論文の概要: Sustainable Visions: Unsupervised Machine Learning Insights on Global Development Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12427v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 21:54:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:40:58.406003
• Title: Sustainable Visions: Unsupervised Machine Learning Insights on Global Development Goals
• Title（参考訳）: 持続可能なビジョン:グローバルな開発目標に関する教師なしの機械学習の洞察
• Authors: Alberto García-Rodríguez, Matias Núñez, Miguel Robles Pérez, Tzipe Govezensky, Rafael A. Barrio, Carlos Gershenson, Kimmo K. Kaski, Julia Tagüeña,
• Abstract要約: 2030年アジェンダ・フォー・サステナブル・ディベロップメント(Agenda for Sustainable Development)は、世界各国が開発におけるグローバルな課題に取り組むための17の目標を概説している。 我々は、教師なし機械学習(ML)技術を用いて、107カ国から20年以上(2000-2022年)にわたって時系列データを分析するために、新しいデータ駆動手法を用いてきた。 SDGsの進展は, 地理的, 文化的, 社会経済的要因に大きく影響されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3764231189632788
• License:
• Abstract: The 2030 Agenda for Sustainable Development of the United Nations outlines 17 goals for countries of the world to address global challenges in their development. However, the progress of countries towards these goal has been slower than expected and, consequently, there is a need to investigate the reasons behind this fact. In this study, we have used a novel data-driven methodology to analyze time-series data for over 20 years (2000-2022) from 107 countries using unsupervised machine learning (ML) techniques. Our analysis reveals strong positive and negative correlations between certain SDGs (Sustainable Development Goals). Our findings show that progress toward the SDGs is heavily influenced by geographical, cultural and socioeconomic factors, with no country on track to achieve all the goals by 2030. This highlights the need for a region-specific, systemic approach to sustainable development that acknowledges the complex interdependencies between the goals and the variable capacities of countries to reach them. For this our machine learning based approach provides a robust framework for developing efficient and data-informed strategies to promote cooperative and targeted initiatives for sustainable progress.
• Abstract（参考訳）: 2030年の国連持続可能な開発のためのアジェンダは、世界の国々が開発におけるグローバルな課題に取り組むための17の目標を概説している。 しかし、これらの目標に向けた各国の進展は予想よりも遅かったため、この事実の背景にある理由を調査する必要がある。 本研究では,教師なし機械学習(ML)技術を用いて107カ国から20年以上(2000-2022年)にわたって時系列データを分析するために,新しいデータ駆動手法を用いた。 SDG(Sustainable Development Goals)とSDG(Sustainable Development Goals)との間には,強い正負の相関関係が認められた。 SDGの進展は地理的,文化的,社会経済的要因に大きく影響され,2030年までにすべての目標を達成する国が存在しないことが示唆された。 このことは、持続可能な開発への地域固有の体系的なアプローチの必要性を強調しており、目標と国が到達するための可変能力の間の複雑な相互依存を認識している。 このために、機械学習ベースのアプローチは、持続可能な進歩のための協調的および目標とするイニシアティブを促進するために、効率的でデータインフォームド戦略を開発するための堅牢なフレームワークを提供します。

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