米国全知事は、予算配分や公共のヘルス対応から教育改革やインフラ投資に至るまで、何百万もの住民に影響を及ぼす決定を下す責任を負います。 ますます複雑な課題の時代では、多くの州の役員は、その選択肢を導くためにデータと分析に向けました。 政治的直観や逸話証拠にのみ頼る代わりに、現代の知事は、問題を特定し、ソリューションを評価し、結果を測定するための厳格なデータ分析を使用しています。 このシフトデータは、より効果的にガバナンスを強化し、より効果的に政策を検証し、より効果的に意思決定を促進しています。

本稿では、データと分析を使用して、ポリシーの決定を通知する方法を解説し、データの種類、採用方法、およびこれらのアプローチの現実的な影響を調べています。また、データの使用に関する課題や機会を解決し、証拠に基づくガバナンスの将来を先見します。

データ駆動ガバナンスの上昇

公序良俗に反するデータの利用は全く新しいものではありませんが、近年のデータ分析の規模、速度、および高度化が飛躍的に拡大しています。従来、専門家のアドバイス、公正な意見、政治的計算、および歴史的優先事項に基づいて決定を下しました。これらの要因は重要でありながら、データ分析は現在、オプションの評価と予測結果のためのより有効な基礎を提供します。

政府は、集中型のデータウェアハウス、ビジネスインテリジェンスプラットフォーム、分析チームを含むデータインフラに投資しています。国家チーフ・インフォメーション・オフィサー協会(NASCIO)による調査によると、ほぼすべての州は、政策と運用上の決定をサポートするデータ分析プログラムのいくつかのフォームを実装しています。多くの知事は、これらの取り組みを監督するために、専用のデータオフィスを作成したり、チーフ・データ・オフィサーを任命しました。

この傾向の重要なドライバーは、政府機関の記録、センサー、衛星画像、ソーシャルメディアなど、さまざまなソースからリアルタイムのデータの利用可能性が高まります。 計算力とストレージの進歩により、大量のデータセットを迅速かつ効果的に分析することが可能になりました。 その結果、知事は経済動向、病気の発生、交通パターンなどの最新の情報にアクセスすることができます。

知事が使用するデータの種類

知事は、決定書を通知するために、幅広いデータタイプに依存しています。 必要な特定のデータはポリシードメインに依存しますが、一部のカテゴリは、ガバナンスの多くの分野にわたって特に重要です。

人口統計データ

人口統計データには、人口規模、年齢分布、地方および民族的組成、所得レベル、教育的達成、地理的分布が含まれます。この情報は、異なるコミュニティのニーズを理解し、資源を均等に割り当てることにとって重要です。例えば、新しい医療取り組みを検討する知事は、ターゲットサービスを必要とする高齢者や低所得の住民の高い濃度を持つ地域を識別するために人口統計データを使用する可能性があります。

州庁は、多くの場合、Census Bureau、州レベルの調査、管理レコードを通じて人口統計データを収集します。 アメリカンコミュニティ調査(ACS)は、これらの指標の多くのための主要なソースであり、州や地域のための年次見積もりを提供します。 知事はまた、学校容量や輸送インフラなどの将来のニーズを計画するために、人口統計予測を使用します。

経済データ

経済データでは、雇用率、賃金、ビジネス成長、産業組成、州の収益、および総国内製品(GDP)をカバーしています。知事はこのデータを使用して、州の経済の健全性を評価し、雇用創出と経済の回復を促進する政策を設計します。例えば、引退の間に、知事は、雇用の主張と事業閉鎖を分析し、就職活動の訓練プログラムや小規模な事業融資を指示する可能性があります。

州の労働部門や経済発展機関は、このデータの大部分を生成します。さらに、労働統計局(BLS)や経済分析局(BEA)などの連邦のソースは、一貫した、比較可能な指標を提供します。多くの州は、リアルタイムで経済指標を表示するダッシュボードを開発し、知事とそのスタッフは傾向を監視できるようにしました。

