בשנים האחרונות, מושלים ממשלתיים ברחבי ארצות הברית פנו יותר ויותר לגישות מונעות נתונים כדי לטפל בעוני.במקום להסתמך על תוכניות רחבות בגודל אחד, אחת בגודל אחד, המנהיגים האלה משתמשים כיום בנתונים גרפיים כדי למקד משאבים עם דיוק כירורגי.על ידי רתום מידע על הכנסה, תעסוקה, חינוך, דיור, מושלים יכולים לזהות את האוכלוסיות הפגיעות ביותר, והתערבות תהיה השפעה גדולה ביותר על פני מדיניות שינוי בסיסי, לא רק על בסיס מדיניות מבוססת-ידי שינוי, אלא על בסיס אחריות, היא רק על בסיס מדיניות מבוססת-ידי שינוי, אשר מבוססת-ידי מדיניות מבוססת-ידי שינוי, אשר מבוססת-ידי מדיניות מבוססת-ידי שינוי, כלומר, היא רק על-ידי מדיניות מבוססת-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי מדיניות, כלומר, כלומר, כלומר, על-ידי מדיניות מבוססת-ידי מדיניות מבוססת-ידי שינוי-ידי מדיניות מבוססת-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-ידי שינוי-

הסכומים הפיננסיים גבוהים.מדינות מוציאות מיליארדי דולרים מדי שנה על תוכניות נגד מפונעות החל מסיוע מזומנים ובולות מזון לאימון עבודה ודיור סבירים, אך ללא נתונים חזקים, הרבה כסף זה יכול להיות מכוונת באופן שגוי.ניהול מונע נתונים מאפשר למדינות למדוד תוצאות, להתאים את הקורס בזמן אמת, ולהבטיח שכל דולר משלמי המסים ישמש לאפקט מקסימלי.

תפקיד הנתונים בהבנת עוני

נתונים ממלאים תפקיד קריטי בהעברת מאמצי הפחתת העוני מפעולת יזום במקום לחכות למשפחות ליפול לתוך משבר, מושלים יכולים להשתמש בנתונים כדי לצפות צורך ולספק שירותים מוקדם.לדוגמה, על ידי ניתוח רשומות נוכחות בבית הספר ונתונים בריאות, מדינה יכולה לזהות ילדים בסיכון ליפול לתוך עוני לפני משפחותיהם לחוות התמוטטות פיננסית. סוג זה של התערבות מוקדמת הוא רק אפשרי כאשר נתונים מסוכנויות שונות משולבים וניתח יחד.

זיהוי שורש גורם

עוני הוא לעתים נדירות תוצאה של גורם אחד.זה בדרך כלל רשת מורכבת של נושאים קשורים - שכר נמוך, חוסר טיפול בילדים סביר, בריאות ירודה, אפליה, בידוד גיאוגרפי. נתונים עוזר למושלים להתכחש לגורמים אלה ולהבין מי הם הכי דחופים במדינה שלהם.למשל, מושל במדינה כפרי עשוי למצוא כי חוסר תחבורה הוא המחסום העיקרי לתעסוקה, בעוד מושל בעיר עשוי להרשות לעצמו דיור עם סימן בלתי נראה, ללא בעיות, ללא ספק, ללא בעיות דומות.

אוכלוסיה Vulnerable

נתונים גם חושפים אילו קבוצות מושפעות באופן לא פרופורציונלי מהתמוטטות של עוני.דמוגרפית בגיל, גזע, מגדר ומעמד נכות מאפשרות למושלים לתכנן התערבויות ממוקדות.לדוגמה, ילדים מתחת לגיל 506FLT:1 (הגיל, קבוצה של הגיל, ככל הנראה, לחיות בעוני במדינות רבות.על ידי הגבלת נתוני עוני בילדים עם רישום מוקדם בחינוך לגיל הרך, מושל יכול להקצות מימון עבור תוכניות טיפול תרופתיות, שבו הם יכולים להוביל שיעורי עוני גבוהים יותר.

