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El Big Data relaciona la iluminación nocturna con la economía

El análisis de los datos recabados del uso de iluminación nocturna en los distintos países demuestra una relación entre esta y los principales indicadores económicos, desde el consumo de electricidad a las emisiones de CO2 o el PIB, la población y la pobreza.

Aunque estas correlaciones han sido estudiadas desde hace tiempo, ha habido pocas herramientas comprensivas para explorar estas relaciones a escala global. Ahora, investigadores de la Escuela John A. Paulson de Ingeniería y Ciencias Aplicadas en Harvard (SEAS) y el Fondo de Defensa Ambiental (EDF) han desarrollado una herramienta on line que incorpora 21 años de datos de las luces nocturnas para entender y comparar los cambios en las actividades humanas en países de todo el mundo.

La herramienta compara el brillo de las luces nocturnas de un país con el correspondiente consumo de electricidad , el PIB, la población, la pobreza, y las emisiones de CO2, CH4, N2O, y los gases fluorados desde 1992.

De acuerdo con la investigación, el equipo encontró las correlaciones más altas entre las luces nocturnas y el PIB, el consumo de electricidad y las emisiones de CO2. Las correlaciones con la población, N2O, y las emisiones de CH4 todavía eran ligeramente menos pronunciada y, como se esperaba, hubo una correlación inversa entre el brillo de las luces y de la pobreza. Lo importante es que esta herramienta es capaz de informar sobre la relación entre las actividades humanas y los factores socioeconómicos a escala global, sin necesidad de confiar en las estadísticas nacionales con metodologías y motivaciones a menudo diferentes por aquellos que las recogen, asegura Jeremy Proville, coautor del documento y analista económico del FED.

Fuente: Plos Journal.

 


Fig 1. Correlation between area lit and a collection of socio-economic indicators.
The matrix above shows links between logarithms of Area Lit, GDP, Electric Power Consumption, Population, CO2 Emissions, N2O Emissions, CH4 Emissions, F-gas Emissions, and non-log Poverty Headcount Ratio, respectively. Numbers on the top-right side of the matrix denote Pearson’s r values (font size ∝ value), and stars represent significance level (***, p < 0.05)