La pobreza es un problema eterno para el hombre, por más que se apliquen controles o políticas para erradicarlas o bien porque es difícil o costosa su detección. Es por ello que distintos grupos han trabajado por años para poder desarrollar métodos más efectivos para poder llevar a cabo investigaciones más precisas, como por ejemplo un último estudio de parte de investigadores de Stanford, quienes pudieron identificar zonas de riesgo social a través del análisis de la luz artificial obtenida por satélite.
El reporte, publicado por Science, da cuenta de que los expertos involucrados mapearon la pobreza de manera precisa y directa, mucho más efectiva que el control puerta a puerta, por medio de un sistema en el que combinaron la vigilancia por satélite con machine learning y así generar mapas de calor. Como sabemos, las imágenes nocturnas obtenidas por satélites para poder obtener información en torno a la riqueza de alguna región, ya que por ejemplo las zonas más iluminadas son frecuentemente lugares mejor posicionados y desarrollados. Para poder comprobar la efectividad del método, analizaron imágenes de cinco países africanos: Malawi, Nigeria, Ruanda, Tanzania y Uganda, y ayudados con un algoritmo para clasificar las diferencias que se obtienen con las fotografías, se aplicó además un modelo de red neuronal convencional para poder estudiarlas. https://www.fayerwayer.com/2016/08/utilizan-satelites-para-poder-mapear-y-ubicar-areas-con-alta-pobreza/