In onlangse jare het staats goewerneurs oor die Verenigde State al hoe meer toegang tot data-driven benaderings tot die adres van armoede. Pleks van op breë, eengrootte-grootte-wend-le programme te vertrou, gebruik hierdie leiers nou granular data om hulpbronne met chirurgiese presisie te probeer bereik. Deur inligting oor inkomste, werk, opvoeding, gesondheid en behuising te gebruik, kan goewerneurs die kwesbaarste bevolkings identifiseer en ingryp waar ingrypings die grootste impak sal hê. Hierdie verandering is nie bloot 'n neiging van die Kjumps is 'n fundamentele mening van hoe regerings se beleid, wat die beste en meer doeltreffende bewys van die ekonomie bevorder nie.

Die finansiële regpale is hoog. 'n Hele paar rand bestee jaarliks miljarde rande aan anti-oordelingsprogramme wat wissel van kontantbystand en voedselseëls tot werksopleiding en bekostigbare behuising. Maar sonder sterk data kan baie van daardie geld misplaas wees. Data-geldbeheer stel state in staat om die uitkoms te meet, die kursus in regte tyd aan te pas en seker te maak dat elke belastinggeld ter waarde van die geld gebruik word. Gevolglik belê die goewerneurs van albei partye in data, terwyl hulle in staatseenhede belê, en die inligting oopmaak om die toekomstige beleid te ondersoek wat die staat se beleid van die staat se beleid is.

Die rol van data om armoede te verstaan

Data speel ' n kritieke rol in die feit dat armoede pogings verminder om op te tree tot proaktief te wees. ' n staat kan byvoorbeeld nie wag dat gesinne in ' n krisis beland nie, maar eerder gegewens gebruik om vooraf te verwag wat die behoefte en dienste sal lewer. ' n staat kan byvoorbeeld kinders identifiseer wat gevaar loop om in armoede te verval voordat hulle gesin finansiële ineenstorting ondervind.

Identifiseer die grondoorsake

Armoede is selde die gevolg van ' n enkele faktor. ' n Geskorte web van onderlinge kwessies, die verlies van bekostigbare kindersorg, swak gesondheid, diskriminasie en geografiese afsondering is gewoonlik ' n ingewikkelde faktor. ' n Data help goewerneurs om hierdie faktore te versprei en te verstaan watter faktore die dringendste in hulle staat is. ' n Heerser in ' n plattelandse staat sal byvoorbeeld vind dat ' n gebrek aan vervoer die vernaamste hindernis tot werk is, terwyl ' n goewerneur in ' n stedelike staat moontlik ' n behuisingskrisis sal moet verduur.

Die teiken van langdurige bevolkings

Data toon ook watter groepe buite verhouding deur armoede geraak word. Demografiese verbrokkeling deur ouderdom, ras, geslag en liggaamsgebreke laat goewerneurs toe om die teiken van ingrypings te ontwerp. ' n Heerser kan byvoorbeeld, byvoorbeeld, [VT:0] kinders onder 5[FT:1], die ouderdomsgroep in baie state die waarskynlikste lede van armoede laat lewe. ' n Tiender kan byvoorbeeld, deur kruisverwante armoede met vroeë opvoedingsbriewe, geldgeld vir voorkK - programme in buurte toewys waar hulle die meeste gegewens nodig is. ' n Mens kan byvoorbeeld onder enkelskap aan te dui.

Killing Geographic Hostpote

Geografiese inligtingstelsels (GIS) het noodsaaklike hulpmiddels vir goewerneurs geword. Deur armoedesyfers op ' n kaart langs data op skole, hospitale, kruidenierswinkels en openbare vervoer te beplan, kan beleidmakers sien presies waar armoede gekonsentreer is en watter hulpbronne ontbreek. Party state, soos [[FTH:0]Califon[[[[FT:1], het openbare-afdrukborde geskep wat toon dat armoede data tot die sensuskanaal daal. Hierdie gereedskap stel plaaslike amptenare en gemeenskapsorganisasies se oplossings vir staatsoplossings.

Sleuteldata en metriekte

Staatsheersers maak staat op 'n wye verskeidenheid data bronne om hulle armoede-reduksiestrategieë in te lig. Sommige hiervan is tradisionele regeringsopnames, terwyl ander van administratiewe rekords of private sektore verkry. Hieronder is die algemeenste tipes data wat gebruik word en hoe hulle beleid inlig.