מפה ל-Girclowspots

מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) הפכו לכלים חיוניים עבור מושלים.על ידי מיפוי שיעורי העוני על מפה לצד נתונים על בתי ספר, בתי חולים, חנויות מכולת, ועברה ציבורית, קובעי מדיניות יכולים לראות בדיוק היכן העוני מרוכז ומה המשאבים החסרים.

מקורות נתונים מרכזיים ומכריסים

מושלים המדינה מסתמכים על מגוון רחב של מקורות נתונים כדי ליידע את אסטרטגיות הפחתת העוני שלהם.חלק מהם הם סקרים ממשלתיים מסורתיים, בעוד אחרים באים מרשומות מינהליות או שותפויות במגזר הפרטי.

  • (FLT:0) Income and Employment StatisticsFLT:1 - סקר הקהילה האמריקאי של משרד המשפטים האמריקאי (ACS) מספק נתונים שנתיים על הכנסות, מעמד עוני ותעסוקה. המושלים משתמשים בנתונים אלה כדי לקבוע זכאות לתוכניות כמו Medicaid ו-SNAP ולהעריך האם הכלכלה של המדינה גדלה באופן בלעדי.
  • (FLT:0) חינוך ביצועים נתונים של נתונים FLT:1 - מחלקות המדינה של החינוך לאסוף נתונים על ציוני מבחן, שיעורי סיום ומשמעת בית הספר.על ידי קישור נתונים אלה לנתונים הכנסה, מושלים יכולים לזהות פערים הישגים ולהשקיע בבתי ספר המשרתים תלמידים בעלי הכנסה נמוכה.
  • (FLT:0) בריאות ו- Healthcare Accesseur InformationFLT:1 - נתוני תביעות, רשומות שחרור בתי חולים, וסקרים כמו מערכת מעקב של גורמי סיכון התנהגותיים (BRFSS) עוזרים למושלים להבין את השפעות הבריאות של עוני. לדוגמה, מדינות עם שיעור גבוה של סוכרת בקרב אוכלוסיות בעלות הכנסה נמוכה עשויות להרחיב את הגישה לתוכניות טיפול תזונתיות ותזונה.
  • (FLT:0) ניצול לרעה של Affordability ו-Homeless Dataofph:1) - המחלקה לשיכון ופיתוח עירוני (HUD) מספקת נתונים על נטלי שכר דירה, פינויים, וספירות של היעדר בית יכולים לחצות את זה עם נתוני הכנסה כדי להקצות קווי מגורים ומחסומי חירום בקהילות המותחות ביותר.
  • (ב) [ה]המידע הדמוגרפי [ה]: עידן, גזע, אתניות ונתוני נכות הם הכרחיים להבטחת שוויון.

יותר ויותר, מדינות משתמשות גם במערכות נתונים משולבות (IDS)Fevolveal:1LT המקשרות רשומות על פני סוכנויות.לדוגמה, מערכת המידע המשולבת של אורגון:2 מערכת נתונים משולבת לקוח מערכת 3D (IDS) מחברת נתונים משירותי אנוש, חינוך וסוכנויות כוח העבודה כדי לספק תצוגה הוליסטית של כל צרכי המשפחה.

כיצד המושלים מתרגמים מידע לפעולה

איסוף נתונים הוא רק הצעד הראשון.האתגר האמיתי הוא בתרגום תובנות למדיניות שמשנה את חייהם של מושלי המדינה, אשר מתנסים בכמה מנגנונים כדי לגשר על הפער בין ניתוח נתונים לבין יישום התוכנית.

