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持続可能な開発のためのグリッド化された人口データ:SDSNTReNDSアナリストHaydenDahmmとのQ&A

24月XNUMX日にSDSNTReNDSと一緒に開催されるこのトピックに関するウェビナーに先立ち、グリッド化された人口データを使用して緊急事態に対応し、持続可能な開発目標の達成に向けてどのように取り組むことができるかについて詳しく聞いています。

今週後半に、国際科学会議は、国連持続可能な開発ソリューションネットワークのデータと統計に関するテーマ別研究ネットワークに参加します(SDSNのトレンド)専門家のパネルとともに、感染症や災害対応を含むさまざまなアプリケーションでのグリッド化された人口データの使用に関するウェビナー。 調査計画; 海面上昇; 水の利用可能性など。 ウェビナーは、TReNDSレポートの最近の公開に続きます。 誰も地図から離れない:持続可能な開発のためのグリッド化された人口データのガイド. 詳細については、レポートの共著者に追いつきました ヘイデン・ダーム.


ヘイデン・ダーム
SDSNTReNDSアナリスト

グリッド化された人口データの問題が今非常に重要なのはなぜですか? レポートは何を目指していますか? 

持続可能な開発目標と私たちが現在直面している複数の進行中の危機により、人口がどのように分布しているかを理解することがこれまで以上に重要になっています。 脆弱なコミュニティがどこに拠点を置いているかを特定できることは、潜在的な病気のホットスポットの特定などのサービスを提供するために重要であり、グリッド化された人口データはこれらの問題に取り組むための重要なツールです。 

同時に、現在利用可能なグリッド化された母集団データ製品のそれぞれは、異なる仮定と異なる基礎となるデータを採用しており、全体的な理解を深めるのに役立ちますが、これらは利用可能なデータセットから選択するときに考慮する必要がある違いです。 これらの製品を理解することは、それらの効果的で情報に基づいた使用に不可欠であり、それがこのレポートで提供することを目指しています。グリッド化された人口データのトピックを紹介するだけでなく、潜在的なユーザーがこれらの違いをナビゲートするのを支援することです。利用可能なデータセット。

グリッド化された人口データは、危機的状況や緊急時にどのように使用できますか? 

レポートでは、国連世界食糧計画(WFP)は、自然災害に対応するためのルーチンの一部として、グリッド化された人口データを採用しています。 地震が発生した場合、または熱帯低気圧が近づいている場合、彼らはこれらの災害の影響ゾーンのリアルタイム推定を適用し、それを人口データと重ね合わせて、影響を受けた人の数と場所を自動的に推定することができます一般的に配置されています。 これにより、WFPは、必要なリソースの量とそれらを展開する必要がある場所をすばやく判断できます。 その後、彼らはこの情報を人道セクターの他の協力者に提供することができ、危機の潜在的な範囲を決定するのを待つ必要がなく、迅速に動員することができます。 彼らは、影響がどのようなものであるかについて、少なくともある程度の感覚をすぐに得ることができます。 地上に着いたら、追加のデータソースを使用してこれらの推定値を改善できますが、このタイプの応答を有効にするには、他の形式の情報と組み合わせることができる標準形式でグリッド化された母集団データを利用できるようにする必要があります。 

集団がどのように分布しているかを理解することも、病気の発生に対応する際に重要です。 2013年から2016年のエボラ出血熱危機の際に遭遇した重大な問題のXNUMXつは、西アフリカのどこにコミュニティが存在するかに関する詳細なデータの欠如であり、テストの実施と医療リソースの適切な配布が困難であったことが示唆されています。 COVID応答の一部として、グリッド化された母集団データは、潜在的な広がりを推定したり、さまざまな封じ込め措置の影響を計算したりするために研究者によって使用されてきました。 国際地球科学情報ネットワークセンター(シーゼン)世界のグリッド人口を生み出すコロンビア大学(GPW)コレクションは、COVIDケースに関するデータと組み合わせて、さまざまな利用可能な製品からのグリッド化された母集団データのオンラインビューアを作成しました。これにより、発生の可能性を簡単に評価できます。 彼らのプラットフォームを使用して、自分で選択した特定の地理的領域でのさまざまな発生率をすぐに計算できます。

この種のグリッド化された人口データは、NGOや研究者によって使用されているとおっしゃいました。 政策立案者や他のグループによっても使用されていますか?

