移动电话使用能否预测发展中国家的文盲状况？

本研究首次提供证据表明，可以从标准移动电话日志中可靠地预测文盲状况。通过推导一组广泛的反映用户财务、社交和移动模式的移动电话指标，我们展示了如何使用监督机器学习来预测一个亚洲发展中国家的个体文盲状况，并通过大规模调查进行了外部验证。该模型的平均表现比随机猜测好 10 倍，准确率达到 70%。此外，我们展示了如何将个体文盲状况聚合起来，并以基站分辨率在地理上进行映射。文盲状况的地理映射对于了解文盲人群的位置以及资源投放地点至关重要。在不发达国家，此类映射通常基于空间和时间分辨率低的过时住户调查。全球每五个人中就有一人面临文盲问题，据估计文盲每年给全球经济造成超过 1 万亿美元的损失。这些结果有可能以前所未有的规模实现成本效益高、无需问卷的文盲相关问题调查。