  • [[FTT: 0] Inkomples en Werkstatistiek [[FTT:1] ê] Die Amerikaanse Gemeenskapsopname (CS) verskaf jaarlikse data oor inkomste, armoede status en werk. Bendenaars gebruik hierdie syfers om te bepaal of programme soos Medicaid en SNAP aanvaarbaar is en om vas te stel of die staatLisos - ekonomie feitlik toeneem.
  • [[FTT: 0] Bemiddelingsverrigtingsdata[TOL:1] π State departemente van onderwys versamel data op toetspunte, gradueringskoerse en skooldissipline. Deur hierdie data met inkennis te stel, kan goewerneurs prestasiesgapings identifiseer en belê in skole wat lae-inkom leerlinge bedien. Programme soos [[FTlt:2] Proprise - geleerde ginons[FTNT3] in Michigan word op sulke ontleding gemik.
  • [[FTT:0]] Aandoeningsinligting [[VT:1] π beweer data, hospitaalontladings en opnames soos die Gedragale risikofaktor Surveillance System (BRFSS) help goewerneurs om die gesondheidsinvloede van armoede te verstaan. Byvoorbeeld, sê met hoë voorkomssyfers van suikersiekte onder lae-inkom bevolkings kan toegang tot voorkomende versorging en voedingsprogramme toeneem.
  • [[FTT:0] Bedagsaamheid en tuisloosheidsdata [[[[TOL:1] ☞ Die Departement van Behuising en Stadsontwikkeling (HUD) voorsien data oor huurverste laste, uitsettings en haweloosheid. Konsentens kan dit met inkomstedata kruis om behuisingsverlaes en noodbeskermingskuilings in die mees gespanne gemeenskappe te toewys.
  • [[FTT: 0]] Demografiese inligting [[FTT:1] verkeer, ras, etniese en ongeskiktheidsdata is noodsaaklik om gelykheid te verseker. Baie goewerneurs het vasgestel [[FTT:2] ustitty strepies[[TH:3] wat bepaal of armoede pogings wat die bevolking laat afneem net soveel raak.

Al hoe meer, state gebruik ook [[FT: 0] geintefineerde datastelsels (IDS)[[[[FTT:1] wat die us oor agentskappe verbind. Byvoorbeeld, Oregon Unicodes [[FTT:2] Integrentted Kliënt Data Stelsel[[[FT:3] verbind data van menslike dienste, opvoeding en werksmagte om 'n holistiese beskouing van elke familie se behoeftes te voorsien. Hierdie stelsels stel die reg om die impak van veelvuldige programme en las te evalueer.

Hoe goewerneurs data in aksie vertaal het

Die eintlike uitdaging is om insig te vertaal in beleide wat lewens in werklikheid verander. Staatsheersers eksperimenteer met verskeie meganismes om die gaping tussen dataontleding en programimplementering te oorbrug.

Toets data - Analytiek - eenhede

Baie goewerneurs het toegewyde data alalytics spanne in hulle kantore of onder hulle beheer geskep. Hierdie eenhede word deur data wetenskaplikes, statistiekane en beleidontleders opgestel wat direk met agentskapleiers werk om bewyse-gebaseerde programme te ontwerp. Die staat van [[FTHT:0]Washington[FT:1], onder goewerneur Jay Inslee, het die [TVTB:2] Aanboue Washington[FT] inisiatief van WELf] begin, onder meer as gevolg van die sporing van die VLO - AK] data wat die volgende faktore [TVL]: eweneens die volgende faktore [TWN]: WEL]

Gebruik voorspellingsende modelle vir vroeë ingryping

Voorspelde analitiese middels is een van die kragtigste gereedskap in die data-drivensen. Deur geskiedkundige data in masjien leermodelle te voer, kan state voorspel watter gesinne die grootste gevaar loop om in armoede te verval of haweloosheid te ondervind. ' n Voorbeeld van byvoorbeeld die staat [TBTHT:0] Massachusetts[T:1] wat data uit pleegsorg, kinderwelsyn gebruik en TANFOLT (Torry - hulpgesinne nodig het) wat deur vrywillige sorgspogings bevoordeel kan word.

