原文标题：Fighting poverty with synthetic data

中文摘要：布鲁金斯学会（美国）世界数据实验室战略计划经理Jack Gisby等在《通过合成数据对抗贫困》一文中表示，如果你曾经使用智能手表或其他可穿戴技术跟踪你的步数、心率或睡眠，那么你就是“量化自我”运动的一部分。你自愿提交数以百万计私密数据点供收集和分析。《经济学人》强调了高质量个人健康和健康数据的好处——增加身体活动、更高效医疗保健以及对慢性病持续监测。然而，并不是每个人都对这种趋势充满热情。许多人担心企业会利用这些数据歧视穷人和弱势群体。例如，保险公司可以根据从个人数据共享中获得的先决条件排除患者。

人们能否在保护个人隐私和收集有价值信息之间取得平衡？本文探讨在纽约市应用的综合人口方法，纽约市以使用大数据方法支持城市管理而闻名，包括福利提供和有针对性政策干预。

为更好了解人口普查区贫困率，世界数据实验室以布鲁克林区为基础生成了一个合成人口数据。总体而言，合成人口数据可以提供所需的粒度，以支持有针对性干预措施，维护隐私，并开辟传统贫困研究之外新机会，例如分析消费模式。必须继续探索和发展这些方法，以提高对复杂城市挑战的理解。（编译：宫雪、秦川）