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Forscher wollen mit Smartphone-App drohende Hungersnöte erkennen

Um ihre Unterstützung besser zu koordinieren zu können, brauchen Hilfsorganisationen möglichst früh Informationen darüber, in welchen Regionen Nahrungsmittelknappheit und Mangelernährung drohen. Aus Satellitendaten lassen sich zwar gut Prognosen zu Dürren und Missernten erstellen. Ob jedoch beispielsweise gewaltsame Konflikte die Menschen in einer Region daran hindern, ihre Felder zu bestellen, obwohl die Bedingungen günstig wären, könne man aus der Vogelperspektive nicht erkennen, heißt es in Aussendungen der Technischen Universität (TU) Wien und des Internationalen Institut für Angewandte Systemanalyse (IIASA) in Laxenburg bei Wien.

"Smartphones sind heute sogar in weniger entwickelten Ländern verbreitet. Daher beschlossen wir, die App SATIDA COLLECT zu entwickeln, die uns dabei hilft, die nötigen Daten zu sammeln", erklärte der App-Entwickler Mathias Karner vom IIASA. Für ihren Test in der Zentralafrikanischen Republik - einem der gefährdetsten Länder - wurden lokale Unterstützungskräfte eingeschult und sammelten dann in Interviews Daten.

Prognosen wichtig für Hilfsorganisationen

Auf Basis von Fragen dazu, wie oft die Menschen essen, wie hoch die Rate der Mangelernährten ist oder ob Menschen die Region verlassen, könnten Hilfsorganisationen prognostizieren, "ob die Region in Gefahr ist", erklärte Candela Lanusse von "Ärzte ohne Grenzen". "Manchmal sind unreife Früchte alles, was die Leute zu essen haben, manchmal essen sie das Saatgut, das sie eigentlich für das nächste Jahr aufbewahrt hatten. Manchmal müssen sie Vieh verkaufen, danach fehlt wertvolle Milch, was dann die Gefahr von Ernährungsproblemen noch verschärft. Solche Verhaltensweisen können schon Monate vor einer großen Krise ein Indikator für Probleme sein", sagte Lanusse.

Die Antworten aus den Interviews und die dazugehörigen GPS-Koordinaten werden am Smartphone gespeichert. Ist eine Internetverbindung verfügbar, werden die Daten auf einen Server hochgeladen und können dann gemeinsam mit den Informationen zur Bodenfeuchte und anderen Daten analysiert werden. So entsteht eine Art Landkarte des Ernährungsrisikos.

Laut dem TU-Forscher Markus Enenkel war es nicht einfach, "das Tool in der Zentralafrikanischen Republik zu testen. Die politische Situation dort ist kompliziert. Doch selbst unter diesen Bedingungen konnten wir zeigen, dass unsere Technologie funktioniert." Der Ansatz könnte zu einem wichtigen Frühwarnsystem werden, zeigten sich die Wissenschafter überzeugt.

Service: Die Publikation im Internet: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0142030

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