1.1 O pată de cerneală

În vara anului 2009, telefoanele mobile au sunat peste tot în Rwanda. În afară de milioane de apeluri din partea familiei, a prietenilor și a asociaților de afaceri, aproximativ 1.000 de rwandi au primit un apel de la Joshua Blumenstock și colegii săi. Acești cercetători studiau bogăția și sărăcia prin efectuarea unui sondaj al unui eșantion aleatoriu de persoane dintr-o bază de date de 1,5 milioane de clienți din cel mai mare furnizor de telefonie mobilă din Rwanda. Blumenstock și colegii l-au întrebat pe cei selectați aleatoriu dacă doreau să participe la un sondaj, le-au explicat natura cercetării și apoi au adresat o serie de întrebări cu privire la caracteristicile lor demografice, sociale și economice.

Tot ce am spus până acum face ca acest lucru să pară un sondaj social tradițional. Dar ceea ce vine în continuare nu este tradițional - cel puțin nu încă. În plus față de datele din sondaj, Blumenstock și colegii au avut, de asemenea, înregistrări complete de apel pentru toate cele 1,5 milioane de persoane. Combinând aceste două surse de date, au folosit datele din sondaj pentru a instrui un model de învățare a mașinilor pentru a prezice bogăția unei persoane pe baza înregistrărilor apelurilor. Apoi, au folosit acest model pentru a estima bogăția tuturor celor 1,5 milioane de clienți din baza de date. De asemenea, au estimat locurile de reședință ale tuturor celor 1,5 milioane de clienți, utilizând informațiile geografice incluse în înregistrările apelurilor. Cu toate acestea, împreună cu bogăția estimată și cu locul estimat de reședință, au fost capabili să producă hărți de înaltă rezoluție a distribuției geografice a bogăției în Rwanda. În special, acestea ar putea produce o avere estimată pentru fiecare dintre cele 2,148 de celule din Rwanda, cea mai mică unitate administrativă din țară.

Din nefericire, a fost imposibil să se valideze acuratețea acestor estimări, deoarece nimeni nu a realizat vreodată estimări pentru astfel de zone geografice mici în Rwanda. Dar când Blumenstock și colegii și-au agregat estimările în 30 de districte din Rwanda, au constatat că estimările lor au fost foarte asemănătoare cu estimările din Studiul demografic și de sănătate, care este considerat a fi standardul aur al anchetelor din țările în curs de dezvoltare. Deși aceste două abordări au produs estimări similare în acest caz, abordarea lui Blumenstock și a colegilor a fost de aproximativ 10 ori mai rapidă și de 50 de ori mai ieftină decât studiile demografice și de sănătate tradiționale. Aceste estimări dramatic mai rapide și mai mici de costuri creează noi posibilități pentru cercetători, guverne și companii (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) .

Acest studiu este un fel de test Rorschach inkblot: ceea ce oamenii văd depinde de fundalul lor. Mulți oameni de știință sociali văd un nou instrument de măsurare care poate fi folosit pentru a testa teorii despre dezvoltarea economică. Mulți oameni de știință de date văd o nouă problemă de învățare la mașină. Mulți oameni de afaceri văd o abordare puternică pentru deblocarea valorii în datele importante pe care le-au colectat deja. Mulți avocați de confidențialitate văd un memento înfricoșător că trăim într-o perioadă de supraveghere în masă. Și, în sfârșit, mulți factori de decizie consideră că o nouă tehnologie poate ajuta la crearea unei lumi mai bune. De fapt, acest studiu este toate aceste lucruri, și pentru că are acest amestec de caracteristici, îl văd ca o fereastră în viitorul cercetării sociale.