표지 기사： 전화와의 연관성

표지에는 케냐 마타시아 마을의 농산물 가판대에서 휴대전화를 사용하는 Yournina Akinyi의 모습이 담겨 있다. 이번 주 호에서 Joshua Blumenstock과 연구진들은 휴대전화 네트워크에서 얻은 빅 데이터를 통해 인도적 지원 대상 타겟팅을 어떻게 개선할 수 있는지를 보여주었다. 가장 도움이 필요한 사람들을 신속하게 식별하는 것은 위기 상황에서 매우 중요한 과제이다. Blumenstock과 그의 연구팀은 기존 조사 데이터를 사용하여 휴대전화 데이터의 빈곤 패턴을 인식하도록 기계 학습 알고리즘을 훈련시켰다. 연구진들의 방법은 토고(Togo)에서 COVID-19 구호를 위해 수백만 달러를 분배하는 데 사용되었다. 연구진들은 기존 타겟팅 방법과 비교하여 기계 학습 접근 방식이 도움이 필요한 사람들의 비율을 4-21% 감소시켰으며, 이는 전화와 같은 데이터 소스가 위기 시 구호 분배를 향상시킬 수 있음을 시사한다고 발표하였다. 표지 이미지: GiveDirectly