¿Cómo podemos usar la ciencia de datos para ayudar a los países del tercer mundo?

Gracias por un A2A.

Sin duda, la ciencia de datos puede agregar mucho valor en la ayuda de los condados del tercer mundo. Ya hay muchas historias de éxito que puedes encontrar en línea.

La focalización es definitivamente una actividad en la que todos los programas de ayuda deberían concentrarse. Con un presupuesto limitado, el programa de ayuda de una ONG debe saber cuál es el grupo más vulnerable de personas que necesitan ayuda. La analítica puede ser de gran ayuda aquí para clasificar a las personas y luego ayudar a los que más lo necesitan.

Los datos son bastante importantes para la ciencia de datos y, en muchos casos, no están disponibles o no están listos para el análisis, pero hay formas (por ejemplo, usar datos públicos) para abordar eso o tal vez combinar datos públicos con los datos recopilados para el programa.

Estas publicaciones de blog deberían darle mucha más claridad.

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En el contexto para ayudar a los países del tercer mundo, el poder está en la organización. Muchas organizaciones, generalmente sin fines de lucro y humanitarias, o privadas y de apoyo a la pobreza y los recursos encabezan este frente. Han acumulado el marco político y el apoyo humano para lograr los objetivos. La forma en que se usa la ciencia de datos está en la metodología sobre la tecnología actual en la empresa, para aumentar la misión. En el mejor de los casos, la ciencia de datos debe difundirse a todo el personal de la empresa y ampliar los esfuerzos para ayudar a los países del tercer mundo. Más específicamente, estas empresas probablemente alivien la pobreza y los recursos en las comunidades de dichos países del tercer mundo. La forma correcta de ver la metodología cuantitativa avanzada en ciencia de datos es el apoyo a las empresas establecidas y su organización de personal.

Si le interesa este tema, puede consultar esta entrevista con Ofir Reich: Ofir sobre el uso de la ciencia de datos para terminar con la pobreza y la distinción espuria de acción / inacción. Reich comenzó haciendo matemáticas en el ejército, antes de pasar 8 años en nuevas empresas tecnológicas, pero luego hizo un giro brusco para convertirse en un científico de datos centrado en ayudar a los pobres del mundo.

Ayuda a prevenir la evasión fiscal al identificar compañías falsas en India, permitir que Afganistán les pague electrónicamente a sus maestros y elevar los rendimientos para los agricultores etíopes enviándoles mensajes cuando las condiciones locales hacen que sea ideal aplicar fertilizantes. O al menos esa es la esperanza: también está trabajando en formas de evaluar si esas intervenciones realmente funcionan.

La respuesta es simplemente reorganizar las palabras de su pregunta. “¿Cómo podemos usar Data Science para ayudar a los países del tercer mundo?” => “Cómo podemos ayudar a los países del tercer mundo a usar Data Science”. La capacitación individual para usar el análisis de datos y la automatización es lo que necesitan. Las personas en los países del tercer mundo trabajan tan duro como las del primer mundo; solo que no es tan eficiente debido a la falta de uso de datos para la optimización y la pérdida de horas de trabajo en tareas que pueden automatizarse

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