הקמת יחידות Analytics

מושלים רבים יצרו צוותי ניתוח נתונים ייעודיים במשרדיהם או תחת שליטתם.היחידות הללו מנוהלות על ידי מדענים, סטטיסטיקאים ואנליטיקנים מדיניות הפועלים ישירות עם מנהיגי הסוכנות לתכנון תוכניות מבוססות ראיות.מצב של FLT:0Washington SharingFLT:1, תחת המושל ג'יי איסאלי, השיקה את ה-FLT:2Res Washington FLT3, אשר משתמש ב-DLCFLT5GR5G.

שימוש במודלים חיזויים לאימון מוקדם

ניתוח חיזוי הוא אחד הכלים החזקים ביותר בארסנל המונע נתונים.על ידי האכלה נתונים היסטוריים למודלים של למידת מכונה, מדינות יכולות לחזות אילו משפחות נמצאות בסיכון הגבוה ביותר ליפול לעוני או לחוות חוסר בית.לדוגמה, מצב של תפוצה:0MassachusettsFLT:1 פיילוט מודל המשתמש בנתונים מטיפול, רווחה ילדים, ו-TANF (סיוע זמני למשפחות נזקקות) כדי להפחית את הסיכוי של טיפול תרופתי אצל ילדים ולהפחית את הטיפול הרפואי יכול היה להפחית את הסיכון להפחתה של טיפול תרופתי.

קישור נתונים להחלטות תקציב

מושלים מסוימים מטביעים נתונים ישירות לתהליך התקציב.במקום להציע פריטים קו עבור תוכניות עוני, הם דורשים סוכנויות להגיש ראיות יעילות.InFLT:0.(הוומב"ל:1, משרד התקציב של המושל וניהול משתמש בגישה "הגירשים-ראשית", הדורשת מסוכנויות ממשלתיות להראות כי תוכניותיהם הוערכו באמצעות שיטות קפדניות כמו ניסויים מבוקרים שאינם יכולים להוכיח את ההשפעה הנוספת, בעוד שעדיין לא ניתן לגבות משאבים.

לוחות אחריות ציבוריים וחשבונאות קהילתית

(השקיפות היא חלק מרכזי של ממשל מונע נתונים.מדינות רבות מפרסם כעת לוחות נתונים מקוונים המנטרים מדדי עוני בזמן אמת.הלוחים האלה מאפשרים לאזרחים, עיתונאים וקבוצות תמיכה להחזיק את המושלים שלהם באחריות.לדוגמה, FLT:0NevadaphFLT:1 יצרו את FLT:2Nevada Data-Driven Data-MakingFLT 3, אשר כולל תוכנית אימונים נמוכה.

מחקרים: גידול בעוני ב-Data-Driven Action

קליפורניה: קידום עוני ילדים עם נתונים משולבים

המושל גווין ניוזום עשה את צמצום העוני בראש סדר העדיפויות המרכזי, במיוחד לילדים בשנת 2021, הממשל שלו השיקה את ה-FLT:0California Child Reduction Act 1 (ב- 20.2.California Child Reduction Act), אשר הציב מטרה לצמצום העוני ב-50% עד 2030.com, המדינה יצרה מערכת נתונים משולבת המקשרת את המחלקה לשירותים חברתיים, מחלקת החינוך, ומחלקת הבריאות של שירותי הבריאות של טיפול רפואי, שזיהתה את נתוני המס המובילים (Pre) ב-15 בספטמבר 2022, אשר זיהו את נתוני ההכנסה המרחיבים את נתוני קליפורניה (אך) ותרמו את נתוני קליפורניה, אך הם בעלי דירוג גבוה יותר, אך הם אלה, אך הם אלה, אך הם אלה, אשר הצליחו להגדיל את נתוני אשראי המדינה (Pre) ולהגדיל את נתוני אשראי, אך הם אלה, אך הם אלה, אך הם אלה, אך הם אלה, אשר זיהו את נתוני ההכנסה המשולבים את נתוני חירום (אך) ב-כלכליים את נתוני המדינה (ההגדלים את נתוני חירום) ב-כלכליים את נתוני חירום (אך, אשר זיהו את נתוני חירום (PIT) ב-CDC) ב-כלכליים את נתוני חירום, אשר , אשר , אשר , אשר , אשר ,