Data word verbind met begrotings

Sommige goewerneurs sit data direk in die begroting proses. In plaas van net proposeringsartikels vir armoede programme, vereis hulle dat agentskappe bewys van doeltreffendheid moet indien. In [[FT: 0]Orio[[FTT:1], het die goewerneur McCunator van Bedrag en Bestuur 'n starReults- First McFus approach, wat vereis dat staatsinstansies moet toon dat hulle programme geëvalueer is deur streng metodes soos toevallige beheerde beproewinge te gebruik. Programs wat nie impaks-enbacks-fiunded viunded viunded viunded viundations vertoon nie.

Openbare lyfborde en gemeenskapsrekening

Deursigtigheid is 'n sleutel deel van data-driven-beheer. Baie state publiseer nou paneelborde wat armoede in werklikheid met mekaar verbind. Hierdie paneelborde laat burgers, joernaliste en advocacy groepe toe om hulle goewerneurs aanspreeklik te hou. Byvoorbeeld, [[FTOL:0] Navada[[FT:1]] het die [FTOLT:2] VLOED] geskep om die eiendomsmaatskappy te laat afneem. Wanneer die publieke regering aan te dring om die werk te betree, kan dit onder die inwoners van die staat se regering se regering se bestuur.

Case Studies: Data-Driva Armoede Vermindering in Aksie

Kalifornië: Tating Child Poarges with Integrated Data

Die goewerneur Gavin Newsom het armoede ' n sentrale prioriteit gemaak, veral vir kinders. In 2021 het sy administrasie die [[FT:0]Califenia Child Pomerity Act[FT:1], wat ' n doelwit gestel het om kinder armoede te verminder deur 50% teen 2030. Om vordering te maak, het die staat ' n geïntegreerde datastelsel gebou wat die Departement van Maatskaplike Dienste, die Departement van Onderwys en die Departement van Gesondheidsorgdienste verbind. Hierdie data het ons geïdentifiseer dat die staat se toenemende uitwerking van die kind se gevolglike LAND (R2 - LAND) in die groter waarde van die LAND van die LAND van die LAND van die staat van die LAND van 8NA se LAND van die LAND is.

Michigan: Gebruik GIS na Aluitgaande Abffordable Behuisingsfondse

Die goewerneur Gretchen Whitmere Letters se administrasie het data tot ware uit litteueerde federale noodlenigingsfondse vir behuising gebruik. ' n Aantal van die Michigan - staat se Behuisingsontwikkelingsowerheid (MSHDA) het ontleed dat uitsettingsdata, huurkoerse en haweloosheid op die distriksvlak getel het. Hulle het bevind dat vier distriks verantwoordelik was vir meer as 60% van die staats se naams serumenigheid. Die doel van data is om die som van die mark te maak op die heffing van nog R275 miljoen tot daardie mark.

Texas: Gepersoonlikte arbeidsmarkopleiding van Arbeidsdata

Direkteur Greg Abbott Letters se werkskommissie, Texas Werkkragoplossings, gebruik data oor plaaslike werkloosheidsyfers, nywerheidsgroeisuitslae en individuele vaardigheidgapings om persoonlike opleidingsprogramme te bied. Toe data getoon het dat die Houston - gebied 'n tekort het aan gesertifiseerde verpleegassistente (CNAs) maar 'n surplus van kleinhandelswerkers, het die staat 'n gratis opleidingsprogram vir ontwortelde kleinhandelwerkers gefinansier. Die program het oor 1 200 mense binne ses maande in CNA werk geplaas, met 'n 90% Houskoers na een jaar. Die staat het die rekening van die kantoor se aansoek van die fondse vir die £000-geld vir die program van die tarief van soortgelyke diens van R2 000 mense R10 000 (R5000).

Oorkom uitdagings: Privaatheid, akkuraatheid en gemak

Ondanks die belofte daarvan is die vermindering van armoede nie sonder struikelblokke nie. 'n Regter moet 'n mynveld van privaatheidsake, datagehaltekwessies en institusionele weerstand vind.

