Как один из крупнейших городов мира использует данные для благоустройства?

Организация в Нью-Йорке анализирует объединенные данные из разных учреждений, чтобы получить представление о нуждах города и улучшить программы социальной помощи.

Элисон Боулен (Alison Bolen), редактор SAS Insights

Каждый год около 1000 подростков покидают систему опеки в Нью-Йорке, не имея надежной поддержки, которая помогла бы им сориентироваться во взрослом мире, где нужно позаботиться о жилье, образовании, поиске работы и медицинском обеспечении. Вступление во взрослую жизнь происходит особенно непросто из-за отсутствия у несовершеннолетних, находившихся в системе опеки, прочных семейных связей. Отсутствие грамотной социализации и помощи в итоге может привести к повышению численности бездомных, заключенных и тех, кто бросил школу.

Исследование, проведенное организацией Center for Innovation through Data Intelligence (CIDI) вместе с проектом Good Shepherd Services, показало, что программы жилищной поддержки, которые предоставляют условия для проживания и целевые услуги, могут дать значительные результаты. Специалисты CIDI выяснили, что у участников одной из таких программ вероятность того, что они останутся в системе приютов для взрослых, меньше на 36 %, а вероятность того, что они будут лишены свободы в течение двух лет — меньше на 55 % по сравнению с контрольной группой.

Подробнее о проекте Good Shepherd Services

Мы связались с Мэриэнн Шрецман (Maryanne Schretzman), исполнительным директором CIDI, чтобы узнать больше об использовании данных для формирования политики и влияния на изменения в одном из крупнейших городов США. Организация CIDI, основанная в 2011 году, — исследовательский центр при заместителе мэра Нью-Йорка по здравоохранению и социальному обеспечению. CIDI сотрудничает со всеми учреждениями здравоохранения и социального обеспечения, с другими городскими организациями для исследования и улучшения социальной политики для всех жителей Нью-Йорка.

Организации и отдельные лица все чаще стараются вместе находить решения социальных проблем благодаря использованию данных. Какие технологии, на ваш взгляд, поддерживают эту тенденцию? Каковы наиболее важные факторы и технологии?

Мэриэнн Шрецман: Я хотела бы особо отметить, что все больше центров, схожих с CIDI, появляется и в государственных органах, и в других секторах. Люди все чаще осознают важность взаимодействия между учреждениями и секторами. Это позволяет нам получить более целостное представление о положении каждого обслуживаемого нами жителя и о влиянии программ социального обеспечения.

Интеграция данных позволяет применять как подход на основе сообществ (выявление структурного дефицита и существующих ресурсов каждого района), так и целевой подход (выявление в каждом районе конкретных жителей с наибольшим уровнем риска).
Maryanne Schwartzmen

Мэриэнн Шрецман (Maryanne Schretzman)
исполнительный директор, CIDI

 

Самые серьезные проблемы социальной политики отмечены в государственных учреждениях, нормативно-правовой и бюджетной сфере. Государственные учреждения и некоммерческие организации всегда работали изолированно, что постоянно создавало проблемы, поскольку данные также хранятся и обрабатываются изолированно. Интеграция данных, поступающих из различных учреждений социального обеспечения, помогает межведомственным группам в совместной работе над решением проблем. Это крайне важно для понимания общей картины и выявления областей, требующих первоочередного внимания.

Я считаю, что одной из самых мощных и интересных тенденций в аналитике является объединение различных административных баз данных с географическим анализом. Усовершенствование картографических технологий и интенсивная деятельность в этом направлении очень важны для процессов планирования. Привязка данных к географическим картам позволяет нам рассматривать проблемы с точки зрения сообществ, а поскольку Нью-Йорк — крупный и разноплановый город, это помогает нам оценить различия между сообществами. На картах можно наглядно отображать данные очень простым, удобным и понятным образом, что позволяет понимать суть проблем и привлекать заинтересованные стороны.

В каких областях работа с данными наиболее эффективна для решения социальных задач? Какие основные проблемы мы можем попытаться решить?

Мэриэнн Шрецман: Мы преимущественно работаем с учреждениями здравоохранения и социального обеспечения. Ведется очень интенсивная работа над тем, чтобы привязать программы к конкретным нуждам жителей. Так, мы отказались от уравниловки, при которой некоторые получали больше, чем им нужно, а другие — меньше. Существуют многочисленные системы социальной помощи, при этом около 25–30 % жителей становятся постоянными пользователями какой-либо конкретной системы. Важно определить характеристики этой группы, чтобы можно было вмешаться и удовлетворить нужды такой группы с высоким уровнем риска.

Мы придаем большое значение интеграции данных. Она позволяет применять как подход на основе сообществ (выявление структурного дефицита и существующих ресурсов каждого района), так и целевой подход (выявление в каждом районе конкретных жителей с наибольшим уровнем риска). Соединение стратегии развития сообществ с целевым подходом помогает оказывать совокупное и скоординированное влияние в определенных районах. Возможность выявления факторов риска для наиболее серьезных проблем, таких как бездомность и жестокое обращение с детьми, позволяет городским учреждениям эффективнее сотрудничать и выделять ресурсы в соответствии с реальными нуждами людей.

Можете ли вы привести конкретные примеры использования данных для общественного блага?

Мэриэнн Шрецман: Недавно мы провели исследование молодежи, покидающей систему опеки, систему совершения правосудия в отношении несовершеннолетних, а также тех, кто связан с обеими этими системами одновременно. Нам удалось объединить данные нескольких учреждений города и штата, чтобы получить информацию о дальнейшей судьбе таких граждан за 6 лет. Получив результаты, мы определили ранние факторы риска для использования дорогостоящих услуг и выработали способы реализации целевых услуг и поддержки соответствующих категорий молодежи.

