Working Papers

A Geospatial Analysis of Food Insecurity Among Refugee Households in Lebanon Using Machine Learning Techniques

Download

No.

1729

Publisher

ERF

Date

September, 2024

Topic

Q1. Agriculture

O5. Economywide Country Studies

I3. Welfare, Well-Being, and Poverty

O1. Economic Development

Abstract
Author(s)

This study integrates geospatial analysis with machine learning to understand the interplay and spatial dependencies among various indicators of food insecurity. Combining household survey data and novel geospatial data on Syrian refugees in Lebanon, we explore why certain food security measures are effective in specific contexts while others are not. Our findings indicate that geolocational indicators significantly influence food insecurity, often overshadowing traditional factors like household socio-demographics and living conditions. This suggests a shift in focus from labor-intensive socioeconomic surveys to readily accessible geospatial data. The study also highlights the variability of food insecurity across different locations and subpopulations, challenging the effectiveness of individual measures like FCS, HDDS, and rCSI in capturing localized needs. By disaggregating the dimensions of food insecurity and understanding their distribution, humanitarian and development organizations can better tailor strategies, directing resources to areas where refugees face the most severe food challenges. From a policy perspective, our insights call for a refined approach that improves the predictive power of food insecurity models, aiding organizations in efficiently targeting interventions.

ملخص

تدمج هذه الدراسة التحليل الجغرافي المكاني مع التعلم الآلي لفهم التفاعل والاعتماد المكاني بين مختلف مؤشرات انعدام الأمن الغذائي. من خلال الجمع بين بيانات مسح الأسر والبيانات الجغرافية المكانية الجديدة عن اللاجئين السوريين في لبنان، نستكشف سبب فعالية بعض تدابير الأمن الغذائي في سياقات محددة بينما لا تكون تدابير أخرى فعالة. تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن المؤشرات الجغرافية تؤثر بشكل كبير على انعدام الأمن الغذائي، وغالبًا ما تلقي بظلالها على العوامل التقليدية مثل التركيبة السكانية الاجتماعية المنزلية والظروف المعيشية. يشير هذا إلى تحول في التركيز من المسوحات الاجتماعية والاقتصادية كثيفة العمالة إلى البيانات الجغرافية المكانية التي يمكن الوصول إليها بسهولة. تسلط الدراسة الضوء أيضًا على تباين انعدام الأمن الغذائي عبر المواقع المختلفة والفئات السكانية الفرعية، مما يتحدى فعالية التدابير الفردية مثل FCS و HDDS و rCSI في التقاط الاحتياجات المحلية. وبتصنيف أبعاد انعدام الأمن الغذائي وفهم توزيعها، يمكن للمنظمات الإنسانية والإنمائية أن تصمم استراتيجيات أفضل، وتوجيه الموارد إلى المناطق التي يواجه فيها اللاجئون أشد التحديات الغذائية. من منظور السياسة، تدعو رؤيتنا إلى نهج محسن يحسن القوة التنبؤية لنماذج انعدام الأمن الغذائي، ويساعد المنظمات في استهداف التدخلات بكفاءة.