Data Privaatheid en die gebruik van etiese gebruike

Die skrikbeeld van die regering se waarneming kan hulle daarvan weerhou om hulp te soek. Verskeie state het [[FTH:0] se waarde aangeneem [[FTOLT: 0] WELB] se instellings is reeds kwesbaar, en die skrikbeeld van regeringwaarneming kan hulle daarvan weerhou om hulp te soek. Om dit te bespreek, het verskeie state byvoorbeeld aangeneem [[FTOLT:2] kwantic[FOLT:3]]]] se ontwerp [Tubugn: [Tubug] het die [FTubu] data [K]

Hoe om data akkuraat en tydsverjaend te wees

Data is slegs nuttig as dit akkuraat en tans is. Baie staatsinstansies maak staat op verouderde dataversamelingsmetodes, soos papiervorms of siloeerde databasisse wat nie met mekaar kommunikeer nie. ' n goewerneur McTubits data-driven-inisiatief kan deur slegte data ondermyn word. Om hierdie te bestry, belê state in [[FTHT:0] moderne datafunance [[FTlt:1], insluitend APIs, wolkberging en werklike data pypleidings. Byvoorbeeld, [TNTB]: Die maandelikse vlak van die ligging van die volgende tyd wat geboude staat-e [TVTu].].

Tegniese Kapasiteit word gebou

Baie staat regerings het nie die in-house data wetenskap kundigheid om gesofistikeerde analiasse te bedryf nie. Aansporing en behou van data talent is 'n per honderdste uitdaging, veral wanneer privaat sektor salarisse hoër is. Bendenners het geantwoord deur [[FTH:0]data - omgang [[FTOL:1] en die verventering van universiteite [FTOL:2] New York[FT] te skep, onder goewerneur Kathy Hoch, die [Tult] C - ictions] CONTuments: [N] ictions.

Die toekoms van data-verval armoede

Die landskap van data-driven-bestuur is besig om vinnig op te los. Verskeie tendense sal waarskynlik vorm hoe goewerneurs in die komende dekade armoede bestry.

Kunsmatige intelligensie en masjienleer

Kunsmatige stowwe en masjienopvoeding sal state toelaat om van beskrywende analitieses (wat gebeur het) te beweeg om te bepaal wat analytics (wat moet ons doen). 'n masjienleermodel kan byvoorbeeld duisende veranderlikes ontleed om die optimale mengsel van programme vir elke familie waarvan die hulp vir chivid, voedselbystand of kontant wat op voorspelde gevolge gegrond is aan te beveel. Vroeë vlieëniers in[FTTHO[FTHOBOL1] het getoon dat al die hele gesin se bestuur van die tyd kan verminder deur middel van 18 maande te verminder.

Real-Time Data en Continucive Ruff Luss

In plaas van jaarverslae sal toekomstige programme werklike data gebruik om vinnig aan te pas. Internet - en-NoT - toestelle, selfoondata en elektroniese voordeeloorplasing (EBT) se transaksies kan op-tot-die-minute-aanduiders van ekonomiese nood voorsien. 'n Direkteur sien dalk 'n pen in voedselseëlgebruik in 'n spesifieke distrik en gooi onmiddellik mobiele voedselbroeke en verstel SNAP-vooruitvlakvlakke.

Byvoeging en datadeling

Armoede respekteer nie staatslyne nie. Interstaatstrek, streekswerkmarkte en die voorraadkettings benadeel almal armoede. goewerneure begin data oor grense deel deur kompakte soos die [[FTH:0] Nasionale Direkteure Vereniging vir Vereniging vir Volksinnoofasiesnetwerk [[[[TOL:1]. Dit stel hulle in staat om te bepaal dat hulle armoede pogings teenoor portuurstate verminder en die beste gebruike aanneem wat elders bewys is.

@ info: whatsthis

Die strategiese gebruik van data deur staatsheersers verander armoede in 'n wetenskap wat minder probeer om te raai. Deur wortelsake te identifiseer, kwesbare bevolkings te probeer en resultate in werklikheid te meet, kan goewerneurs ingrypings ontwerp wat beide doeltreffender en doeltreffender is. Terwyl uitdagings om privaatheid, akkuraatheid en vermoë te bepaal, is die inleidende bevolkings duidelik: die toekoms van anti - oorskakelingsbeleide beleid is gedryf. As tegnologie en samewerking vererger, sal hierdie benaderings selfs meer gesofistikeerd word, wat tot meer obludurige en blywende oplossings vir die betrokke is in die georiënteerde gemeenskappe wat die diepste omstandighede in die eeu vasgestel het.