מישיגן: שימוש ב- GIS כדי לבטל את קרנות הדיור האפשריות

ממשלו של המושל גרטנר ויטמר השתמש בנתונים כדי לממש את כספי הסיוע הפדרלי למגפות דיור.רשות לפיתוח הדיור של מדינת מישיגן (MSHDA) ניתחה נתונים, שכר הדירה של שיעורי הנטל, וחוסר הבית בספירה ברמת המחוז, הם מצאו כי ארבעה מחוזות היוו יותר מ -60% מחוסר יציבות הדיור של המדינה.

טקסס: אימון אישי של כוח העבודה מ-Labal Data

ועדת העבודה של המושל גרג אבוט, טקסס Workforce Solutions, משתמשת בנתונים על שיעורי האבטלה המקומיים, תחזיות הצמיחה בתעשייה, פערים מיומנות בודדים להציע הכשרה אישית של עבודה. כאשר נתונים הראו כי לאזור יוסטון יש מחסור עוזרי סיעוד מוסמך (CNAs) אבל עודף של עובדים קמעונאיים, המדינה מממנת תוכנית הכשרה חופשית עבור עובדים עקורים.

אתגרים: פרטיות, כלכלה וקיבולת

למרות הבטחתו, הפחתה של עוני המונעת על ידי נתונים אינה ללא מכשולים. המושלים חייבים לנווט שדה של חששות פרטיות, בעיות איכות נתונים והתנגדות מוסדית.

פרטיות נתונים ושימוש מוסרי

[המידע על מספר סוכנויות מעלה חששות חמורים לגבי פרטיות ושימוש לרעה במשפחות בעוני כבר פגיע, וספק המעקב הממשלתי יכול להרתיע אותם מחיפוש אחר עזרה, כדי לטפל בכך, כמה מדינות אימצו את ה-FLT:0privacy-bydesignFLT:1 מסגרות של ניהול נתונים, לדוגמה, FLT:2connecticutFLT3 יצרו את ה-DLT:0privacy-by-by-oriented data, אשר דורשות של נתונים מעודכנים, או , אשר דורשות, לדוגמה, אשר מחייבות, אשר מחייבות, 5, אשר מחייבות, כולל שימושים, כולל שימושים משפטיים, אשר אינם מקודמים, כולל נתונים מעודכנים, אשר מחייבות, כולל, כולל נתונים מעודכנים, כולל, כולל, אשר מחייבות, כולל, 5, 5, 000, אשר מחייבות, 000, 000, 000, 000, אשר מחייבות, 000, אשר מחייבות, אשר מחייבות, אשר מחייבות, אשר מחייבות, אשר מחייבות, אשר מחייבות, 000, 000, 000, 000, 000, לדוגמה, אשר מחייבות, 000, אשר מחייבות, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000

הבטחת אבטחת מידע וחשיבות זמן

נתונים שימושיים רק אם זה מדויק ונוכחי.סוכנויות ממשלתיות רבות מסתמכות על שיטות איסוף נתונים מיושנות, כגון טפסים נייר או מסדי נתונים משולים שאינם מתקשרים אחד עם השני.היוזמה המונעת על ידי מושל יכול להיות מעולל על ידי נתונים רעים.כדי להילחם בזה, מדינות משקיעות ב-FLT:0מודרניות תשתיות נתונים 1FLT:1, כולל ממשקי API, אחסון, ואמיתי של צינורות של כדור הארץ, לעומת זאת, לדוגמה, מאפשר כיום 3.

