La lucha contra la pobreza está recibiendo ayuda desde el cielo.
Imágenes satelitales están ayudando a los investigadores a mapear áreas de extrema pobreza, lo cual podría ayudar a identificarlas con mayor rapidez y precisión.
Eliminar la pobreza extrema para 2030 es el primero de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible adoptados por las Naciones Unidas en 2015.
Los expertos generalmente miden la pobreza utilizando datos de censos y encuestas de hogares. Pero estas herramientas son caras, consumen mucho tiempo y requieren mucha mano de obra. Los países suelen hacerlo solo una vez cada varios años.
Por otro lado, los satélites mapean la superficie completa del globo en alta resolución cada varios días. Las imágenes se están volviendo mejores y más baratas a medida que un número creciente de redes de satélite públicas y privadas entran en servicio.
Los investigadores han utilizado el brillo de las luces en las fotos nocturnas para calcular la actividad económica de una región. Otros han aplicado el aprendizaje automático para identificar pueblos más ricos y más pobres a partir de imágenes de satélite. Otro grupo clasificó aldeas y vecindarios ricos y pobres en función de la densidad de los edificios y la cubierta vegetal.
Un nuevo estudio toma el aspecto más detallado hasta la fecha. Dentro de una sola aldea, distinguió a los hogares individuales más pobres de sus vecinos más ricos con 62 por ciento de precisión.
El estudio se centra en Sauri, una aldea en la zona rural de Kenia que formaba parte del Proyecto de Aldeas del Milenio, un experimento a gran escala para aliviar la pobreza. La información detallada sobre los ingresos y activos de cada hogar se recopiló en 2005.
En las imágenes satelitales de la aldea, los investigadores midieron el tamaño de cada vivienda y estudiaron las tierras agrícolas que la rodeaban.
No es sorprendente que las casas más pequeñas generalmente albergaran a personas más pobres.
Curiosamente, los investigadores también encontraron que las familias más pobres tendían a tener más campos de cultivo en septiembre. En esta parte de Kenia, eso generalmente significa que los agricultores están preparando la tierra para un segundo cultivo.
Esa es una empresa arriesgada, dijo el geógrafo de la Universidad de Edimburgo y autor principal del estudio, Gary Watmough, porque las lluvias de final de temporada fallan hasta la mitad del tiempo en esta región.
"En general, [la siembra tardía] solo la realizan los hogares más pobres porque es una necesidad", dijo. "O bien no tienen suficiente tierra o necesitan tener ese seguro, en caso de que algo salga mal".
Las imágenes satelitales también encontraron que los campos de los hogares más pobres cultivaban por períodos más cortos.
El estudio es un gran paso adelante, que demuestra "el potencial de los datos satelitales para distinguir entre la riqueza de usted y su vecino", dijo el economista del Banco Mundial David Newhouse, quien no participó en la investigación.
Sugirió que las inquietudes sobre la privacidad deberían abordarse antes de que se pueda ampliar.
Además, los marcadores de pobreza encontrados en esta área no serán los mismos en todas partes. El enfoque debería adaptarse a diferentes ubicaciones. Y la precisión del sistema, 62 por ciento, no es excelente por sí sola.
"Creo que la ciencia está muy por delante de la factibilidad práctica", dijo Newhouse.
Pero no está claro que los cambios en la pobreza sean visibles desde el espacio. Eso es algo que Watmough y sus colegas estarán investigando. Tienen datos de encuestas de Sauri de 2005 y 2008. El siguiente paso es buscar diferencias en las imágenes.
"Nadie ha visto nunca cómo ha cambiado la pobreza en un período de tiempo y cómo ha cambiado la imagen de un satélite en ese mismo período", dijo.