健康データ

健康データには、病気の予防、病院の能力、予防接種率、医療アクセス、乳児死亡率、慢性疾患に関する情報が含まれています。 COVID-19のパンデミックは、重要なリアルタイムの健康データを知事のためにどのように実証しました。 多くの州は、ケースカウント、入院、死亡を追跡した公共健康ダッシュボードを作成しました。

パンデミクスを超えて、知事は、健康データを悪用危機、母体の健康、精神的健康サービスなどの問題に対処するために使用されます。例えば、過剰摂取死亡および処方パターンに関するデータは、予防措置が最も必要であるコミュニティを特定するのに役立ちます。同様に、病院の受診率に関するデータは、フォローアップケアのギャップを強調することができます。

教育データ

教育データは、学生のパフォーマンス、卒業率、教師資格、資金調達レベル、および学校の気候を網羅しています。知事は教育優先順位を設定し、州の資金で数十億ドルを割り当てるので、リソースが効果的に使用されることを確認するために信頼できるデータは不可欠です。

州立教育機関は、試験スコア、失礼率、大学入学を含む学校地区からデータを収集します。 多くの州では、大学や労働力を通じて幼稚園から個々の学生を追跡するために、縦方向のデータシステムを使用します。 このデータは、達成ギャップを識別し、教育プログラムの有効性を評価し、カリキュラムの基準と教師の訓練に関する決定を行うのに役立ちます。

インフラ・環境データ

知事は、輸送、ユーティリティ、住宅、環境に関連するデータも使用しています。例えば、交通センサーとGPSデータヘルプの州の輸送機関は、道路の改良を計画し、混雑を管理するのに役立ちます。空気と水の品質に関する環境データは、規制やクリーンエネルギーへの投資を通知します。レンタル空室率や家庭の価格などの住宅データ、知事は、有価さと家庭の恵みを解決するのに役立ちます。

データの影響方針決定

データ分析により、知事は、反応から積極的な政策立案に移行することができます。 歴史的トレンドと現在の条件を分析することにより、彼らは危機レベルに達する前に、新興の問題を特定することができます。 また、さまざまなポリシーオプションの潜在的な影響をモデル化し、その構成要素に最適な結果を提供するものを選ぶことができます。

経済政策

経済データは、州の予算開発と税務政策における中心的な役割を果たしています。例えば、知事は、税務削減や社会的なプログラムへの支出の増加を提案するかどうかを決定するために、収益予測を使用する可能性があります。雇用と業界の成長に関するデータは、ビジネスのインセンティブや労働力の開発のイニシアチブに関する決定を導くことができます。

一部の州では、データ分析によるプログラムの有効性を実証するために、代理店が必要である「証拠に基づく予算設定」アプローチを採用しています。これにより、知事は、測定可能な結果を生み出すプログラムに限られたリソースを割り当てるのに役立ちます。例えば、ワシントン州のワシントン州の調査結果は、教育、健康、経済成長などの重要な優先順位を追跡するために、パフォーマンスデータを使用されます。

公衆衛生と安全

COVID-19のパンデミックでは、知事は複数のソースからデータを使用し、ロックダウン、マスクのマンデート、ワクチンの配布に関する決定を下しました。データの分析の速度は、状況が変化するにつれて、それらを政策を迅速に調整することができます。パンデミックを超えて、健康データは、医療へのアクセスが限られた農村のカウントなど、最大のニーズを持つ地域に資金を調達するのに役立ちます。

犯罪統計やサービスの呼び出しを含む公共安全データ, 政治に関連する政策を通知します, 犯罪正当性改革, そして、コミュニティの安全性. 多くの州は、現在、暴力犯罪のための高いリスクで領域を識別するために予測分析を使用します, 法律の執行がより効果的にリソースを展開することができます. しかしながら, 予測的な政治の使用も偏差や市民の自由についての懸念を提起しました, そのようなツールを採用するとき、知事は、我々は必要です.

