Azken urteotan, Estatu Batuetako estatu-gobernatzaileak gero eta gehiago bihurtu dira pobreziari aurre egiteko datuetan oinarritutako ikuspegietara. Neurri bakarreko programa zabaletan oinarritu beharrean, lider hauek datu granularrak erabiltzen ari dira doitasun kirurgikoa duten baliabideetara. Errenta, enplegua, hezkuntza, osasuna eta etxebizitzari buruzko informazioa erabiliz, gobernatzaileek populazio ahulenak identifikatu eta esku-hartzeek eragin handiena izango duten tokian esku hartzen dute. Mugimendu hau ez da joera bat soilik, estatu-gobernuek pobreziaren aurka nola egin behar duten pentsatzea, intuiziotik abiatuta, eta gardentasun-estrategiak sortzea, eta arduratsuagoak direla.

Estatuek urtero milioiak ematen dituzte antipoberti programetan, diru-laguntza eta elikagaien zigiluak, lan-heziketa eta etxebizitza merkeak, baina datu sendorik gabe, diru horren zati handi bat desbidera daiteke. Datuen bidez gidatutako gobernantzak emaitzak neurtzen ditu, denbora errealean doitzen du eta zergadun dolar guztiak ahalik eta gehien erabiltzen direla ziurtatzen du. Ondorioz, bi alderdietako gobernariak datu-analisi-unitateetan inbertitzen ari dira, unibertsitateekin lankidetzan, gobernuarekin eta datu-datuak artikulu publikoetara irekitzen.

Datuen eginkizuna pobrezia ulertzeko

Datuek zeregin garrantzitsua dute pobrezia murrizteko ahaleginak alde batera uztea, erreaktiboak eta proaktiboak, familiak krisiari aurre egiteko zain egon beharrean, gobernatzaileek datuak erabil ditzakete zerbitzuak goiz eman eta behar dituztenei aurrea hartzeko. Adibidez, eskola-asistentziaren erregistroak eta osasun-aurkako datuak aztertuz, egoera batek pobrezian erortzeko arriskuan dauden haurrak identifikatu ditzake, familiek finantza-kolapsoan bizi baino lehen.

Erro-arrazoiak identifikatzea

Pobrezia gutxitan gertatzen da faktore bakar baten emaitza. Normalean, elkarren artean lotutako gaien web konplexua da, soldata baxuak, haurtzaindegi merkea, osasun eskasa, diskriminazioa eta isolamendu geografikoa. Datuek laguntzen diete gobernariei faktore horiek ezabatzen eta ulertzen zeintzuk diren gehien bultzatzen dutenak beren egoeran. Adibidez, landa-egoerako gobernadore batek aurkituko luke garraiorik eza dela enpleguaren hesi nagusia, eta hiri-egoera bateko gobernari batek etxebizitza-krisia jasan lezake. Daturik gabe, ñabardura horiek ez lirateke geldituko eta politika ikusezinak galduko.

Populazio ahulak bideratzea

Datuek erakusten dute pobreziak zein talderi eragiten dion neurriz kanpo. Demografiaren matxurak, adinaren, arrazaren, generoaren eta ezgaitasunen arabera, gobernariek esku-hartze espezifikoak diseinatzen dituzte. Adibidez, 5 urtetik beherakoak dira pobrezian bizi diren adin-taldea, herrialde askotan. Haurren pobreziaren datuak haurtzaro goiztiarreko hezkuntza-lanetan berriro zabaltzean, gobernari batek finantza ditzake K aurre-programetarako, behar diren auzoetan. Era berean, pobrezia-tasa handiagoak erakusten dituzten datuek, ama- eta ama-asistentziak zabaltzen dituzte, eta familia-asistentziak zabaltzen dituzte.

Geografikoki mapatzea

Informazio geografikoko sistemak funtsezko tresna bihurtu dira gobernarientzat. Mapa batean pobrezia-tasak marraztuz eskola, ospitale, janari-denda eta garraio publikoarekin batera, arduradun politikoek pobreziaren datuak non biltzen diren eta baliabideak falta diren ikus dezakete. Zenbait estatuk, adibidez, California, pobreziaren datuak errolda-mailara erakusten dituzten sare publikoak sortu dituzte. Tresna horiek tokiko funtzionarioek eta komunitateko erakundeek gobernu-irten konponbideei buruz lankidetzan aritzeko aukera ematen dute.

Gako-datuen iturburuak eta metrikak

Estatuko gobernariek datu-iturburu ugari dituzte pobrezia-erredukzioko estrategiak jakinarazteko. Horietako batzuk gobernu-inkestak dira, eta beste batzuk administrazio-erregistroetatik edo sektore pribatuko elkarteetatik datoz. Hona hemen datu motarik erabilienak eta politika nola informatzen duten.

