Noticias útiles para predecir mejor los brotes de crisis alimentarias
Un modelo de aprendizaje automático analiza el contenido y la frecuencia de los artículos para predecir con exactitud dónde se producirá el próximo azote del hambre.
Un equipo de investigadores ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que se basa en el contenido de los artículos de prensa para predecir eficazmente los lugares que se enfrentan a riesgos de inseguridad alimentaria. El modelo, que podría utilizarse para ayudar a priorizar la asignación de ayuda alimentaria de emergencia en regiones vulnerables, supone una mejora respecto a las mediciones existentes.
Cada uno de los recuadros de la ilustración contiene un ejemplo de frase en la que el modelo detectó una palabra clave relevante (resaltada en color). Las 167 características textuales que predicen episodios de inseguridad alimentaria se agrupan en 12 categorías de factores de riesgo indicadas en la leyenda y se mapean en una red. El tamaño de un nodo es proporcional a la frecuencia de la característica textual en los artículos de noticias, y la anchura de una arista codifica la proximidad semántica entre nodos.
Samuel Fraiberger and Alice Grishchenko
"Nuestro enfoque podría mejorar drásticamente la predicción de brotes de crisis alimentarias con hasta 12 meses de antelación utilizando tanto flujos de noticias en tiempo real como un modelo predictivo sencillo de interpretar", afirma Samuel Fraiberger, investigador visitante en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York, científico de datos en el Banco Mundial y autor del estudio, que aparece en la revista Science Advances.
"Las mediciones tradicionales de los factores de riesgo de inseguridad alimentaria, como los índices de gravedad de los conflictos o los cambios en los precios de los alimentos, son a menudo incompletas, tardías o anticuadas", añade Lakshminarayanan Subramanian, profesor del Instituto Courant y uno de los autores del trabajo. "Nuestro enfoque aprovecha el hecho de que los factores de riesgo que desencadenan una crisis alimentaria se mencionan en las noticias antes de ser observables con las mediciones tradicionales".
La inseguridad alimentaria amenaza la vida de cientos de millones de personas en todo el mundo. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, el número de desnutridos aumentó de 624 millones de personas en 2014 a 688 millones en 2019. Las condiciones, señalan los autores del documento, se han deteriorado desde entonces debido a la pandemia de Covid-19, el cambio climático y los conflictos armados: en 2021, entre 702 y 828 millones de personas en todo el mundo pasaban hambre. Además, la inseguridad alimentaria grave aumentó tanto a escala mundial como en todas las regiones en 2021.
A pesar de la naturaleza aguda y generalizada de esta aflicción, los métodos actuales para detectar futuras crisis alimentarias se basan en medidas de riesgo que son insuficientes, lo que obstaculiza los esfuerzos para abordarlas.
Para desarrollar un modelo mejor, los autores del artículo, entre los que también se encontraba Ananth Balashankar, doctorando del Courant, consideraron la posibilidad de que la cobertura informativa, que ofrece relatos en tiempo real y sobre el terreno de los acontecimientos locales, pudiera servir como sistema de alerta temprana de crisis alimentarias inminentes.
Los investigadores recopilaron textos de más de 11 millones de artículos periodísticos centrados en casi 40 países con inseguridad alimentaria que se publicaron entre 1980 y 2020. A continuación, desarrollaron un método para extraer frases concretas de estos artículos relacionadas con la inseguridad alimentaria y de forma que captaran la valoración periodística con notable detalle. En concreto, la herramienta tiene en cuenta cerca de 170 características del texto para calibrar correctamente la semántica de las frases relacionadas con la inseguridad alimentaria y marcar cuándo aparecen los artículos. El siguiente es un ejemplo de Sudán del Sur, en el que se destacan tanto la ubicación como los factores de riesgo: "La hambruna puede volver a algunas partes del país, con especial riesgo en el condado oriental de Pibor, donde las inundaciones y las plagas han asolado los cultivos".
A continuación consideraron los datos sobre una serie de factores de riesgo de inseguridad alimentaria -como el recuento de víctimas mortales en conflictos, las precipitaciones, la vegetación y los cambios en los precios de los alimentos- para determinar si existía correlación entre las menciones de estos factores en las noticias y su aparición en los países y regiones estudiados. En este caso, encontraron una alta correlación entre la naturaleza de la cobertura y la ocurrencia sobre el terreno de estos factores, lo que indica que las noticias son un indicador preciso de las condiciones estudiadas.
Pero para determinar si los artículos periodísticos eran, de hecho, un buen predictor de crisis alimentarias posteriores, el equipo necesitaba saber si la naturaleza de la cobertura era un indicador viable de futuras crisis y si estas historias lo hacían con más precisión que las mediciones tradicionales. Utilizando un conjunto más reducido de noticias, los investigadores descubrieron que, entre 2009 y 2020 y en 21 países con inseguridad alimentaria, la cobertura informativa arrojaba predicciones más precisas a nivel local de la inseguridad alimentaria -y lo hacía con hasta 12 meses de antelación- que las mediciones tradicionales que no incluían el texto de las noticias. En particular, también descubrieron que complementar las medidas predictivas tradicionales con la cobertura informativa mejoraba aún más la precisión de las predicciones de la crisis alimentaria, lo que sugiere el valor de los modelos "híbridos".
Los investigadores también ven posibles usos más amplios para su trabajo.
"Los indicadores de noticias podrían extenderse a la predicción de brotes de enfermedades y al futuro impacto del cambio climático", observa Balashankar.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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