利用卫星图像预测手机采纳指标
计算机与社会
2021-06-10 v5 综合经济学
经济学
摘要
尽管数字连接可以通过彻底改变经济发展机会来减少贫困，但全球约一半人口仍无法接入互联网。由于缺乏数据，移动网络运营商和政府难以有效判断基础设施投资是否可行，尤其是在需求未知的未开发地区。这导致网络基础设施投资不足，造成了通常被称为“数字鸿沟”的现象。本文提出了一种机器学习方法，利用公开可用的卫星图像预测电信需求指标，包括手机采纳率和移动服务支出，并将该方法应用于马拉维和埃塞俄比亚。我们的预测性机器学习方法在数据方差预测方面至少提升了 40%，持续优于使用人口密度或夜光亮度作为输入的基线模型。该方法是利用机器学习和公开卫星图像开发更复杂的基础设施需求预测模型的起点。所产生的证据有助于更好地为基础设施投资和政策决策提供信息。
引用
@article{arxiv.2006.07311,
title = {Predicting cell phone adoption metrics using satellite imagery},
author = {Edward J. Oughton and Jatin Mathur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07311},
year = {2021}
}