Hoe ouder Sefala werd, hoe meer ze haar vader bestookte met vragen over de zichtbare rassenscheiding in hun buurt: ‘Waarom is dat zo?’
Nu, op 28-jarige leeftijd, helpt ze er iets aan te doen. Samen met computerwetenschappers Nyalleng Moorosi en Timnit Gebru van het non-profit Institute for Artificial Intelligence Research (DAIR), dat Gebru in 2021 oprichtte, past ze computervisietools en satellietbeelden toe om de impact van rassensegregatie op de woningbouw te analyseren, met de ultieme hoop dat hun werk zal helpen dit om te keren.
“We zien nog steeds dat de levens van voorheen gemarginaliseerde gemeenschappen niet verbeteren”, zegt Sefala. Hoewel ze tijdens het apartheidsregime nooit heeft geleefd, wordt ze nog steeds getroffen door de verschrikkelijke, blijvende erfenis ervan: “Het is gewoon heel ongelijk, heel frustrerend.”
In Zuid-Afrika categoriseert de telling van de regering ook rijkere buitenwijken en steden, creaties van de apartheid en die meestal bewoond worden door zwarten, als “formele woonwijken”. Die volkstelling wordt gebruikt om de overheidsuitgaven te verdelen, en wanneer ze op één hoop worden gegooid met de meer welvarende gebieden, worden gemeenten feitelijk verborgen, waardoor de mensen die daar wonen onevenredig worden uitgesloten van de toegang tot hulpbronnen zoals gezondheidszorg, onderwijscentra en groene ruimten. Deze kwestie staat algemeen bekend als ruimtelijke apartheid.
HANNA YOON
Sefala en haar team hebben de afgelopen drie jaar een dataset opgebouwd die steden in kaart brengt om te bestuderen hoe buurten veranderen in termen van bevolking en omvang. Hopelijk kan dit hen helpen te zien of de levens van mensen in de steden zijn verbeterd sinds de juridische ontbinding van de apartheid.
Ze deden dit door miljoenen satellietbeelden te verzamelen van alle negen provincies in Zuid-Afrika en geospatiale gegevens van de overheid die de locatie van verschillende nederzettingen en gebouwen in het hele land laten zien. Vervolgens gebruikten ze al deze gegevens om een machinaal leermodel te trainen en een AI-systeem te bouwen dat bepaalde gebieden kan bestempelen als rijk, arm, niet-residentieel of leegstaand land.
In 2021 ontdekten ze dat meer dan 70% van het land in Zuid-Afrika leeg stond en zagen ze hoeveel minder land aan gemeenten werd toegewezen dan aan buitenwijken. Het was een bevestiging van de ongelijkheid die ze verwachtten, maar de duizelingwekkende hoeveelheid leeg land verraste hen nog steeds, zegt Sefala.
Ze delen de dataset nu met onderzoekers en openbare instellingen, waaronder non-profitorganisaties en maatschappelijke organisaties die werken aan het identificeren van land dat kan worden gebruikt voor openbare diensten en huisvesting. DAIR is van plan de dataset vanaf 2 februari gratis en beschikbaar te maken op zijn website.