维也纳中欧大学Elisa Omodei和同事利用来自布基纳法索、喀麦隆、马里、尼日利亚、叙利亚和也门2018年至2022年食物消费数据开发了这个工具,这几个国家近年都出现过严重的粮食不安全事件。
他们利用这一时期内关于冲突相关死亡率、食物价格、极端天气事件和斋月时间(每个国家的大部分地区在回历斋月里的食物消费习惯会发生改变)的数据优化了他们的工具。研究者随后用该工具估算了2021年10月至2022年2月面临食物获取不足风险的家庭的比例。
研究者发现,该工具预测也门和叙利亚未来一天的粮食不安全发生率的准确率为99%,预测未来30天的准确率分别为72%和47%。不过,他们发现对于食物消费数据可及性不如叙利亚和也门的另外四个国家来说,这个工具的预测准确率并没有这么高。这说明当使用从广泛地理区域定期且长期采集的食物消费数据时,该工具的预测也更准确。
他们表示,该工具能利用实时数据进行快速可及的预测,或能补充当前模拟粮食不安全技术。此外,它或能通过融合手机数据或对新闻的自动化文本挖掘进一步提升预测能力。
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