Il sistema Integrated Food Security Phase Classification (IPC) delle Nazioni Unite, nato nel 2004 come consorzio di partner, è ampiamente usato per classificare l'insicurezza alimentare e guidare l'allocazione degli aiuti umanitari. Le analisi IPC coprono numerosi paesi e vengono impiegate dalle agenzie per destinare fondi e interventi. Un nuovo studio pubblicato su Nature Food dimostra però che le valutazioni IPC tendono a sottostimare la fame.
La ricerca, guidata da Hope Michelson ed Erin Lentz con Kathy Baylis e Chungmann Kim, è stata avviata dopo che l'IPC contattò il team nel 2021. Gli autori hanno condotto all'inizio circa venti interviste a utenti e agenzie; molti si aspettavano che l'IPC sovrastimasse i bisogni. Successivamente il gruppo ha analizzato quasi 10.000 valutazioni della sicurezza alimentare svolte tra il 2017 e il 2023, che coprivano 917 million di persone in 33 paesi e produssero in totale 2.8 billion di osservazioni persona.
L'analisi mostra un accumulo di casi immediatamente sotto la soglia del 20% usata per definire la fase 3: il team stima 293.1 million di persone in fase 3 o superiore, mentre le valutazioni IPC hanno riportato 226.9 million. La differenza, 66.2 million di persone (uno su cinque), potrebbe indicare che molti in situazione di urgenza non vengono conteggiati.
Gli autori attribuiscono in parte la discrepanza al modo in cui i gruppi di lavoro gestiscono indicatori contrastanti e a un approccio conservativo dovuto alla preoccupazione di essere accusati di esagerare. Raccomandano di migliorare raccolta dati e processo decisionale; propongono inoltre che l'apprendimento automatico migliori dati e modellistica, pur senza sostituire l'esperienza degli esperti. I ricercatori stanno anche esaminando come diversi indicatori predicono la malnutrizione e come le valutazioni si collegano alle risposte di aiuto effettive.
Lo studio sottolinea che le carenze note negli aiuti per la fame potrebbero essere più ampie del previsto e rafforza la necessità di perfezionare misurazione e allocazione delle risorse.
Parole difficili
- sottostimare — stimare un valore inferiore al reale
- valutazione — esame o misura della situazione o bisognovalutazioni
- discrepanza — differenza tra dati o risultati simili
- soglia — limite numerico che separa categorie
- allocazione — distribuzione di risorse o fondi
- apprendimento automatico — metodi informatici che imparano dai dati
- malnutrizione — condizione di salute dovuta a dieta insufficiente
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Domande di discussione
- Come potrebbe cambiare l'allocazione degli aiuti se le valutazioni IPC stimassero più completamente la fame? Spiega con esempi.
- Quali vantaggi e quali rischi vedi nell'uso dell'apprendimento automatico per migliorare la valutazione della sicurezza alimentare?
- Perché i gruppi di lavoro potrebbero adottare un approccio conservativo nelle valutazioni? Hai esempi di situazioni simili in altri ambiti?
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