Economia

Luzes, satélites e big data: novas armas para medir pobreza

Conseguir dados é essencial para conseguir combater a pobreza, e um novo método desenvolvido por pesquisadores de Stanford promete fazer isso com baixo custo

Satélite (Getty Images)

Satélite (Getty Images)

João Pedro Caleiro

João Pedro Caleiro

Publicado em 23 de agosto de 2016 às 10h28.

São Paulo - Não é possível resolver um problema sem bons dados na mão, e esse tem sido um obstáculo importante na luta contra a pobreza.

Os países em desenvolvimento muitas vezes não têm recursos, know-how e tradição de medir informações básicas sobre economia e qualidade de vida.

Um pequeno exemplo: em 2015, 65% dos dados das Metas do Milênio para os países da África Central eram estimativas, vinham de modelos estatísticos ou tinham sido coletados antes de 2010.

Novas tecnologias podem ajudar a resolver esse problema. Há cerca de dois anos, um trabalho do Federal Reserve Bank de Nova York destacou a possibilidade de usar imagens noturnas de satélites para medir pobreza e riqueza.

"É intuitivo que as luzes noturnas devem refletir a atividade econômica em algum grau, já que a luz é um insumo crítico em vários processos de produção e consumo", dizem os autores Maxim Pinkovskiy e Xavier Sala-i-Martin.

Agora, foi a vez de seis pesquisadores de Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, publicarem um estudo na Science Mag com um método ainda mais elaborado.

O que eles fizeram foi colocar no computador três tipos de dados: a luminosidade noturna, imagens diurnas em alta resolução e dados de pesquisas de campo sobre duas variáveis econômicas.

Uma deles foi o nível de consumo e a outra foi riqueza em ativos como carros, televisões e outros bens.

5 países foram escolhidos por terem esse tipo de dado atualizado e de boa qualidade: Nigéria, Tanzânia, Uganda, Malauí e Ruanda.

A partir disso, o computador começa a cruzar as informações e entende, por exemplo, que a imagem diurna de uma rodovia combina com um trilho de luz - ou que áreas com mais carros e casas são mais iluminadas do que áreas vazias.

E junto com os dados das pesquisas de campo, ele começa a ver outras relações não tão óbvias - que lugares onde há carros também são lugares onde o consumo é maior, por exemplo, e dessa forma ele vai preenchendo os dados que estão faltando.

Segundo os pesquisadores, os resultados são extremamente precisos, e o método ainda tem outra grande vantagem: é barato, já que as imagens utilizadas são gratuitas, do Google Maps, é o código é open source, livre para qualquer um baixar e modificar. 

Veja no vídeo (em inglês):

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