elaborar mapas de pobreza que ofrecen una perspectiva más dinámica. Estos mapas, realizados a escala de las comunas, reflejan una distribución espacial y temporal de las privaciones socioeconómicas. También muestran, por ejemplo, que las comunas del interior del país presentan niveles de pobreza más altos que la capital, Dakar, y que las regiones del litoral.

Esos mapas son una herramienta útil para los responsables políticos, ya que pueden orientar las ayudas hacia los más desfavorecidos. “La cartografía tiene un papel que desempeñar en la ordenación del territorio. Mediante el uso de los datos telefónicos, es posible definir quién es elegible para recibir ayuda humanitaria. Es lo que ha hecho en Togo la organización Give Directly, que promueve las transferencias directas en efectivo”, señala Damien Christophe Jacques, investigador y doctorando en geomática, coautor de la investigación sobre Senegal. “Las matemáticas permiten hacer un uso óptimo de los recursos limitados”, afirma por su parte Christiane Rousseau.

Sin embargo, por prometedoras que parezcan, las oportunidades que ofrece la inteligencia de datos no dejan de suscitar interrogantes. Los datos telefónicos pertenecen a los operadores de telefonía móvil, que no tienen mucho interés en comunicarlos y no siempre se prestan a compartirlos. Además, esos datos, que en la mayoría de los casos proceden de un solo operador, no reflejan la situación del conjunto de la población. “Algunas personas disponen de varias tarjetas SIM, mientras otras, como los más pobres, los ancianos o los niños, no tienen teléfono”, explica Damien Christophe Jacques, antes de añadir que “aunque las informaciones que proporcionan son muy ricas, esos sesgos podrían llegar a cuestionarse en el marco de estudios más estrictos”.  

Otra dificultad es la explotación de datos personales: aunque se combinen por zonas, es decir, aunque sean estudiados por grupos, y no individualmente, plantean interrogantes éticos. “Esas informaciones delicadas, que son una mina de oro para los proyectos de desarrollo, plantean también un peligro para la vida privada. Es preciso hallar un equilibrio entre la protección de los intereses individuales y los beneficios que aportan al interés público”, resume Damien Christophe Jacques. 

“Los datos no tradicionales son un complemento de información. Se trata de un modelo de sustitución, cuando faltan datos del censo, o de un modelo de incremento de la información, cuando ya tenemos los datos. El método proporciona señales fidedignas, pero no es una solución milagrosa”, insiste el experto. Una opinión que comparte Emmanuel Letouzé, director de la ONG Data-Pop Alliance y fundador de OPAL (Open Algorithms), un programa que se propone facilitar el acceso y la utilización, con fines sociales, de los datos de telefonía móvil en los países de bajos ingresos.

“En términos generales, ya se conocen las zonas y las razones de la pobreza. La cuestión es qué hacemos con esas informaciones”, se pregunta Letouzé. Por el momento, los resultados del estudio realizado en Senegal no se han traducido todavía en un cambio de las políticas que se aplican sobre el terreno. “Sin embargo, no son inútiles, porque contribuyen a sensibilizar a los responsables políticos”, afirma. “El cambio de hábitos y percepciones lleva tiempo”.