Um diese Krisen vorherzusehen, können Sie i verwenden Vorhersagemodelle Sie basieren jedoch auf Risikomessungen, die häufig verzögert, veraltet oder unvollständig sind. Die Studie der New York University versuchte zu verstehen, wie Vorhersagealgorithmen optimal genutzt werden können.
Die Studie zeigte, dass durch die Zusammenstellung des Textes von 11,2 Millionen Artikeln über ernährungsunsichere Länder, die zwischen 1980 und 2020 veröffentlicht wurden, und die Nutzung der jüngsten Fortschritte in deep learning: Es können beruhigende Ergebnisse erzielt werden. Die Ausarbeitung ermöglichte es, hochfrequente Vorläufer von Lebensmittelkrisen zu extrahieren, die sowohl interpretierbar als auch durch traditionelle Risikoindikatoren validiert sind.
Der Algorithmus von deep learning betonte, dass Krisenindikatoren im Zeitraum von Juli 2009 bis Juli 2020 die Prognosen in 21 Ländern mit unsicherer Ernährung erheblich verbessern, und zwar bis zu 12 Monate früher als Basismodelle, die keine Textinformationen enthalten.
Die Studie konzentriert sich auf die Vorhersage der Ernährungsunsicherheit durch die integrierte Phasenklassifizierung (IPC), die von veröffentlicht wurde Netzwerk der Hungersnot-Frühwarnsysteme (wenige Netto). Diese Klassifizierung ist auf Distriktebene in 37 Ländern mit Ernährungsunsicherheit in Afrika, Asien und Lateinamerika verfügbar und wurde zwischen 2009 und 2015 viermal jährlich und danach dreimal jährlich gemeldet.
Ernährungsunsicherheit wird nach einer Ordinalskala klassifiziert, die aus fünf Stufen besteht: niedrig, Stress, Krise, Notfall und Hungersnot.
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