Sosyal bilimler alanında çalışan ve özellikle de iktisat okuyan kişilerin yabancı olmadığı bir kavram yoksulluk haritası. Kısaca tanımlamak gerekirse yoksulluğun coğrafi alanlara göre dağılımının belirlenmesi diyebiliriz. Yoksulluk haritasının doğru bir şekilde çıkarılmasının, insani yardımlardan ekonomik yatırımlara kadar birçok konuya etkisi var. Bu bakımdan önemli olduğu kadar gerçekleştirilmesi de bir o kadar zor bir iş.
Türkiye’de bu işi merkezi olarak Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) yerine getiriyor. TÜİK’in gerçekleştirdiği Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması’na bağlı olarak bölge yoksulluk oranı rakamları belirleniyor. Tabii ki bu kolay bir iş değil. Bilimsel açıdan ne kadar yeterli bir sayı olduğu tartışılabilir ama Türkiye’de bu çalışmaya kentsel ve kırsal yerlerden bölge nüfusuna paralel olarak yaklaşık 12 bin hane halkı katılıyor. Bu çalışmanın sonucuna göre de yoksulluk haritası çıkarılıyor. Bu çalışmayı merkezi olarak TÜİK gerçekleştiriyor ama bu alanda sadece TÜİK çalışma yapmıyor. Üniversitelerin sosyal bilimler bölümlerinden akademisyenler ile kalkınma ajansları çalışanları da bu alanda emek sarf ediyor. Bu çalışmalarda da TÜİK’in uyguladığı modele benzer klasik yöntemler izleniyor. Onlarca anketör yüzlerce eve giderek katılımcıların sayfalar dolusu anket sorularına cevap vermelerini sağlıyor. Bunun sonucunda da bir analiz üretilerek yoksulluk haritası çıkarılıyor.
Yoksulluk tabii ki evrensel bir konu. Birçok uluslararası örgütün kuruluş hedefleri ya da misyonları arasında yer aldığı gibi Birleşmiş Milletler’in de Sürdürülebilir Gelişim Hedefleri listesinde ilk sırada yer alıyor. Peki sadece ülkemizde bile yoksulluk haritasının çıkarılması çok kolay değilken küresel yoksulluk haritasının çıkarılmasının bir kolay yolu yok mu? ABD’nin California eyaletinde yer alan Stanford Üniversitesi araştırmacıları, teknolojiyi kullanarak çok daha hızlı ve doğru bir şekilde küresel yoksulluk haritasını çıkarmak için kolları sıvamışlar. Geliştirilen yazılım programı sayesinde özellikle aşırı yoksulluğun var olduğu Afrika kıtasında öncelikli olan bölgelerin belirlenmesi amaçlanıyor.
Stanford Üniversitesi araştırmacıları öncelikli olarak uydulardan elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntüleri kullandılar. Hem gündüz hem de gece görüntüleri kullanıldı ve aralarında karşılaştırma yapılarak normalde geceleri aydınlık olması gereken yerler belirlendi. Daha sonra da bu bölgelerden aydınlatılmamış olanlarına elektriğin gitmediği tespit edildi. Bu işlemler çalışmanın başlangıç safhasını oluşturdu. Fakat tabii ki bunun tespit edilmiş olması yoksulluk haritalarının çıkarılması için yeterli değildi.
Yoksulluk içinde yaşayan insanlara insani yardım götürme konusundaki en temel sorun onların tam olarak nerede yaşadıklarının tespit edilmesinde yatıyor. İşte bu noktada, uydulardan elde edilen görüntülerden sağlanan verilerin doğru ve güvenilir analizi büyük bir önem taşıyor. Araştırmacılar da bu verilerin analizini öğrenebilen bir yapay zekâ aracılığıyla yapabilmek için bir yazılım geliştirdiler. Bu yazılımda konvolüsyonel (evrişimli) sinir ağı adı verilen bir makine öğrenme tekniği kullanıldı.
Çalışma Nasıl Yapıldı?
Bu yapay zekâ yazılımı öncelikle gece ve gündüz görüntülerini inceledi. Görüntülerdeki yolları, kentsel yerleşim yerlerini, kırsal alanları, tarım alanlarını, su kaynaklarını ve çalışmaya yardımcı olabilecek birçok yapıyı gece ve gündüz olmaları gereken halleriyle inceleyip öğrendi. Bu sayede yoksulluk haritasını çıkarırken hangi verileri kullanacağını ve hangi kriterleri uygulayacağının ayrımını yapmayı öğrendi. Bölgedeki hareketliliği de inceleyen sistem sonuç olarak bir analize ulaştı. Bundan sonra yapılan ilk iş ise bu analizlerin daha önceden geleneksel yollarla belirlenmiş olan yoksulluk verileriyle karşılaştırılmasıydı. Bu karşılaştırma sonucunda yazılım programının eski yöntemlere göre çok daha başarılı bir haritalama yapabildiği görüldü.
Araştırmacılar ilk olarak 5 Afrika ülkesi üzerine odaklandılar. Bu ülkeler Nijerya, Tanzanya, Uganda, Malavi ve Ruanda. Bu ülkelerin seçilme nedeni ise nüfuslarının büyük oranda mutlak yoksulluk içinde yaşıyor olmaları ve aynı zamanda yazılım programı tarafından yapılan analizleri doğrulayabilecek daha önceden yapılmış anket verilerinin olması.
İlk araştırma sonuçları gelecek için ümit vaat edici. Araştırmacılar yazılım programının halen tamamen kusursuz olmadığını fakat daha da iyileştirmek için çalışmalarının devam ettiğini söylüyorlar. Yine de böylesi bir başlangıcın gelecek için olumlu sonuçlar doğuracağını tahmin edebiliriz. Öncelik Afrika kıtası olmak üzere belki de birkaç yıl içerisinde küresel bir yoksulluk haritası çıkarılmış olacak. Ondan sonra da iş Birleşmiş Milletler başta olmak üzere uluslararası örgütlere ve yardım kuruluşlarına kalıyor.