  • Estatu Batuetako errolda-bulegoak (ACS) urteko datuak ematen ditu errentari, pobrezia-egoerari eta enpleguari buruz. Gobernariek zifra hauek erabiltzen dituzte, Medicaid eta SNAP bezalako programen hautagarritasuna zehazteko eta estatuko ekonomia barne-mailan hazten ari den ebaluatzeko.
  • Hezkuntza-erabileraren datuak, hezkuntza-sailak, proba-puntuei, gradu-tasei eta eskola-diziplinari buruzko datuak biltzen ditu. Datu horiek errenta-datuetara estekatuz, gobernariek lorpen-hutsuneak identifikatu eta diru-sarrera txikiko ikasleei zerbitzatzen dieten ikastetxeetan inbertitu ditzakete.
  • Osasun eta Osasun Sarbideko Informazioaren arabera, datuak, ospitaleko alta eta inkestak, hala nola Jokabide-arriskuaren faktoreen zaintza-sistemak (BRFSS) laguntzen die gobernariei pobreziaren osasun-inpaktuak ulertzen. Adibidez, errenta baxuko populazioen artean diabetes-tasa handiak dituzten estatuek prebentzio-arretarako eta elikadura-programetarako sarbidea zabal dezakete.
  • Etxebizitza eta Hiri Garapeneko Sailak (HUD) alokairu-karga, atzeraldi eta etxerik gabekoen gaineko datuak ematen ditu. Gobernariek errenta-datuekin gurutzatu dezakete diru-sarrerak, etxebizitza-bonuak esleitu eta larrialdi-lekuak finantzatuko dituzte komunitaterik aberatsenetan.
  • Informazio demografikoa - Adina, arraza, etnia eta ezgaitasunaren datuak funtsezkoak dira ekitatea bermatzeko. Gobernari askok ezarri dute pobrezia murrizteko ahaleginak populazio guztietara berdin iristen diren ala ez.

Gero eta gehiago erabiltzen dira estatuek datu-sistema integratuak (IDS) eta agentziak lotzen dituztenak. Adibidez, Oregonen datu-sistema integratuak, giza zerbitzuetako datuak, hezkuntza eta lan-agentziak, lotzen ditu, familia bakoitzaren beharren ikuspegi holistikoa emateko. Sistema horiei esker, hainbat programaren eragin konbinatua ebaluatu eta familietan karga administratiboak murriztu ahal izango dituzte.

Nola itzuli datuak ekintzara

Datuak biltzea lehen urratsa besterik ez da. Benetako erronka da bizitzak benetan aldatzen dituzten politiken ikuspegiak itzultzea. Estatuko gobernariak hainbat mekanismorekin ari dira esperimentatzen datuen analisiaren eta programa-erabileraren arteko tartea argitzeko.

Datu-analisien unitateak ezartzea

Gobernadore askok datu-analisi taldeak sortu dituzte beren bulegoetan edo kontrolpean. Unitate hauek datu-zientzialariek, estatistikariek eta politika-analista batzuek osatzen dituzte, agentzia-buruekin zuzenean lan egiten dutenak ebidentzian oinarritutako programak diseinatzeko. Washington-en egoera, Jay Inslee gobernadorearen agindupean, abian jarri zuten Washington-en ekimena, pobreziaren eta beste gako batzuen murrizketaren jarraipena egiteko datu-taulak erabiltzen dituena.

Aurresandako modelatzea, esku-hartze goiztiarrerako

Analitika prediktiboa da datu-baseetan erabiltzen den tresnarik ahaltsuenetako bat. Datu historikoak makina-ikaskuntza ereduetan ematean, estatuek aurreikusi dezakete zein familia dauden pobrezian erortzeko edo etxerik ez izateko arrisku handiena dutenak. Adibidez, massachusetts-en egoera eredu bat pilotu zuen, laguntza, haurren ongizatea eta TANF-eko datuak erabiltzen dituena (Familia Behartsuen Laguntza Aldi baterakoa) borondatezko kudeaketaren kasuan onuradun izan daitezkeen familiak identifikatzeko. Programa horrek %20ko arriskua murriztu zuen, egoera-ko laguntza eta milioiak aurreztutako egoeran, milioika euroko kostuetan.