教育改革

データセンターでは、学校や早期の警告システムなどのパフォーマンスベースの資金調達、学生のドロップアウトリスクを把握し、地域を戦略するためのターゲットを絞った介入を目標としています。例えば、オハイオでは、出席率、行動、およびコースのパフォーマンスを分析する早期警告システムを使用して、追加のサポートが必要な学生をフラグすることができます。これにより、学校は学生が遠くに落ちる前に介入することができます。

知事は、早期の幼少期教育の資金増加やキャリアや技術教育プログラムの拡大など、政策変更の提唱に教育データを使用します。 卒業率と労働力の結果に関するデータ提示によって、彼らは彼らの取り組みのための公共のサポートを構築することができます。

環境・エネルギー政策

温室効果ガス排出量、再生可能エネルギー発電、および極端な気象イベントに関するデータは、知事が気候行動計画を立てるのを助けます。例えば、カリフォルニアの知事は、カリフォルニア航空資源委員会からデータを使用し、排出量削減目標の進捗状況を追跡します。同様に、ハリケーンや野火に陥る状態は、緊急の準備と対応を改善するためにデータに依存しています。

電力消費量や電力容量を含むエネルギーデータ、再生可能エネルギーのインセンティブやインフラ投資に関する決定を通知します。一部の知事は、クリーンエネルギー分野におけるコスト削減と雇用創出の予測に基づいて、野心的な再生可能エネルギー目標を設定しています。

ケーススタディ:行動中のデータ

複数の実例では、知事がデータ分析をうまく活用して政策決定を通知する方法を説明します。

COVID-19 ニューヨークでの対応

パンデミックの初期の年の間に、ニューヨーク知事アンドリュー・カモは、広範なデータプレゼンテーションを特集した日常のプレス説明会を開催しました。 状態のCOVID-19ダッシュボードには、入院率、陽性テスト、および地域的なケース数が含まれます。 このデータは、フェーズとリソース割り当てを再オープンに関する決定を導きました。 政府のロックフェラー研究所による報告によると、データ主導のアプローチは、ニューヨークが曲線を平らにし、病院の容量を管理するのに役立ちます。

オピオイド危機

オハイオ州は、オピオイドの流行に大きく影響しています。 知事マイク・デワインは、2018年に「オピオ・オピオイド・データ・ダッシュボード」を立ち上げました。これは、緊急室訪問、死亡率の上昇、パターンの処方など、複数のソースからデータを結合しました。 ダッシュボードでは、州と地方の公式がホットスポットとターゲット予防の取り組みを特定することができます。 主導は、一部のコミュニティにおける過剰摂取の死亡を減らすのに役立ちます。

テネシー州教育改革

テネシー州知事ビル・ハスラムは、「ドライブから55」のイニシアチブを実装し、後期の資格を持つ住民の割合を2025年まで増加させることを目指しています。 州は、大学の入学、完了率、および労働力に関するデータを使用して、無料のコミュニティカレッジの授業料を提供するTennessee Promiseのようなプログラムの設計を必要とします。 財務面は、金融面が主要な障害物であったことを示し、奨学金プログラムにつながります。 開始以来、大学の入学率は大幅に増加しました。

データ駆動ガバナンスにおける課題

利点にもかかわらず、データ主導のガバナンスはいくつかの課題に直面しています。 知事とそのスタッフは、データが責任を持って効果的に使用するために、これらの問題を認識しなければなりません。

データプライバシーとセキュリティ

健康記録や学校業績などの個人データの収集と分析、プライバシーの懸念を提起します。米国は、HIPAA(健康保険の可否および会計性法)やFERPA(家族教育的権利とプライバシー法)などの法律を遵守する必要があります。さらに、データ侵害は、機密情報を開示し、公的な信頼を侵食することができます。知事は、サイバーセキュリティに投資し、データ収集、共有、保持のための明確なポリシーを確立する必要があります。

データ品質と精度

正確で信頼性のある場合にのみ、データが便利です。 不完全なデータや古いデータが誤った決定につながる可能性があります。 たとえば、パンデミック中に、一部の状態はテストデータの遅延に苦労しました。これにより、ウイルスの真の広がりを評価するのは困難でした。 異なる部門が互換性のないシステムや定義を使用する可能性があるため、複数の機関間でのデータ統合も困難です。