Мы также сотрудничаем с несколькими аналитическими группами, чтобы визуализировать данные сообществ с последующим планированием посредством ГИС-анализа. Мы объединяем данные из общегосударственных опросов, таких как American Community Survey, рабочие данные учреждений и данные о размещении программ и ресурсов. Это позволяет эффективнее координировать существующие ресурсы и получать представление о том, где именно требуется больше ресурсов.

Какова роль сотрудничества между различными группами и учреждениями? Почему это важно?

Мэриэнн Шрецман: Сотрудничество — один из важнейших факторов в работе CIDI. В основном, мы используем данные, полученные из других учреждений, поэтому тесно сотрудничаем с исследовательскими и стратегическими группами этих учреждений, чтобы привязать данные к контексту, лучше понять их и разработать рекомендации, действительно применимые к работе этого учреждения и пригодные для существующей инфраструктуры. Такое сотрудничество позволяет использовать предлагаемый нами анализ совершенно конкретным образом, а в результате выработать правильную методику анализа. Доступные нам данные позволяют получать ответы на множество интересных вопросов. Но мы стараемся сфокусироваться на видах анализа, наиболее полезных для учреждений и их клиентов: так гарантируется возможность практического применения полученных нами результатов.

Мы сотрудничаем не только с городскими учреждениями, но и с некоммерческими организациями и представителями, чтобы быть уверенными в том, что в своей работе мы не «отрываемся от реальности». В самом начале участия нашей организации в проектах мы часто выезжаем на места и общаемся с представителями программ. Так мы можем выслушать истории клиентов и получить информацию, которую не всегда можно выразить формальными данными.

Как в вашей организации решаются проблемы конфиденциальности?

Мэриэнн Шрецман: Мы очень тщательно подходим к вопросам хранения и анализа данных. Если говорить о технической стороне, у нас есть юридические и технологические механизмы защиты данных от неправомерного использования. Мы тщательно анализируем влияние нашей работы, чтобы проведенный нами анализ не стал источником нежелательных последствий для людей, которым мы пытаемся помочь. Мы должны заботиться о вопросах конфиденциальности в контексте сообществ и отдельных лиц. Если объектом анализа становится небольшое сообщество или район, проблемы конфиденциальности будут более серьезными, и мы стараемся учитывать все эти факторы при планировании анализа. Мы всегда помним, что наши данные — это люди, и обращаться с ними необходимо уважительно и с достоинством. Мы стремимся предоставить контекст для анализа данных и задействуем наблюдательный совет и другие структуры и процессы, чтобы убедиться, что мы соблюдаем не только законы, но и стандарты и правила Национальной организации социальных работников США.

Как вы справляетесь с проблемами больших данных?

Мэриэнн Шрецман: В настоящее время мы напрямую обращаемся к данным различных учреждений. Это дает нам возможность проверять данные и анализировать их вместе с нашими партнерами. Большая часть нашей работы заключается в том, чтобы объединить разрозненные наборы данных в единый пригодный для использования формат. Это достаточно трудоемкий и небыстрый процесс, но он заставляет нас более тщательно разрабатывать наши исследовательские проекты. Чтобы получить и структурировать соответствующие данные, нам приходится целенаправленно решать, на какие вопросы мы собираемся узнать ответы и у каких слоев населения. Благодаря такому подходу мы не проводим анализ, если он не был полностью продуман. Мы тратим много времени на подбор вопросов, поэтому нам удалось сформировать контролируемый процесс выбора наилучших методов анализа. Мы понимаем, что наборы данных могут стать очень большими, а переизбыток — такой же проблемой, как и их нехватка. Для устранения подобных проблем мы используем механизм «сдержек и противовесов».

Какие еще затруднения сохраняются в направлении «данные на благо общества»?

Мэриэнн Шрецман: Новые технологии появляются и развиваются так быстро, что государственным учреждениям и некоммерческим организациям порой не удается вовремя их внедрять, особенно по сравнению с частным сектором. При появлении новых технологий сотрудникам группы CIDI (как и другим подобным организациям) важно понять, как применить их в области здравоохранения и социального обеспечения, сохранив при этом целостность и конфиденциальность данных. В некоторых случаях нам не нужен больший объем данных, чтобы решить те или иные проблемы; нужно лишь реализовать то, что мы уже знаем.

Чему другие организации и другие города могли бы научиться у вас? Как можно реализовать некоторые из ваших проектов в меньшем масштабе для небольших городов или в более крупном масштабе для целых регионов?

Мэриэнн Шрецман: Я считаю, что самое лучшее — начать использовать те данные, что у вас уже есть. Если использовать данные для контроля и учета, повышается точность ввода данных. В Нью-Йорке собирается, пожалуй, больше данных, чем в других городах и регионах, и наши административные данные обычно очень подробные. Тем не менее, когда мы проводим новый анализ или задаем новый вопрос, мы получаем другую информацию, которую следовало бы выяснять или хранить более удобным для анализа образом. Если в каком-то городе только начинается осмысление возможностей использования данных, я бы рекомендовала задать вопрос, а затем посмотреть, какие данные доступны для ответа на него. Если какие-либо составляющие отсутствуют, проблема может скрываться в более обширном процессе сбора данных. Мы реализовали ряд проектов, которые охватывают несколько городов, и нам пришлось думать над тем, как использовать данные из разных систем, чтобы ответить на одни и те же вопросы в разных местах.

В зависимости от доступных данных, мне кажется, значительную часть нашей работы можно применять на любом уровне. Это вопрос скорее координации деятельности разных учреждений, если таковая требуется, и выбора таких вопросов, которые были бы релевантными и действительно полезными для наших жителей и сообществ.

data-for-social-good-benefits-family

Back to Top