Os matema¡ticos tem usado o aprendizado de ma¡quina para desenvolver um novo modelo para medir a pobreza em diferentespaíses, que elimina as velhas noções de uma 'linha de pobreza' fixa.

O estudo realizado por acadaªmicos da Aston University, publicado na revista Nature Communications , sugere que o pensamento dominante sobre a pobreza estãodesatualizado porque da¡ muita aªnfase a s noções subjetivas de necessidades ba¡sicas e não consegue capturar a complexidade total de como as pessoas usam sua renda.

Eles dizem que seu novo modelo - que usa algoritmos de computador para sintetizar grandes quantidades de gastos e dados econa´micos - pode ajudar os formuladores de políticas em todo o mundo a prever os na­veis de pobreza futuros e planejar intervenções para aliviar o problema.

"Ninguanãm jamais usou o aprendizado de ma¡quina para decodificar a pobreza multidimensional antes", disse o pesquisador principal, Dr. Amit Chattopadhyay, da Faculdade de Engenharia e Ciências Fa­sicas da Universidade de Aston. "Isso muda completamente a maneira como as pessoas deveriam encarar a pobreza."

As medidas estabelecidas de pobreza tentam identificar umnívelmoneta¡rio limite abaixo do qual uma pessoa ou familia édefinida como 'pobre'. Essas definições tem suas origens nos manãtodos desenvolvidos no século 19 e no ini­cio do século 20 por reformadores como Ernst Engel e Seebohm Rowntree.

Atualmente, o Banco Mundial define a Linha Internacional de Pobreza em US $ 1,90 por dia, com cerca de 10% da população mundial - cerca de 700 milhões de pessoas - vivendo com menos do que isso. Isso se baseia em uma avaliação subjetiva da receita necessa¡ria para cobrir as necessidades ba¡sicas dospaíses mais pobres , ajustada pela paridade do poder de compra (PPC).

No novo estudo, os pesquisadores analisaram 30 anos de dados da andia, dividindo as despesas em três grandes categorias de 'alimentos ba¡sicos', como cereais, 'outros alimentos', incluindo carne e 'não alimentares', cobrindo outras despesas, como habitação e custos de transporte. O modelo pode ser aplicado a qualquerpaís.

Ao reconhecer a interação 'push-and-pull' entre as três categorias - mais gastos em uma área geralmente significa uma redução nos gastos em outra - permite uma medida de pobreza mais hola­stica que pode se ajustar a s circunsta¢ncias de cadapaís. Os pesquisadores combinaram conjuntos de dados sobre rendimentos, ativos e mercados de commodities do Banco Mundial e outras fontes para produzir um modelo matema¡tico que foi capaz não apenas de prever com precisão os na­veis de pobreza anteriores na andia e nos Estados Unidos, mas também para prever os na­veis futuros com base em certas premissas econa´micas.

Ao levar em conta a elasticidade da oferta e da demanda no mercado, o modelo revisa o número de pessoas tradicionalmente consideradas "pobres" em uma "classe média" mais prática . Ele pode ser dimensionado para refletir as condições em sub-regiaµes de umpaís ou mesmo reduzido para uma única cidade ou bairro, dependendo dos dados dispona­veis.

“O pensamento atual sobre a pobreza éaltamente subjetivo, porque 'pobreza' significara¡ coisas diferentes em diferentespaíses e regiaµes”, acrescentou o Dr. Chattopadhyay. "Com este modelo, finalmente temos um a­ndice de pobreza multidimensional que reflete a experiência do mundo real das pessoas, onde quer que vivam e em grande parte independente da classe social a que são consideradas pertencentes.

"a‰ importante ressaltar que éum modelo que leva em consideração as circunsta¢ncias econa´micas em que as pessoas se encontram e os fatores que podem fazer a maior diferença para seu bem-estar material. Como tal, pode ser uma ferramenta importante para governos e formuladores de políticas em todo o mundo na identificação da pobreza e colocar em prática intervenções que realmente o enfrentem. "