1.1 ເປັນ blot ຫມຶກ

ໃນ summer ຂອງ 2009, ໂທລະສັບມືຖືໄດ້ຖືກເອີ້ນເຂົ້າທັງຫມົດໃນທົ່ວ Rwanda. ນອກເຫນືອໄປຈາກລ້ານຂອງການໂທລະຫວ່າງຄອບຄົວ, ຫມູ່ເພື່ອນ, ແລະສະມາຄົມທຸລະກິດ, ປະມານ 1,000 ລະວັນດາໄດ້ຮັບການເອີ້ນຈາກ Joshua Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງຕົນໄດ້. ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສຶກສາຄວາມຮັ່ງມີແລະຄວາມທຸກຍາກໂດຍການດໍາເນີນການສໍາຫຼວດຂອງປະຊາຊົນຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງເຂົ້າຈາກຖານຂໍ້ມູນຂອງ 15 ລ້ານລູກຄ້າຈາກບໍລິສັດໂທລະສັບມືຖືທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ Rwanda ຂອງ. Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ຖາມຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມໃນການສໍາຫຼວດ, ອະທິບາຍລັກສະນະຂອງການຄົ້ນຄວ້າເພື່ອໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຮ້ອງຂໍໃຫ້ໄລຍະການຂອງຄໍາຖາມກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງພົນລະເມືອງ, ສັງຄົມ, ແລະເສດຖະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວວ່າເຖິງຈົນກ່ວາໃນປັດຈຸບັນເຮັດໃຫ້ດີເຊັ່ນການສໍາຫຼວດວິທະຍາສາດທາງສັງຄົມ. ແຕ່, ສິ່ງທີ່ມາຕໍ່ໄປບໍ່ໄດ້ປະເພນີ, ຢ່າງຫນ້ອຍຍັງບໍ່ທັນ. ພວກເຂົາເຈົ້ານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການສໍາຫຼວດໃນການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງໃນການຄາດຄະເນຄວາມຮັ່ງມີຂອງຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງຈາກຂໍ້ມູນການໂທຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຂົາເຈົ້ານໍາໃຊ້ຮູບແບບນີ້ເພື່ອປະເມີນຄວາມຮັ່ງມີຂອງລູກຄ້າທັງຫມົດ 1.5 ລ້ານຄົນ. ຕໍ່ໄປ, ພວກເຂົາເຈົ້າປະມານສະຖານທີ່ຢູ່ອາໄສຂອງລູກຄ້າທັງຫມົດ 15 ລ້ານໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງພູມິສາດໄດ້ຝັງຢູ່ໃນບັນທຶກການໂທໄດ້. ການວາງເຫຼົ່ານີ້ທັງສອງການຄາດຄະເນກັນ, ຄວາມຮັ່ງມີຂອງການຄາດຄະເນແລະສະຖານທີ່ການຄາດຄະເນຂອງທີ່ຢູ່ອາໄສ, Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານມີຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດຄາດຄະເນສູງການແກ້ໄຂຂອງກະຈາຍຄວາມຮັ່ງມີໃນທົ່ວ Rwanda. ໂດຍສະເພາະ, ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດຜະລິດຄວາມຮັ່ງມີຂອງການຄາດຄະເນສໍາລັບແຕ່ລະ Rwanda ຂອງ 2,148 ຈຸລັງ, ຫນ່ວຍບໍລິການການບໍລິຫານຂະຫນາດນ້ອຍສຸດໃນປະເທດ.

ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ການກວດສອບການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ເນື່ອງຈາກວ່າບໍ່ມີໃຜໄດ້ເຄີຍຜະລິດຄາດຄະເນສໍາລັບເຂດພື້ນທີ່ຂະຫນາດນ້ອຍເຊັ່ນໃນ Rwanda. ແຕ່ວ່າ, ໃນເວລາທີ່ Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານລວມການຄາດຄະເນຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອ Rwanda ຂອງ 30 ເມືອງ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ພົບເຫັນວ່າການຄາດຄະເນຂອງເຂົາເຈົ້າຄ້າຍຄືກັນກັບການຄາດຄະເນຈາກປະຊາກອນແລະການສໍາຫຼວດສຸຂະພາບ, ໄດ້ມາດຕະຖານຄໍາຂອງການສໍາຫຼວດໃນປະເທດພັດທະນາ. ເຖິງແມ່ນວ່າການເຫຼົ່ານີ້ສອງວິທີການຜະລິດຄາດຄະເນທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນກໍລະນີນີ້, ວິທີການຂອງ Blumenstock ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານໄດ້ປະມານ 10 ເວລາໄວແລະ 50 ເວລາລາຄາຖືກກວ່າປະຊາກອນແລະສຸຂະພາບແບບພື້ນເມືອງການສໍາຫຼວດ. ເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງວ່ອງໄວໄດ້ໄວຂຶ້ນແລະຕ່ໍາການຄາດຄະເນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ສໍາລັບການຄົ້ນຄ້ວາ, ລັດຖະບານ, ແລະບໍລິສັດ (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .

ນອກເຫນືອໄປຈາກການພັດທະນາວິທີການໃຫມ່, ການສຶກສານີ້ແມ່ນປະເພດຂອງການຄ້າຍຄືການທົດສອບ inkblot Rorschach; ສິ່ງທີ່ປະຊາຊົນເຫັນຂື້ນຢູ່ກັບຄວາມເປັນມາຂອງເຂົາເຈົ້າ. ວິທະຍາສາດສັງຄົມຈໍານວນຫຼາຍເບິ່ງເປັນເຄື່ອງມືມາດຕະການໃຫມ່ທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອທົດສອບທິດສະດີກ່ຽວກັບການພັດທະນາເສດຖະກິດ. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼາຍຄົນທີ່ເບິ່ງບັນຫາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງເຢັນໃຫມ່. ນັກທຸລະກິດຫຼາຍຄົນທີ່ເບິ່ງວິທີການມີອໍານາດສໍາລັບການ unlocking ມູນຄ່າໃນຂໍ້ມູນຕິດຕາມດິຈິຕອນວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ເກັບກໍາແລ້ວ. ສະຫນັບສະຫນູນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຫຼາຍຄົນທີ່ເບິ່ງເປັນການເຕືອນຢ້ານວ່າພວກເຮົາອາໄສຢູ່ໃນທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງການເຝົ້າລະວັງມະຫາຊົນ. ຜູ້ຜະລິດນະໂຍບາຍຈໍານວນຫຼາຍເບິ່ງວິທີການທີ່ເຕັກໂນໂລຊີໃຫມ່ທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການສ້າງໂລກທີ່ດີກວ່າໄດ້. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການສຶກສານີ້ແມ່ນທັງຫມົດຂອງສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະວ່າເປັນຫຍັງມັນເປັນປ່ອງຢ້ຽມເຂົ້າໄປໃນອະນາຄົດຂອງການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານສັງຄົມໄດ້.