Aurrekontu-erabakiei datuak lotzea

Gobernadore batzuek datuak zuzenean sartzen dituzte aurrekontu-prozesuan. Pobrezia-programetarako lerro-elementuak proposatu beharrean, agentziak behar dituzte eraginkortasunaren frogak aurkezteko. Ohio-n, Aurrekontu eta Kudeaketako Gobernatzailearen Bulegoak "Results-First" ikuspegia erabiltzen du, estatu-agentziak beren programak ausazko proba kontrolatuak bezalako metodo zorrotzekin ebaluatu direla erakusteko eskatzen du. Eraginik ez duten programak finantzatu egiten dira, eta ebidentziak atzera botatako programak baliabide gehiago jasotzen dituzte.

Arbel publikoak eta komunitatearen erantzukizuna

Gardentasuna datuetan oinarritutako gobernantzaren funtsezko parte da. Estatu askok argitaratzen dituzte sarean, pobreziaren neurketak denbora errealean jarraitzen dituztenak. Arbel horiek hiritar, kazetari eta defentsa taldeak beren gobernariei erantzuteko aukera ematen dute. Adibidez, Nevadadada-FLT:1-ek sortu zuen Nevada Data-Driven Decision-Makingente-Makingente-Programa, pobreziaren esparru publikoa barne hartzen duena.

Kasu-azterketak: Pobreziaren murrizketa ekintzan

Kalifornia: pobrezia helburu duen haur-pobrezia, datu integratuekin

Gavin Newsom gobernadoreak pobrezia murriztea lortu du, batez ere haurrentzat. 2021ean, bere administrazioak datu-sistema integratu bat sortu zuen, Gizarte Zerbitzuen Saila, Hezkuntza Saila eta Osasun Zerbitzu Saila lotzen dituena. Datu horien bidez, estatuak identifikatu zuen estatu horrek estatuari zerga-kreditua (Calc) zabaltzea eta Calreshn (FEI) datu-sistema integratu bat eraiki zuela, pobrezia-zerbitzuen % 15eko beherakadaren ondorio, Kaliforniako pobrezia-planen ondorio nagusia, Kaliforniako pobrezia-planetan, % 15eko murrizketa-programa nagusi bat egin zuen.

Michigan: GIS erabiltzea etxebizitza-funts merkeak esleitzeko

Gretchen Whitmer gobernadoreak datuak erabiltzen zituen etxebizitzarako pandemiaren erliebe federalak birlokalizatzeko. Michigango Etxebizitza Garapenerako Agintaritzak (MSHDA) aztertu zituen, besteak beste, diru-sarrerak, karga-tasak eta etxerik gabekoak, konderrikoak. Ikusi zuten lau konderriek estatuaren etxebizitza-ezegonkortasunaren %60a baino gehiago hartzen zutela kontuan. Datu horiek erabiliz, gobernadoreak beste 100 milioi dolar bideratu zituen alokairuen laguntza eta etxebizitzaren garapen merkea lortzeko.

Texas: laneko datuetako langile-indar pertsonalizatua

Greg Abbott gobernadorearen lan-batzordeak, Texaseko Lanforce Solutionsek, langabezia-tasa lokalei, industria-hazkuntzari eta trebetasun-hutsune indibidualei buruzko datuak erabiltzen ditu lan-heziketa pertsonalizatua eskaintzeko. Datuak erakutsi zutenean Houstoneko eremuari erizaintzako laguntzaile ziurtatuen falta falta zegoela (CNAs) baina txikizkako langileen soberakina, estatuak prestakuntza libreko programa bat finantzatu zuen lekualdatutako langileentzat. Programak 1.200 lagun baino gehiago jarri zituen CNAn sei hilabetean, eta % 90eko atxikipen-tasa urtebetean. Gobernariaren bulegoak programari ematen dio datuen jarraipena, eta ez du, batez beste, 3.000 $-ko kostua, eta ez, batez beste, 8.000 euroko kostua.

Erronkak gainditzea: pribatutasuna, zehaztasuna eta gaitasuna

Promesa egin arren, datuek eragindako pobrezia murriztea ez da oztoporik gabe. Gobernariek pribatutasun-arazo, datuen kalitatearen gai eta erakunde-erresistentziaren eremu batean nabigatu behar dute.

Datuen pribatutasuna eta erabilera etikoa

Hainbat erakundetako datuak biltzeak kezka larriak sortzen ditu pribatutasunari eta erabilera-eskubideari buruz. Pobrezian dauden familiak zaurgarriak dira dagoeneko, eta gobernuaren zaintzaren espektroak laguntza bila eraman ditzake. Horretarako, hainbat estatuk onartu dituzte beren "pribatutasun-diseinua" eta "FLT:1" esparruak. Adibidez, ConnecticutFLT:3]]k sortu du Datu Elkarreraginkorrak diren datuak erabiliz, eta datu deidentifikatuak erabiltzen ditu, eta baimena behar du pertsona fisikoei lotutako datuekin, eta, gainera, zigor-sistemarik ez dela ziurtatu behar.

