Mit Satellitenbildern kann man Armut voraussagen

Satellitenbilder, auf denen man die Beleuchtung während der Nacht erkennt, galten bereits bisher als guter Indikator dafür, welche Gebiete der Erde ökonomischen Wohlstand bzw. Armut aufweisen. An der Stanford University ist nun ein Verfahren entwickelt worden, das auf dieser Annahme aufbaut und am Ende mit hoher Zuverlässigkeit den Wohlstand von Regionen voraussagen kann, zu denen es bisher keine Daten gab. Das soll Hilfsorganisationen und der Politik bei der Planung unterstützen, berichtet The Verge.

Big Data

Bei dem Verfahren wurden Maschinenlern-Algorithmen angewendet, um Satellitenaufnahmen bei Nacht mit Satellitenaufnahmen bei Tag zu vergleichen. Einem Computer wurde dabei gelernt, wie sich Siedlungsgrößen und natürliche Ressourcen auf die Beleuchtung bei Nacht auswirken. Diese Ergebnisse wurden mit Einkommensstatistiken von Staaten und der Weltbank kombiniert.

Zur Entwicklung des Verfahrens wurden Satellitenbilder und Statistiken der afrikanischen Länder Uganda, Tansania, Nigeria, Malawi und Ruanda herangezogen. Die Voraussagen des Stanford-Algorithmus erreichten eine Trefferquote zwischen 81 und 99 Prozent. Wie sich zeigte, sind die Voraussagen für ländliche Regionen präziser als für dicht besiedelte Städte. Das Entwicklerteam will den Algorithmus nun auf weitere Länder anwenden. Das Ziel ist, die weltweite Verteilung von Armut darzustellen.