Les chercheurs ont créé un outil qui, selon eux, peut être utilisé pour prévoir la prévalence des individus dans un pays qui peuvent avoir un accès insuffisant à la nourriture.
Elisa Omodei, auteure de l’étude et professeure adjointe au Département de science des réseaux et des données de l’Université d’Europe centrale, a déclaré que l’outil peut prédire l’insécurité alimentaire jusqu’à 30 jours à l’avance et qu’il pourrait aider les décideurs dans les pays exposés au risque d’insécurité alimentaire en aidant à faciliter des réponses plus rapides.
En utilisant les données de consommation alimentaire du Burkina Faso, du Cameroun, du Mali, du Nigeria, de la Syrie et du Yémen (pays qui ont récemment connu l’insécurité alimentaire), les chercheurs ont analysé les données de 2018-2022.
Les auteurs ont ensuite amélioré leur outil avec des données sur les décès liés au conflit, les prix des denrées alimentaires, les phénomènes météorologiques extrêmes et la survenue du Ramadan tout au long de cette période. L’outil a ensuite été utilisé pour estimer la prévalence des ménages à risque d’un accès insuffisant à la nourriture entre octobre 2021 et février 2022.
D’après leurs recherches, l’équipe affirme que l’outil a été en mesure de prévoir la prévalence de l’insécurité alimentaire au Yémen et en Syrie avec une précision de 99% un jour dans le futur et avec une précision de 72% et 47% respectivement 30 jours dans le futur.
Cependant, les chercheurs ont admis qu’en ce qui concerne les données pour les quatre pays restants, les prédictions de l’outil n’étaient pas aussi précises. Les chercheurs ont déclaré que c’était parce qu’il y avait moins de données disponibles sur la consommation alimentaire par rapport à la Syrie et au Yémen.
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« Cela souligne que les prévisions de l’outil sont plus précises lorsqu’il s’agit d’utiliser des données sur la consommation alimentaire collectées à intervalles réguliers sur de longues périodes et dans un large éventail de zones géographiques », ont déclaré les chercheurs.
Expliquant comment l’outil pourrait être utile, les auteurs suggèrent que leur outil pourrait compléter les techniques existantes de modélisation de l’insécurité alimentaire en fournissant des prévisions rapidement disponibles à l’aide de données en temps réel.
À l’avenir, les auteurs disent que les prédictions de l’outil pourraient être améliorées en incorporant des données de téléphonie mobile ou une exploration automatisée de texte des nouvelles.
