เส้นแบ่งความยากจนถูกปรับเปลี่ยนโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใหม่

การศึกษาโดยนักวิจัยของมหาวิทยาลัยแอสตันชี้ให้เห็นว่าภูมิปัญญาดั้งเดิมเกี่ยวกับความยากจน

เก่า.ความจริงก็คือพวกเขาให้ความสำคัญกับแนวคิดส่วนตัวเกี่ยวกับความต้องการขั้นพื้นฐานมากเกินไป  บุคคล. ผู้เชี่ยวชาญไม่สามารถเข้าใจถึงความซับซ้อนของวิธีที่ผู้คนใช้รายได้ของตน

ในการศึกษาใหม่ของพวกเขานักวิทยาศาสตร์อ้างว่ารูปแบบใหม่ซึ่งใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ในการสังเคราะห์ข้อมูลการใช้จ่ายและข้อมูลเศรษฐกิจจำนวนมหาศาลสามารถช่วยให้รัฐบาลทั่วโลกคาดการณ์ระดับความยากจนในอนาคตและวางแผนมาตรการเพื่อบรรเทาปัญหาได้

“ ไม่เคยมีใครใช้เครื่องจักรมาก่อนAmit Chattopadhyay นักวิจัยนำจากวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์และวิทยาศาสตร์กายภาพแห่งมหาวิทยาลัยแอสตันกล่าวเรียนรู้ที่จะถอดรหัสความยากจนหลายมิติ "มันเปลี่ยนวิธีที่ผู้คนควรมองเรื่องความยากจนโดยสิ้นเชิง"

มาตรการความยากจนที่กำหนดขึ้นมีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดเกณฑ์การเงินที่ต่ำกว่าซึ่งกำหนดให้บุคคลหรือครัวเรือนเป็น“ ยากจน” ต้นกำเนิดของคำจำกัดความเหล่านี้อยู่ในช่วงศตวรรษที่ 19 และต้นศตวรรษที่ 20

ปัจจุบัน ธนาคารโลกกำหนดเส้นความยากจนระหว่างประเทศไว้ที่ 1.90 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อวัน โดยประมาณ 10% ของประชากรโลก หรือประมาณ 700 ล้านคน ดำรงชีวิตอยู่ด้วยค่าใช้จ่ายน้อยลง

ในการศึกษาใหม่นักวิจัยวิเคราะห์ข้อมูลจากอินเดียกว่า 30 ปีโดยแบ่งการใช้จ่ายออกเป็น 3 ประเภทกว้าง ๆ ได้แก่ "อาหารหลัก" เช่นธัญพืช "อาหารอื่น ๆ " รวมถึงเนื้อสัตว์และ "รายการที่ไม่ใช่อาหาร" ซึ่งครอบคลุมค่าใช้จ่ายอื่น ๆ เช่นที่อยู่อาศัยและการขนส่ง ค่าใช้จ่าย. รุ่นนี้ใช้ได้กับทุกประเทศ

ตระหนักถึงการพึ่งพาซึ่งกันและกันระหว่างทั้งสามหมวดหมู่—การเพิ่มการใช้จ่ายในพื้นที่หนึ่งมักจะหมายถึงการลดการใช้จ่ายในอีกพื้นที่หนึ่ง—ซึ่งช่วยให้สามารถวัดความยากจนแบบองค์รวมได้มากขึ้น ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ของแต่ละประเทศได้ นักวิจัยได้รวมชุดข้อมูลเกี่ยวกับรายได้ สินทรัพย์ และตลาดผลิตภัณฑ์จากธนาคารโลกและแหล่งข้อมูลอื่นๆ เพื่อสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ไม่เพียงสามารถทำนายระดับความยากจนในอดีตทั้งในอินเดียและสหรัฐอเมริกาได้อย่างแม่นยำ แต่ยังทำนายอนาคตอีกด้วย ระดับขึ้นอยู่กับสมมติฐานทางเศรษฐกิจบางประการ

คำนึงถึงความยืดหยุ่นของอุปสงค์และอุปทานในตลาดแบบจำลองนี้จะแก้ไขจำนวนคนที่มองว่า "ยากจน" แบบดั้งเดิมให้กลายเป็น "ชนชั้นกลาง" ที่เป็นประโยชน์มากขึ้น สามารถปรับขนาดเพื่อให้สอดคล้องกับเงื่อนไขในภูมิภาคย่อยของประเทศหรือแม้กระทั่งลดขนาดเป็นเมืองหรือพื้นที่เดียวทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มี

“ความเข้าใจเรื่องความยากจนในปัจจุบันมีมากเป็นเรื่องส่วนตัว เพราะ 'ความยากจน' จะมีความหมายที่แตกต่างกันไปในแต่ละประเทศและภูมิภาค” ดร.ฉัตโตปัทยา กล่าวเสริม “ด้วยโมเดลนี้ ในที่สุดเราก็มีดัชนีความยากจนหลายมิติที่สะท้อนถึงประสบการณ์ที่แท้จริงของผู้คนไม่ว่าพวกเขาจะอาศัยอยู่ที่ไหน และส่วนใหญ่ไม่ขึ้นอยู่กับชนชั้นทางสังคมที่พวกเขาถูกมองว่าเป็นสมาชิก”

อ่านยัง

ชมภาพที่สวยที่สุดของกล้องฮับเบิล กล้องโทรทรรศน์เห็นอะไรในรอบ 30 ปี?

ในรัสเซียพวกเขาสร้างวัสดุที่ทนทานจากขยะเพื่อปิดถนน

สิ่งมีชีวิตนอกโลกพบในอุกกาบาต เธอรู้อะไรเกี่ยวกับเธอและเธอมาจากไหน?