בניית יכולת טכנית

(ב) ממשלות רבות חסרות מומחיות במדעי הנתונים של בית הספר לפעול ניתוחים מתוחכמים.למשוך ולשמר כישרונות נתונים הוא אתגר רב שנתי, במיוחד כאשר השכר המגזר הפרטי גבוה יותר, המושלים הגיבו על ידי יצירת FLT:0data ScholarsFLT:1 ושותף עם אוניברסיטאות.FLT:2 New YorkFLT 3, תחת המושל קתי הושול, ה-FLT5 שנים השיקה את תוכנית המחקר של 50-YFD.

עתיד הפחתת העוני ב-Data-Driven

הנוף של ממשל מונע נתונים מתפתח במהירות. מגמות מספריות עלולות לעצב כיצד מושלים נלחמים בעוני בעשור הקרוב.

אינטליגנציה מלאכותית ולמידה של מכונות

AI ולמידה מכונה יאפשרו למדינות לעבור מניתוח תיאורי (מה שקרה) לניתוחים מרשם (מה צריך לעשות) לדוגמה, מודל למידת מכונה יכול לנתח אלפי משתנים כדי להמליץ על השילוב האופטימלי של תוכניות עבור כל משפחה - אימון עבודה, טיפול בילדים, סיוע תזונתי או מזומנים - בהתבסס על תוצאות צפויות.

מידע בזמן אמת ו-Fretin Feedback Loops

במקום דוחות שנתיים, תוכניות עתידיות ישתמשו בנתונים בזמן אמת כדי להסתגל במהירות.אינטרנט של דברים (IoT) מכשירים, נתוני טלפון סלולרי, ונתוני תועלת אלקטרונית העברה (EBT) עסקאות יכול לספק אינדיקטורים של עד הרגעה של מצוקה כלכלית. מושל עשוי לראות עלייה בשימוש בולים מזון במחוז מסוים, מיד לפרוס הפנכות מזון ניידים או להתאים את רמות SNAP.

שיתוף פעולה בין מדינות ושיתוף נתונים

עוני אינו מכבד את קווי המדינה.הגירה בין מדינות, שוקי עבודה אזוריים, ושיבושים בשרשרת האספקה משפיעים על העוני. המושלים מתחילים לשתף נתונים מעבר לגבולות באמצעות קומפקטיות כמו ה-FLT:0 ה-National Governors Association’s State Innovation NetworkFLT:1 זה מאפשר להם להעריך את מאמצי הפחתת העוני שלהם נגד מדינות עמיתים ולאמץ שיטות טובות שהוכחו במקום אחר.

מסקנה

השימוש האסטרטגי של נתונים על ידי מושלים המדינה הופך את מאמצי הפחתת העוני ממניפולטים למדע. על ידי זיהוי שורש גורם, מיקוד אוכלוסיות פגיעות, ומדידה תוצאות בזמן אמת, המושלים יכולים לעצב התערבות כי הם יעילים ויעילים יותר, בעוד אתגרים סביב פרטיות, דיוק, ויכולת להישאר, המסלול הוא ברור: עתיד מדיניות נגד-פוביה של המאה הוא מונע נתונים כמו התקדמות טכנולוגית ולהעמיק את הגישות, אשר יהפכו לפתרונות יציבים יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו מובילים יותר, אפילו יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו מובילים יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו מובילים יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו יותר, אשר יהיו יותר, כדי לקדם את המשתנים, כדי לקדם את המשתנים, יותר, אשר יהיו מובילים יותר, אשר יהיו אחראים, כדי להשיג את המשתנים, אשר יהיו יותר, אשר יהיו, כדי לפתח פתרונות יציבים יותר, אשר יהיו יציבים יותר, אשר יהיו יציבים יותר, אשר יהיו יציבים, אשר יהיו יציבים יותר, אשר יהיו יציבים יותר, אשר יהיו, אשר יהיו יציבים, אשר יהיו, אשר יהיו, אשר יהיו, אשר יהיו, אשר יהיו, אשר יהיו, אשר יהיו יותר, אשר יהיו, אשר