Filling subnational sanitation data gaps in low- and middle-income countries

Voor miljarden mensen is de simpele handeling van het gebruiken van een toilet niet vanzelfsprekend. Toegang tot veilige sanitaire voorzieningen is een fundamenteel mensenrecht, maar bijna 1,5 miljard mensen wereldwijd hebben nog steeds geen toegang tot basisvoorzieningen. Deze kloof is niet slechts een statistiek; het is een drijfveer voor ziekte, groeistagnatie bij kinderen en vermijdbare sterfte. Om het probleem op te lossen, moeten overheden en hulporganisaties precies weten waar de nood het grootst is. Ze moeten de kaart van de sanitaire voorzieningen kunnen zien, niet alleen voor hele landen, maar voor de specifieke regio's binnen die landen. Echter, in veel lage- en middeninkomenslanden ontbreekt deze gedetailleerde kaart. De gegevens die wel bestaan, komen vaak uit huishoudensonderzoeken die duur zijn om uit te voeren, jaren duren om te voltooien en grote gebieden van het land ongemeten laten. Zonder actuele, gedetailleerde informatie is het moeilijk om middelen te richten naar de gemeenschappen die ze het hardst nodig hebben.

Een team van onderzoekers heeft nu deze ontbrekende stukjes ingevuld voor 130 landen met een nieuwe aanpak die oude enquêtegegevens combineert met moderne satelliettechnologie. Door informatie van 1,8 miljoen huishoudens te analyseren en deze te combineren met milieu- en economische gegevens, hebben zij een gedetailleerd beeld gecreëerd van de sanitaire dekking voor 2024. Hun werk onthult een harde realiteit: de armste en meest kwetsbare regio's, met name in sub-Sahara Afrika, blijven het verst achter. Hoewel de studie het duidelijkste beeld tot nu toe biedt van waar sanitaire voorzieningen ontbreken, benadrukt het ook de grenzen van wat we kunnen weten zonder meer directe gegevens, en biedt het een transparante gids voor waar de volgende onderzoeken naartoe moeten gaan.

De onderzoekers stuitten op een aanzienlijke uitdaging: ze moesten de sanitaire omstandigheden voorspellen in gebieden waar geen recente enquêtes bestonden. Traditionele methoden om deze cijfers te schatten falen vaak wanneer gegevens schaars zijn, omdat ze de beperkte informatie die ze hebben vaak te nauwkeurig beschrijven (overfitting) of onbetrouwbare resultaten produceren voor nieuwe gebieden. Om dit op te lossen, maakte het team gebruik van een geavanceerd type kunstmatige intelligentie genaamd een Tabular Prior-Fitted Network. Denk aan dit model als een hoogopgeleide expert die miljoenen synthetische voorbeelden heeft bestudeerd van hoe verschillende factoren — zoals bevolkingsdichtheid, neerslag en nationale rijkdom — zich verhouden tot toegang tot sanitaire voorzieningen. Dit stelt het model in staat om nauwkeurige voorspellingen te doen, zelfs wanneer het slechts een kleine hoeveelheid echte gegevens tot zijn beschikking heeft, een situatie die veel voorkomt in de meest gegevensarme regio's ter wereld.

Het team voedde het model met gegevens uit de meest recente huishoudelijke enquêtes uitgevoerd tussen 2015 en 2024, die 1,8 miljoen huishoudens in 89 landen beslaan. Ze combineerden dit met een enorme hoeveelheid geografische gegevens, waaronder satellietbeelden van bebouwde gebieden, nachtelijk licht, bodemtypen en klimaatpatters. Het model leerde de patronen herkennen die de link leggen tussen deze milieu- en economische factoren en de vraag of een gemeenschap toegang heeft tot een basis toilet of gedwongen is tot openlijke ontlasting. Eenmaal getraind, werd het model gebruikt om de sanitaire dekking te voorspellen voor elke eerste-niveau administratieve regio in 130 lage- en middeninkomenslanden, waardoor effectief een wereldwijde kaart van de toegang tot sanitaire voorzieningen voor het jaar 2024 werd gecreëerd.

