Les données socioéconomiques sont généralement coûteuses et difficiles à recueillir. Les principales caractéristiques de ce programme sont les caractéristiques du recensement et de la population, leur âge et leur sexe, ainsi que de nombreux autres détails.
Mais un recensement nécessite une planification importante et coûteuse, une analyse minutieuse et une société relativement stable. Cela est si difficile à faire dans les pays en développement, où la pauvreté, la guerre, la maladie et la famine frappent souvent les pays les plus touchés.
Je sais que les économistes, sociologues et experts en politiques aimeraient beaucoup un moyen moins coûteux et plus rapide de recueillir des données. Ces dernières années, une telle méthode a vu le jour grâce aux téléphones mobiles.
Les téléphones mobiles se sont largement répandus dans les pays en développement, plus rapidement que d’autres services tels que l’électrification. Au Sénégal, par exemple, seuls 24% des ménages sont électrifiés, mais 75% disposent d’un téléphone portable, les personnes les chargeant vraisemblablement avec des moteurs de voiture, des voisins ou ailleurs.
Les données de la téléphonie mobile constituent un véritable trésor de détails sur la société et la condition humaine. Les chercheurs ont l’habitude de mieux comprendre les schémas de mobilité, d’étudier les stratégies de reproduction humaine et de mesurer les niveaux d’alphabétisation. Et les économistes l’ont utilisé pour cartographier la richesse des pays en développement.
Les données de la téléphonie mobile pourraient être complétées et certains cas ont remplacé les résultats du recensement. Mais à quel point ces données peuvent-elles être plus utiles?
Nous obtenons aujourd’hui une réponse partielle au travail de Hadrien Salat et de ses collègues du laboratoire Future Cities à Singapour. Ces gars-là ont analysé les données de téléphonie mobile du Sénégal et ont indiqué que cela permettait de planifier les infrastructures pour tout le pays.
Il peut également être utilisé pour estimer des facteurs tels que la consommation d’électricité, même s’il ne comprend qu’une fraction du nombre total d’habitants.
La méthode de l’équipe était simple. Datant de 2013 avec les données de datation du dernier recensement au Sénégal, la densité de population est de 552 communes ou divisions administratives.
Durée des appels, appels mobiles et appels téléphoniques. et ainsi de suite.
L’équipe a également établi des données sur la consommation d’électricité, une mesure importante pour la planification des infrastructures. Ces données sont plus difficiles à obtenir. Salé et estimé à l’aide d’images satellite de chaque pays.
La question clé qu’ils se posent est de savoir comment ces ensembles de données sont corrélés les uns aux autres. « Ils combinent divers ensembles de données du Sénégal pour évaluer le potentiel des données de téléphonie mobile pour remplacer des données de recensement insuffisantes pour la planification des infrastructures », ont-ils déclaré.
Les résultats offrent des surprises intéressantes. Par exemple, ils constatent que l’activité du téléphone mobile est fortement corrélée à la densité de population recensée. Cependant, l’activité de la téléphonie mobile est fortement corrélée à la consommation d’électricité. En effet, il s’agit d’un indicateur nettement meilleur de la densité de population.
À première vue, c’est un peu un casse-tête. Mais Salat and co explique le résultat en suggérant que l’électricité est le résultat d’activités interdépendantes, mieux corrélées à l’utilisation du téléphone mobile qu’à la densité de la population.
Comment traiter les données d’un téléphone mobile pour obtenir une meilleure estimation de la densité de population et de la consommation d’électricité, même lorsque les données ne couvrent qu’un tiers de la population.
C’est un travail intéressant avec un potentiel important. En tant que démonstration de principe, elle montre à quel point les données de la téléphonie mobile sont un indicateur important de la consommation d’électricité dans les pays en développement. Il est difficile d’imaginer comment les planificateurs pourraient exploiter ce type de vision.
Il est simple d’actualiser les données régulièrement à un coût relativement bas. C’est un contraste frappant avec les données de recensement, qui sont extrêmement coûteuses à rassembler et qui sont mises à jour relativement rarement.
Bien sûr, l’approche n’est pas parfaite. L’un des problèmes est de comprendre la part de marché des fournisseurs de téléphonie mobile et la façon dont elle varie d’une région à l’autre. Cela donnerait aux résultats une plus grande précision.
Néanmoins, je connais des résultats qui suggèrent que les données de la téléphonie mobile pourraient potentiellement changer radicalement la façon dont les agences gouvernementales, les planificateurs et les économistes mesurent et réfléchissent sur les économies et la planification des infrastructures. Ces données pourraient constituer une contribution importante à la réduction de la pauvreté et au développement de l’esprit d’entreprise dans ces régions.
