En studie av forskere fra Aston University antyder at konvensjonell visdom om fattigdom
I sin nye studie hevder forskere at deresDen nye modellen, som bruker datalgoritmer for å syntetisere store mengder utgifter og økonomiske data, kan hjelpe regjeringer over hele verden med å forutsi fremtidige fattigdomsnivåer og planlegge tiltak for å dempe problemet.
“Ingen har noen gang brukt en maskin førlære å dekode flerdimensjonal fattigdom, sa lederforsker Dr. Amit Chattopadhyay fra University of Aston College of Engineering and Physical Sciences. "Det endrer fullstendig måten folk skal se på fattigdom."
De etablerte fattigdomsmålene er rettet mot å definere en monetær terskel under hvilken en person eller husstand defineres som "fattig". Opprinnelsen til disse definisjonene er på 1800- og begynnelsen av 1900-tallet.
Verdensbanken setter for tiden den internasjonale fattigdomsgrensen til 1,90 dollar om dagen, med omtrent 10 % av verdens befolkning – omtrent 700 millioner mennesker – som lever på mindre.
I en ny studie, forskereanalyserte data fra India over 30 år, og delte utgiftene i tre hovedkategorier: "basisfôr" som frokostblandinger, "andre matvarer" inkludert kjøtt og "ikke-matvarer" som dekker andre kostnader som bolig og transport utgifter. Modellen gjelder for alle land.
Å erkjenne den gjensidige avhengigheten mellom de trekategorier – å øke utgiftene på ett område betyr vanligvis å kutte utgifter på et annet – dette gir mulighet for et mer helhetlig mål på fattigdom som kan skreddersys til individuelle landomstendigheter. Forskerne kombinerte datasett om inntekter, eiendeler og produktmarkeder fra Verdensbanken og andre kilder for å lage en matematisk modell som ikke bare var i stand til nøyaktig å forutsi tidligere fattigdomsnivåer i både India og USA, men også ;og forutsi fremtidige nivåer basert på visse økonomiske forutsetninger.
Hensyntatt elastisitet i etterspørsel ogtilbudet i markedet, reviderer modellen antall mennesker som tradisjonelt betraktes som "fattige" til en mer praktisk "middelklasse". Den kan skaleres for å gjenspeile forholdene i delregionene i et land, eller til og med skaleres ned til en enkelt by eller et område, avhengig av tilgjengelige data.
«Den nåværende forståelsen av fattigdom er veldigsubjektivt fordi "fattigdom" vil bety forskjellige ting i forskjellige land og regioner," la Dr. Chattopadhyay til. "Med denne modellen har vi endelig en flerdimensjonal fattigdomsindeks som gjenspeiler de faktiske opplevelsene til mennesker uansett hvor de bor, og er i stor grad uavhengig av den sosiale klassen de oppfattes å tilhøre." , tilhører."
Les også
Sjekk ut de vakreste bildene av Hubble. Hva har teleskopet sett på 30 år?
I Russland skapte de et slitesterkt materiale fra søppel for å dekke veier
Liv utenomjordisk finnes i meteoritter. Hva er kjent om henne og hvor er hun fra?