論文の概要: A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01631v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 16:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 13:07:08.168731
• Title: A Comparative Analysis of Wealth Index Predictions in Africa between three Multi-Source Inference Models
• Title（参考訳）: 3つのマルチソース推論モデルによるアフリカにおけるウェルス指数予測の比較分析
• Authors: Márton Karsai, János Kertész, Lisette Espín-Noboa,
• Abstract要約: We analyze the International Wealth Index (IWI) predict by Lee and Braithwaite (2022) and Esp'in-Noboa et al. (2023) with the Relative Wealth Index (RWI) infered by Chi et al. (2022) across six-Saharan African countries。 分析の結果,これらのモデル間の富の予測の傾向と相違点が明らかになった。 これらの知見は、特定のモデルの妥当性に関する懸念を提起し、政策決定に使用される富の予測アルゴリズムに対する厳密な監査の重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02730969268472861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Poverty map inference has become a critical focus of research, utilizing both traditional and modern techniques, ranging from regression models to convolutional neural networks applied to tabular data, satellite imagery, and networks. While much attention has been given to validating models during the training phase, the final predictions have received less scrutiny. In this study, we analyze the International Wealth Index (IWI) predicted by Lee and Braithwaite (2022) and Esp\'in-Noboa et al. (2023), alongside the Relative Wealth Index (RWI) inferred by Chi et al. (2022), across six Sub-Saharan African countries. Our analysis reveals trends and discrepancies in wealth predictions between these models. In particular, significant and unexpected discrepancies between the predictions of Lee and Braithwaite and Esp\'in-Noboa et al., even after accounting for differences in training data. In contrast, the shape of the wealth distributions predicted by Esp\'in-Noboa et al. and Chi et al. are more closely aligned, suggesting similar levels of skewness. These findings raise concerns about the validity of certain models and emphasize the importance of rigorous audits for wealth prediction algorithms used in policy-making. Continuous validation and refinement are essential to ensure the reliability of these models, particularly when they inform poverty alleviation strategies.
• Abstract（参考訳）: 貧困マップ推論は、回帰モデルから、表形式データ、衛星画像、ネットワークに適用された畳み込みニューラルネットワークまで、伝統的な技術と現代的な技術の両方を活用することで、研究の重要な焦点となっている。 トレーニングフェーズのモデルの検証には多くの注意が向けられているが、最終的な予測はより精査されていない。 本研究では,Lee and Braithwaite (2022) と Esp\'in-Noboa et al (2023) が予測した国際ウェルス指数 (IWI) と,Chi et al (2022) が推定した相対ウェルス指数 (RWI) をサブサハラアフリカ6カ国で分析した。 分析の結果,これらのモデル間の富の予測の傾向と相違点が明らかになった。 特に、トレーニングデータの違いを考慮しても、LeeとBraithwaiteの予測とEsp\'in-Noboa et alとの有意な相違と予期せぬ相違が見られた。 対照的に、Esp\in-Noboa et al と Chi et al によって予測される富分布の形状はより密接な整合性を示し、類似の歪度を示唆している。 これらの知見は、特定のモデルの妥当性に関する懸念を提起し、政策決定に使用される富の予測アルゴリズムに対する厳密な監査の重要性を強調している。 継続的検証と改善は、これらのモデルの信頼性を確保するために不可欠である。

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