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Uma equipe de pesquisadores desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina que utiliza o conteúdo de artigos de notícias para prever com eficácia locais que enfrentam riscos de insegurança alimentar. O modelo, que pode ser usado para ajudar a priorizar a alocação de assistência alimentar de emergência em regiões vulneráveis, marca uma melhoria em relação às medições existentes.
“Nossa abordagem pode melhorar drasticamente a previsão de surtos de crise alimentar com até 12 meses de antecedência, usando fluxos de notícias em tempo real e um modelo preditivo simples de interpretar”, diz Samuel Fraiberger, pesquisador visitante do Instituto Courant da Universidade de Nova York. of Mathematical Sciences, cientista de dados do Banco Mundial e autor do estudo, publicado na revista Avanços da ciência.
“Medidas tradicionais de fatores de risco de insegurança alimentar, como índices de gravidade de conflitos ou mudanças nos preços dos alimentos, geralmente são incompletas, atrasadas ou desatualizadas”, acrescenta Lakshminarayanan Subramanian, professor do Courant Institute e um dos autores do artigo. “Nossa abordagem aproveita o fato de que os fatores de risco que desencadeiam uma crise alimentar são mencionados nas notícias anterior para ser observável com medições tradicionais.”
A insegurança alimentar ameaça a vida de centenas de milhões de pessoas em todo o mundo. Segundo a Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação, o número de subnutridos aumentou de 624 milhões de pessoas em 2014 para 688 milhões em 2019. , e conflitos armados — em 2021, entre 702 e 828 milhões de pessoas em todo o mundo passaram fome. Além disso, a insegurança alimentar grave aumentou globalmente e em todas as regiões em 2021.
Apesar da natureza aguda e generalizada dessa aflição, os métodos atuais para detectar futuras crises alimentares dependem de medidas de risco que são insuficientes, dificultando os esforços para enfrentá-las.
Ao trabalhar para desenvolver um modelo melhor, os autores do artigo, que também incluíam Ananth Balashankar, doutorando do Courant, consideraram a possibilidade de que a cobertura jornalística, que oferece relatos locais em tempo real dos desenvolvimentos locais, pudesse servir como um sistema de alerta precoce para crises alimentares iminentes.
Os pesquisadores coletaram textos de mais de 11 milhões de artigos de notícias focados em quase 40 países com insegurança alimentar publicados entre 1980 e 2020. Eles então desenvolveram um método para extrair frases específicas nesses artigos relacionadas à insegurança alimentar e de maneiras que capturam a avaliação jornalística em detalhes notáveis. Especificamente, a ferramenta conta com cerca de 170 recursos de texto para aferir corretamente a semântica das frases referentes à insegurança alimentar e marcar quando os artigos aparecem. O seguinte é um exemplo do Sudão do Sul, que descreve a localização e os fatores de risco: “A fome pode voltar a algumas partes do país, com o condado oriental de Pibor, onde inundações e pragas devastaram as plantações, em risco particular.”
Eles então consideraram dados sobre uma série de fatores de risco de insegurança alimentar – como contagem de mortes em conflitos, chuva, vegetação e mudanças nos preços dos alimentos – para determinar se havia correlação entre as menções a esses fatores nas notícias e sua ocorrência no estudo. países e regiões. Aqui, eles encontraram uma alta correlação entre a natureza da cobertura e as ocorrências locais desses fatores, indicando que as notícias são um indicador preciso das condições estudadas.
Mas para determinar se os artigos de notícias eram, de fato, uma boa preditor das crises alimentares subsequentes, a equipe precisava saber se a natureza da cobertura era um indicador viável de futuro crises e se essas histórias o fizeram com mais precisão do que as medições tradicionais. Usando um conjunto menor de notícias, os pesquisadores descobriram que, de 2009 a 2020 e em 21 países com insegurança alimentar, a cobertura de notícias produziu previsões mais precisas no nível local de insegurança alimentar – e o fez com até 12 meses de antecedência – – do que as medições tradicionais que não incluíam o texto da notícia. Notavelmente, eles também descobriram que suplementando medidas preditivas tradicionais com cobertura de notícias melhoraram ainda mais a precisão das previsões de crises alimentares, sugerindo o valor de modelos “híbridos”.
Os pesquisadores também veem potenciais usos maiores para seu trabalho.
“Os indicadores de notícias podem ser estendidos para a previsão de surtos de doenças e o impacto futuro da mudança climática”, observa Balashankar.
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