Datuen zehaztasuna eta gaurkotasuna bermatzea

Datuen bilketa-metodo zaharkituetan oinarritzen dira estatu-agentzia askok, hala nola paper-formetan edo datu-base isiletan, elkarren artean komunikatzen ez direnak. Gobernariaren datu-baseak datu-base okerren bidez honda daitezke. Horren aurka borrokatzeko, estatuak datu-azpiegitura modernoan inbertitzen ari dira, APIak, hodeien biltegia eta denbora errealeko datuen kanalizazioak barne. Adibidez, FLT:2TennesseneeFLT:3 estatu-egoerak datu-erakundeak dira, eta datu-azpiegiturak, urtero, urteko pobrezia-egoera zehatz bat baino gehiago behar dute.

Gaitasun teknikoa

Estatuko gobernu askok ez dute datu zientifikoen ezagutzarik analisi sofistikatuak egiteko. Datuak erakartzea eta gordetzea erronka iraunkorra da, batez ere sektore pribatuaren soldatak handiagoak direnean. Gobernariek erantzun dute: data-unitateak sortu eta unibertsitateekin elkartu dira. New York ], Kathy Hochul gobernadorearen agindupean, New York Civic Analytics-en programa abiatu dute, doktoregoko ikasleak SUNYtik SUNYra sartzen dituena, 50 urteko politika-proiektuetan.

Datuetan oinarritutako pobreziaren etorkizuna murriztea

Datuetan oinarritutako gobernantzaren paisaia azkar aldatzen ari da. Zenbait joerak etorkizuneko hamarkadan pobreziaren aurka nola borrokatzen duten zehaztuko dute.

Adimen artifiziala eta ikasketa automatikoa

AAk eta makina-ikaskuntzak aukera emango diete estatuei analisi deskribatzailetik (gertatu zena) analitika aurreskribatzailera (zer egin behar dugun) mugitzeko. Adibidez, makina-ikaskuntza eredu batek milaka aldagai azter ditzake familia bakoitzeko programen nahasketa optimoa gomendatzeko: lan-heziketa, ume-zainketa, elikadura-laguntza edo eskudirua, aurreikusitako emaitzetan oinarrituta. Lehen pilotuek frogatu dute AIk bultzatutako kasu-kudeaketak 18 hilabetera arte pobrezian ematen duen denbora murriztu dezakeela.

Denbora errealeko datuak eta etengabeko oharrak

Urteko txostenen ordez, etorkizuneko programek denbora errealeko datuak erabiliko dituzte azkar doitzeko. Gauzen Internet (IoT) gailuak, telefono mugikorraren datuak eta prestazio elektronikoen transferentzia (EBT) transakzioen erregistroek larrialdi ekonomikoaren adierazleak eman ditzakete. Gobernari batek ikus dezake elikagaien zigiluen erabileran eskualde jakin batean, eta berehala hedatu elikadura mugikorreko kuleroak edo doitu SNAPen onura mailak.

Estatu Batuetako lankidetza eta datuen partekatzea

Pobreziak ez ditu estatu-lerroak errespetatzen. Estatu arteko migrazioak, eskualde-lanetako merkatuak eta hornikuntza-kateak eragindako etenak pobrezian eragiten dute. Gobernariak mugaz bestaldeko datuak partekatzen hasi dira, hitzarmenen bidez, Estatuko Berrikuntzaren Sarearen bidez, eta horrek aukera ematen die pobrezia murrizteko ahaleginak estatu kideekin alderatzeko eta beste inon frogatu diren jardunbide egokiak har ditzaten.

Ondorioa:

Estatuko gobernariek datuen erabilera estrategikoa pobrezia murrizteko ahaleginak zientzia bihurtzea da. Erro-kausa identifikatzen, populazio ahulak bilatzen eta emaitzak neurtzen denbora errealean, gobernariek esku-hartzeak diseinatu ditzakete, eraginkorragoak eta eraginkorragoak direnak. Pribatutasunaren, zehaztasunaren eta gaitasunaren inguruko erronkak dauden bitartean, ibilbidea argi dago: politiken etorkizuna datu-basea da. Teknologiaren aurrerapen eta lankidetza sakontzen denez, ikuspegi horiek sofistikatuagoak ere bihurtuko dira, eta irtenbide bidezkoagoak eta iraunkorrak sortuko dituzte nazio osoan. Gobernatzaile hauek, berriz, gobernu-buruaren xede nagusiak izango dira, XXI.