De resultaten schetsen een beeld van diepe ongelijkheid. In landen met een bovenmiddeninkomen ligt de mediane dekking voor basis sanitaire voorzieningen op 94 procent, wat betekent dat bijna iedereen toegang heeft tot een toilet. In contrast hiermee daalt de mediane dekking in lage inkomenslanden tot slechts 36 procent. De situatie is nog nijpender in sub-Sahara Afrika, waar de mediane dekking 39 procent bedraagt, en in fragiele, door conflict getroffen gebieden, waar deze valt naar 48 procent. Het tegenovergestelde geldt voor openlijke ontlasting, waarbij menselijke uitwerpselen in open velden of waterwegen worden gedumpt. In landen met een bovenmiddeninkomen beoefent minder dan 1 procent van de mensen openlijke ontlasting, maar in lage inkomenslanden stijgt dit cijfer naar 8 procent, waarbij sommige regio's uitschieters zien van maar liefst 73 procent.

De studie bracht ook de onzekerheid van deze voorspellingen in kaart, waarmee werd getoond waar de gegevens het meest betrouwbaar zijn en waar het een gok is. Het model is het meest zeker in lage- en middeninkomensregio's van Europa en Noord-Amerika, Oost- en Zuidoost-Azië, en Noord-Afrika en West-Azië, waar recente enquêtes en nationale schattingen bestaan. Echter, in arme en fragiele settings, met name in sub-Sahara Afrika, is de onzekerheid het grootst. Dit is geen falen van het model, maar een reflectie van de realiteit dat deze gebieden een gebrek hebben aan de gegevens op de grond die nodig zijn om zekerheid te verkrijgen. De onderzoekers identificeerden vier specifieke landen — de Republiek Congo, Eritrea, Nicaragua en Noord-Korea — als toprioriteiten voor nieuwe gegevensverzameling, aangezien zij recente enquêtes missen en grote populaties hebben die leven in omstandigheden van hoge onzekerheid.

Een van de belangrijkste bevindingen is dat de ongelijkheden niet alleen tussen landen bestaan, maar ook binnen hen. Zelfs in landen met een matige algemene dekking zijn er regio's waar toegang tot sanitaire voorzieningen bijna niet bestaat. Het model identificeerde succesvol deze gebieden van deprivatie, hoewel het de scherpste verschillen deels afvlakte, wat waarschijnlijk de extreme verschillen in de slechtst bedeelde gebieden onderschat. Dit suggereert dat hoewel de kaart een krachtig instrument is voor het identificeren van brede trends, lokale gegevens essentieel blijven voor het gericht aanpakken van de allerarmste gemeenschappen. De onderzoekers merkten ook op dat hun model soms de prevalentie van openlijke ontlasting onderschatte, een bekend probleem bij enquêtes waarbij mensen mogelijk terughoudend zijn om deze praktijk toe te geven.

De studie bevestigt dat de vooruitgang richting het wereldwijde doel om openlijke ontlasting tegen 2030 te beëindigen, gevaarlijk traag verloopt. Om dat doel te bereiken, zou de snelheid van de vooruitgang ten opzichte van het afgelopen decennium moeten verdrievoudigen. De nieuwe kaarten laten zien dat zonder een massale toename van investeringen en gerichte actie, de meest kwetsbare populaties achtergelaten zullen worden. Door een transparante, onzekerheid-bewuste aanpak te bieden bij het invullen van de gegevenshiaten, biedt dit werk een duidelijke weg voorwaarts. Het vertelt ons niet alleen waar het probleem ligt, maar ook waar onze kennis incompleet is, wat een duidelijke richting geeft aan de volgende generatie onderzoeken en investeringen naar de plaatsen waar ze het hardst nodig zijn.