エクイティとバイアス

データの分析は、慎重に設計されていない場合、既存のバイアスを貫通することができます。例えば、犯罪正義で使用される予測モデルは、政治的な状況に不利な影響を反映する可能性があります。同様に、教育データは、系統的な不平等のような根本的な原因に対処することなくギャップを強調する可能性があります。知事は、データ主導の方針が、著しく有益なコミュニティに害を及ぼさないことを確認しなければなりません。多様な利害関係者を促し、エクイティ監査を実施することで、これらのリスクを軽減することができます。

能力と専門知識

データ分析を実施するには、データサイエンティスト、アナリスト、ITプロフェッショナルを含む熟練した人材が必要です。 少数の州や限られた予算を持つ人なら、そのような才能を雇用し、保持するのに苦労するかもしれません。 さらに、知事およびそのスタッフは、データ制限を理解し、定性的洞察の費用で分析を過剰に取り除く必要があります。 政府全体のデータリテラシーの構築は継続的な努力です。

機会と将来のトレンド

今後、ガバナンスにおけるデータのさらなる役割を高めるために、いくつかの傾向が約束されます。 これらの領域に投資する知事は、情報に基づいた決定を行い、その状態の成果を改善するためにより良い位置になります。

人工知能と機械学習

AIと機械学習は、パターンを特定し、将来のイベントを予測するために、大きなデータセットを分析することができます。例えば、一部の州では、機械学習を使用して、子供の過激なレポートとターゲット予防ホーム訪問を予測しています。他のものは、利益プログラムで不正検知のためのAIを探索しています。しかし、知事は、自動化された意思決定における透明性と説明責任を確実にするために、AIにアプローチする必要があります。

データのオープン・イニシアティブ

多くの州は、政府のデータを公に利用できるようにするオープンなデータポータルを開始しました。この透明性は、研究者、ジャーナリスト、市民が政府の会計を保持し、政策分析に貢献できるようにします。例えば、テキサス州の州は、健康、教育、および輸送に関するデータセットを含むテキサスオープンデータポータルを運営しています。オープンデータは、起業家や非営利団体が政府のデータを新しい製品やサービスを開発するために、イノベーションを刺激することができます。

インフラ予測分析

知事は、インフラの故障を予測し、メンテナンススケジュールを最適化するために予測分析を使用することができます。例えば、橋や道路上のセンサーからのデータは、亀裂や腐食が起こる可能性がある場所を予測することができます。これにより、緊急の修正ではなく、ターゲットにされた修理を可能にします。このアプローチは、お金を節約し、安全性を向上させることができます。

統合データシステム

州の代理店間のサイロを破壊することは、成長優先順位です。教育、健康、社会サービス、雇用データとリンクする統合データシステムが、より充実した住民のニーズをお届けすることができます。例えば、Utahの「ソーシャルサービス統合」プロジェクトは、複数の機関からデータを使用し、調整されたサポートを受けることができる家族を特定します。早期の結果は、このアプローチは、緊急サービスの必要性を減らし、長期的な結果を向上させることができることを示唆しています。

コンテンツ

情報政策決定を下すために、データと分析は、管理人にとって不可欠なツールとなっています。経済開発と公共のヘルスから教育とインフラに至るまで、データによって、州の幹部が問題を特定し、オプションを評価し、進捗状況を追跡することができます。プライバシー、株式、および容量に関する課題は依然として重要であり、改善の機会は実質的です。

データの主導的なガバナンスを包括する知事は、住民に効果的かつ効率的にサービスを提供するためにより一層の設備が整っています。 技術の進歩が続くにつれて、政策におけるデータの役割は成長し、リーダーがデータスキルを養い、インフラに投資し、倫理的な使用に対するコミットメントを維持することが不可欠です。 州のガバナンスの未来は、データ主体であり、証拠につながる知事は21世紀の複雑な要求を満たすために最善を尽くします。