例として、私はそれを知っています あなたがいった グリッド化された人口データを定期的に使用します。 ランドスキャン、これは米国連邦政府によって作成されています。 彼らは、国連世界食糧計画と同様の方法で、地震やハリケーンなどの災害シナリオに対応する際に、このデータセットに依存しています。 

私たちの研究の一部には、 持続可能な開発データのためのグローバルパートナーシップ、さまざまなパートナー国の調査を実施し、人口データをどのように使用しているかを調べました。 その調査の結果は、政府内、または少なくとも調査された一連の発展途上国では、グリッド化された人口データの認識がまだ広まっていないことを示唆しています。 このレポートの目的のXNUMXつは、これらの製品が緊急時の計画だけでなく、ポリシーの計画や将来のシナリオの評価にも幅広い状況で適用できるように、一般的な認識を高めることです。 

レポートに対する反応はどのようなものでしたか? 

それは非常に励みになりました。 多くの政策立案者、特に世界中の統計部門の個人から直接フィードバックを受け取りました。彼らは、貴重で有益なリソースであるとしてレポートを称賛しました。 SDSN TReNDSは、持続可能な開発をサポートするために、データと統計に関する科学的および技術的理解を動員するように取り組んでおり、私たちが取り組むことを目指している主要な対象者は政策立案者です。 私たちのレポートがその聴衆に届き、うまくいけば影響を与えていることを知ることは非常にやる気を起こさせます。

さらに、いくつかのメディア報道がありました。 このレポートは、現在利用可能なさまざまなデータ製品の幅広い認識を実現するのに役立っているように感じます。 これらのデータ製品はすべて、さまざまな興味深い研究に使用されている特定の学界で知られていますが、この情報は必ずしも学界以外の聴衆に広く知られているわけではありません。 レポートの全体的な目的は、そのより広い、非学術的な聴衆のためにこれらの問題に注意を向けようとすることでした。

持続可能な開発目標の実施を支援するために、グリッド化された人口データは現在どのように使用されていますか?

グリッド化された母集団データは、いくつかのSDG指標の測定に積極的に組み込まれています。 9.1.1つの例は、世界銀行によって報告されている地方アクセス指数(指標XNUMX)です。 彼らは、グリッド化された人口データを使用して、車道から徒歩圏内に住む農村住民の割合を推定しています。 これは以前は全国レベルで測定されており、断続的にしか利用できませんでした。 新しい方法論が利用できるようになったので、道路アクセスの問題がさまざまなコミュニティにどのように影響するかをよりローカルなレベルで理解し始めることができます。これにより、特定の優先順位がどうあるべきかについての会話が始まります。

同様に、グリッド化された人口データは、粒子状物質への曝露を評価し、都市の成長率を測定するために使用されてきました。どちらも持続可能な都市ではSDG11に該当します。 これは、革新的な方法とグリッド化された人口データを一緒に使用して、主要な持続可能性の課題についての理解を深める可能性を示しています。 SDG指標のレビューでは、人口データを必要とする少なくとも73を特定しましたが、これらの多くについては、高解像度の推定値を利用できません。 グリッド化された人口データを衛星画像や地上で収集された他のタイプのデータと組み合わせることにより、よりローカルなレベルで推定値を取得するための手段が利用できる可能性があります。

グリッド化された人口データが持続可能な開発目標の可能性を最大限に活用されている段階に到達するには、何が必要ですか? 

まず第一に、持続可能な開発コミュニティは、どのグリッド化された人口データ製品が利用可能であるか、そしてそれらがいつ最も適切に適用できるかについてのより広い理解を持つ必要があります。 また、淡水の利用可能性や輸送など、他の種類の指標を推定するための手順を強化する必要があるでしょう。 これらが母集団と組み合わせて測定できるものであれば、局所的な測定を実現できますが、他の方法論も同様に進歩させる必要があります。

あなたはのプレゼンターです このレポートに関するウェビナー 今週中に。 議論から何を得たいと思いますか、そしてなぜこの作品を読んでいる誰かが参加する必要がありますか?

ウェビナーには参加者との話し合いが含まれるため、グリッド化された人口データの使用について考慮する必要のある可能性とさまざまな考慮事項についての認識を高めるために、より多くの聴衆と交流することを望んでいます。 特に、このデータ製品で人々がすでに経験した可能性のある経験と、彼らが遭遇した可能性のある成功または課題の種類について知りたいと思います。 人々が参加して、自分の仕事に役立つと思われる人口データの革新的なアプリケーションと技術的側面について学ぶことをお勧めします。

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による写真 スコットウェッブ on Unsplash

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