論文の概要: Predicting cell phone adoption metrics using satellite imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07311v5
• Date: Tue, 8 Jun 2021 20:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 22:14:18.197797
• Title: Predicting cell phone adoption metrics using satellite imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像を用いた携帯電話利用の予測
• Authors: Edward J. Oughton and Jatin Mathur
• Abstract要約: 世界の人口の約半数はインターネットにアクセスできないが、デジタル接続は経済発展の機会に革命をもたらすことによって貧困を減らすことができる。 モバイルネットワーク事業者と政府は、特に需要が不明なグリーンフィールド地域で、インフラ投資が有効かどうかを効果的に判断するのに苦労している。 本稿では,携帯電話の普及やモバイルサービスへの支出など通信需要の指標を予測するために,公開衛星画像を用いた機械学習手法を提案し,その手法をマラウイとエチオピアに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Approximately half of the global population does not have access to the internet, even though digital connectivity can reduce poverty by revolutionizing economic development opportunities. Due to a lack of data, Mobile Network Operators and governments struggle to effectively determine if infrastructure investments are viable, especially in greenfield areas where demand is unknown. This leads to a lack of investment in network infrastructure, resulting in a phenomenon commonly referred to as the `digital divide`. In this paper we present a machine learning method that uses publicly available satellite imagery to predict telecoms demand metrics, including cell phone adoption and spending on mobile services, and apply the method to Malawi and Ethiopia. Our predictive machine learning approach consistently outperforms baseline models which use population density or nightlight luminosity, with an improvement in data variance prediction of at least 40%. The method is a starting point for developing more sophisticated predictive models of infrastructure demand using machine learning and publicly available satellite imagery. The evidence produced can help to better inform infrastructure investment and policy decisions.
• Abstract（参考訳）: 世界の人口の約半数はインターネットにアクセスできないが、デジタル接続は経済発展の機会に革命を起こすことで貧困を減らすことができる。 データ不足のため、Mobile Network Operatorsと政府は、特に需要が不明なグリーンフィールド地域で、インフラ投資が有効かどうかを効果的に判断するのに苦労している。 これにより、ネットワークインフラストラクチャへの投資が不足し、一般的には‘デジタル分割’と呼ばれる現象が発生する。 本稿では,携帯電話の普及やモバイルサービスへの支出などの通信需要指標を予測するために,公開衛星画像を用いた機械学習手法を提案し,その手法をマラウイとエチオピアに適用する。 我々の予測機械学習アプローチは、人口密度または夜間光度を使用するベースラインモデルより一貫して優れており、データの分散予測は少なくとも40%向上している。 この方法は、機械学習と公開衛星画像を用いて、インフラ需要のより洗練された予測モデルを開発するための出発点である。 得られた証拠は、インフラ投資と政策決定をよりよく知らせる助けになる。

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