Incluia

No contexto da emergência da COVID-19, e em resposta ao fechamento de escolas e à redução de 50% na ocupação normal de estabelecimentos comerciais e seus efeitos sobre o emprego, o Governo da Costa Rica implementou ações como a entrega de pacotes de alimentos e um programa de transferência de dinheiro (Bono Proteger) para apoiar os setores menos favorecidos da população, que são particularmente afetados pela crise socioeconômica.

Em relação a esses apoios do Governo, a crise socioeconômica da COVID afeta as populações pobres e vulneráveis de três maneiras: (1) dificultando a operacionalização e o fornecimento de apoio àqueles que já eram beneficiários de programas sociais; (2) gerando novos segmentos de populações pobres e vulneráveis que exigem apoio imediato; e (3) evidenciando a necessidade de identificar continuamente as populações vulneráveis que não estão cobertas pelas políticas sociais.

Problema a ser resolvido

Ineficiências na alocação de subsídios sociais para as populações mais vulneráveis. Diante da crise da COVID, é essencial melhorar a eficácia desse tipo de política social, que depende, em grande parte, de seu direcionamento correto.

Populações afetadas pelo problema

Famílias em situação de extrema pobreza localizadas em áreas urbanas e arredores na grande área metropolitana da Costa Rica.

Resposta atual a esse problema, considerando as instituições relacionadas

Atualmente, a Costa Rica possui o Sistema Nacional de Informação e Registro Único de Beneficiários do Estado (SINIRUBE), um órgão com máxima desconcentração e personalidade jurídica instrumental anexo ao Instituto Misto de Ajuda Social (IMAS), que gerencia uma ferramenta tecnológica por meio da qual concentra os programas que compõem a política social do governo da Costa Rica.

Proposta para resolver esse problema usando IA

A solução de IA, INCLUIA, gera mapas de pobreza extrema urbana, para grandes extensões territoriais e com alta resolução espacial. O resultado é um sistema de recomendação geográfica que visa a aumentar a eficácia dos assistentes sociais no campo, apoiando a busca proativa de possíveis beneficiários de programas sociais. Essa solução foi desenvolvida para o SINIRUBE.

Quais considerações de segurança, leis nacionais ou normas precisam ser levadas em conta ao usar cada fonte de informação?

Todos os regulamentos relacionados ao processamento e ao uso de dados pessoais foram revisados. Foi assinado um Acordo de Confidencialidade para fornecer suporte legal para a troca, o tratamento e a proteção de informações e a confidencialidade dos dados. Nenhuma informação que pudesse identificar pessoas foi usada, e servidores internacionais com certificações mundiais de serviço e segurança foram usados para reduzir os riscos potenciais de ataques físicos e virtuais aos dados

Avanços/resultados até março de 2022

A plataforma INCLUIA identificou os lares sem cobertura no SINIRUBE, que, de outra forma, seriam muito difíceis de localizar, precisamente porque são poucos e estão espalhados pela grande área metropolitana da Costa Rica. Foram localizados 41 clusters prioritários a serem incluídos no registro social da Costa Rica.

Na etapa de avaliação e disseminação do conhecimento, foram realizadas duas oficinas de divulgação: (i) a oficina virtual “Inovação Tecnológica para Mapeamento da Extrema Pobreza, Busca Ativa e Inclusão de Beneficiários em Sistemas de Proteção Social” para mais de uma dezena de instituições (INA, MEP, CONAPAM, IMAS, CCSS, MIDEPLAN, SINIRUBE, CONAPDIS, MTSS, ESTADO NACIONAL); e ii) em colaboração com a Divisão de Proteção Social e Saúde do BID, a oficina virtual “Uso de imagens de satélite para identificar lacunas na cobertura dos sistemas de proteção social”, que contou com a participação de mais de 40 especialistas em proteção social do Banco.

O INCLUIA foi implementado na República Dominicana e em Jalisco (México), e em breve será implementado na Cidade do México (México).

Metas para 2022-II

Avaliar a possibilidade de escalar a solução para mais programas e instituições do setor social público da Costa Rica.

Principais desafios na implementação

Processamento de informações pessoais altamente sensíveis. No entanto, foi determinado desde o início que nenhuma informação que pudesse identificar pessoas seria processada e, para mitigar esse risco, serão usados servidores internacionais com certificações mundiais de serviço e segurança que reduzem os riscos potenciais de ataques físicos e virtuais aos dados.

Principais desafios de IA identificados

• A qualidade dos dados foi fundamental para o desenvolvimento do projeto. Nesse caso, esse impacto foi positivo, pois a validação do georreferenciamento para os lares ativos registrados no banco de dados resultou em uma média de 90% de lares válidos em nível distrital. Assim, a oportunidade de usar os dados do SINIRUBE para o desenvolvimento do protótipo acabou sendo maior do que o previsto.
• Rótulos para treinamento de modelos de visão computacional. A precisão dos resultados de um modelo de visão computacional depende, entre outros fatores, da qualidade dos rótulos das imagens com as quais o modelo é treinado. Isso representa um grande desafio quando está sendo classificada uma condição subjetiva, como o nível de pobreza de um lar, que varia de país para país, de cidade para cidade, quando vista do céu ou no nível da rua. Este projeto se deparou com esse desafio. Para enfrentar esse desafio, foi realizada uma campanha de rerotulagem que, embora tenha sido capaz de trazer muita precisão ao modelo desenvolvido, representou custos econômicos e de tempo significativos. Foi necessária a participação de 3 especialistas que geraram 11.250 rótulos em 3 meses. Com base nessa experiência, estão sendo desenvolvidos modelos que podem ser igualmente precisos, mas que exigem um número menor de rótulos para treinamento, reduzindo assim o tempo e os custos.