A fejlesztési támogatásokból származó pénzeket iskolák építésére, falvak elektromos hálózatra való rákötésére és az egészségügyi ellátás bővítésére fordítják a szegényebb országokban. A fejlesztési segélyprojektek részletes és naprakész áttekintése fontos ahhoz, hogy a kapcsolódó pénzeszközöket a lehető leghatékonyabban használják fel. Eddig azonban a projektek és a donorintézmények nagy száma miatt nehéz volt ilyen áttekintést készíteni - írja sajtóközleményében az ETH Zürich.
Malte Toetzke és Nicolas Banholzer, az ETH Zürich MTEC tanszékének doktoranduszai Stefan Feuerriegel professzorral együtt dolgoznak azon, hogy egy új elemzési módszerrel nagyobb áttekinthetőséget teremtsenek a globális fejlesztési segélyekről. A kutatók mesterséges intelligencia (AI) segítségével tematikus csoportokba sorolják a pénzmozgásokat. Így láthatóvá válik, hogyan oszlik meg a finanszírozás a tematikus területek, országok és évek között, és hol lehet szükség intézkedésre. Eredményeiket nemrég publikálták a Nature Sustainabilitycall_made című folyóiratban.
Hogyan működik az algoritmus
Az elemzés alapja a 2000 és 2019 között végrehajtott 3,2 millió fejlesztési segélyprojekt, amelyekbe összesen 2,8 billió amerikai dollárt fektettek be. A projektleírások alapján az AI-alapú algoritmus 173 tematikus kategóriába sorolta a projekteket. Figyelembe kellett venni, hogy ezek a jelentések nem voltak formálisan strukturáltak: például nyelvezetük és szöveghosszuk tekintetében is különböztek.
"A folyamatot úgy is felfoghatjuk, mintha egy egész könyvtárat próbálnánk elolvasni, és a hasonló könyveket témakörökre szabott polcokba sorolni" - magyarázza Malte Toetzke, az ETH Zürich fenntarthatóság és technológia tanszékének doktorandusza. "Algoritmusunk 200 különböző dimenziót vesz figyelembe annak meghatározásához, hogy ez a 3,2 millió projekt mennyire hasonlít egymásra - ez egy ember számára lehetetlen munkaterhelés."
A korábbi megközelítésekhez képest ez a kategorizálás differenciáltabb; az elemzett projektekből, nem pedig egy meglévő osztályozási rendszerből ered. "Nagyon részletesen strukturálhatjuk a sok projektet anélkül, hogy előre tudnunk kellene, pontosan mit keresünk" - mondja Toetzke. "Ez lehetővé tette számunkra, hogy olyan kategóriákat találjunk, amelyeket korábban nem elemeztek szisztematikusan, vagy csak nemrég váltak aktuálissá."
Trendek és átláthatóság
Toetzke megjegyzi, hogy az elemzés tematikus tendenciákra utal a fejlesztési segélyek terén. "Az elmúlt években egyre több pénz ment a hátrányos helyzetű csoportok befogadása és egyenlősége, az éghajlatváltozás és a fenntarthatóság, valamint a magánvállalkozások támogatása terén megvalósuló projektekre".
Az éghajlatváltozás területén a szerzők még mélyebbre ásnak. Egyrészt bemutatják, hogy az éghajlatváltozás következményeihez való alkalmazkodással kapcsolatos projektekre szánt fejlesztési támogatás a 2015-ös párizsi éghajlat-változási megállapodás óta megduplázódott. Ugyanakkor azonban a teljes környezetvédelmi ágazatra - amely az éghajlatváltozáshoz való alkalmazkodás mellett olyan területeket is magában foglal, mint az üvegházhatású gázok kibocsátásának csökkentése, az energiahatékonyság növelése és a biológiai sokféleség megőrzése - szánt pénzek 2015 óta némileg csökkentek. Ezen eredmények alapján a szerzők arra a következtetésre jutottak, hogy a nemzetközi közösség csak részben teljesítette a Párizsban tett ígéretét, miszerint növelni fogja az éghajlatváltozással kapcsolatos projektekre szánt fejlesztési támogatásokat.
Jobb koordináció globális áttekintéssel
A kutatási projekt először teszi lehetővé a fejlesztési segélyek pénzmozgásának globális áttekintését. "Csak akkor lehet a projekteket globális szinten érdemben koordinálni, ha tudjuk, hogy mely országok, területek és szervezetek kapnak támogatást" - mondja Nicolas Banholzer, az ETH vezetői információs rendszerek tanszékének munkatársa.
A mesterséges intelligencia alapú nyomon követés segíthet a fejlesztési szervezeteknek abban is, hogy az ENSZ fenntartható fejlődési céljaival összhangban jobb, adatvezérelt döntéseket hozzanak.
