Table of Contents

Katika miaka ya hivi karibuni, magavana wa majimbo kote Marekani wamezidi kugeuka katika njia zinazoendeshwa na data ili kukabiliana na umaskini. badala ya kutegemea mipango pana, ya ukubwa mmoja-fits-all, viongozi hawa sasa wanatumia data za granular ili kulenga rasilimali kwa usahihi wa upasuaji. Kwa kutumia habari juu ya mapato, ajira, elimu, afya, na makazi, magavana wanaweza kutambua idadi ya watu walio katika mazingira magumu zaidi na kuingilia kati ambapo hatua zitakuwa na athari kubwa zaidi. Mabadiliko haya sio tu mwenendo-ni msingi wa kufikiri juu ya jinsi serikali za umaskini, kuhamia kutoka kwa sera za msingi ambazo zinategemea zaidi, na msingi wa uwazi, na msingi wa uwazi, na sera za msingi wa uwazi.

Viti vya kifedha ni vya juu. Nchi kwa pamoja hutumia mabilioni ya dola kila mwaka kwenye mipango ya kupambana na ⁇ kuanzia misaada ya fedha na stampu za chakula hadi mafunzo ya kazi na makazi ya gharama nafuu. Hata hivyo bila data imara, pesa nyingi hizo zinaweza kupotoshwa. Utawala unaoendeshwa na data inaruhusu majimbo kupima matokeo, kurekebisha kozi kwa wakati halisi, na kuhakikisha kwamba kila dola ya walipa kodi inatumika kwa athari kubwa.

Umuhimu wa takwimu katika kuelewa umaskini

Takwimu zina jukumu muhimu katika kusonga juhudi za kupunguza umaskini kutoka kwa tendaji hadi kwa ufanisi. Badala ya kusubiri familia ziingie katika mgogoro, magavana wanaweza kutumia data kutarajia haja na kutoa huduma mapema. Kwa mfano, kwa kuchambua rekodi za mahudhurio ya shule na data ya madai ya afya, serikali inaweza kutambua watoto walio katika hatari ya kuanguka katika umaskini kabla ya familia zao kupata kuanguka kwa kifedha.

Kutambua sababu za msingi

Umaskini ni mara chache matokeo ya sababu moja. Ni kawaida mtandao tata wa masuala yanayohusiana-chini mshahara, ukosefu wa huduma nafuu ya watoto, afya duni, ubaguzi, na kutengwa kijiografia. Data husaidia magavana disagate mambo haya na kuelewa ambayo ni kubwa zaidi katika hali yao. Kwa mfano, gavana katika jimbo la vijijini anaweza kupata kwamba ukosefu wa usafiri ni kikwazo cha msingi kwa ajira, wakati gavana katika hali ya mijini anaweza kukabiliana na mgogoro wa makazi. Bila data, hizi kubaki nuances bila kuonekana na bila ya sera itakuwa miss alama.

Kuhamasisha wananchi wenye ulemavu

Takwimu pia zinafichua ni makundi gani yanaathirika zaidi na umaskini.Kuvunjika kwa idadi ya watu kwa umri, rangi, jinsia na hali ya ulemavu huruhusu magavana kubuni hatua zilizolengwa.Kwa mfano, watoto chini ya umri wa miaka 5 ni kundi la umri ambalo lina uwezekano mkubwa wa kuishi katika umaskini katika majimbo mengi.Kwa kutatiza data ya umaskini wa watoto na usajili wa elimu ya utotoni, gavana anaweza kutenga fedha kwa ajili ya mipango ya kabla ya K katika vitongoji ambako wanahitajika zaidi. Vilevile, kuonyesha viwango vya juu vya umaskini miongoni mwa familia moja inaweza kusababisha ruzuku za watoto na watoto.

Ramani ya kijiografia hotspots

Mifumo ya habari ya kijiografia (GIS) imekuwa zana muhimu kwa magavana.Kwa kupanga viwango vya umaskini kwenye ramani pamoja na data kwenye shule, hospitali, maduka ya mboga, na usafiri wa umma, watunga sera wanaweza kuona hasa ambapo umaskini unajilimbikizia na rasilimali zinakosekana. Baadhi ya majimbo, kama California[FLT: 1] wameunda dashibodi zinazotumia umma ambazo zinaonyesha data ya umaskini chini ya kiwango cha njia ya sensa. Zana hizi zinawawezesha maafisa wa ndani na mashirika ya jamii kushirikiana na serikali juu ya ufumbuzi uliolengwa.

Vyanzo vya data muhimu na Metrics

Magavana wa serikali hutegemea vyanzo mbalimbali vya data ili kuwajulisha mikakati yao ya kupunguza umaskini. Baadhi ya haya ni tafiti za serikali za jadi, wakati wengine hutoka kwenye rekodi za utawala au ushirikiano wa sekta binafsi. Chini ni aina za data zinazotumiwa sana na jinsi wanavyoarifu sera.

  • Mapato na Ajira Takwimu – Sensa ya Marekani ya Jumuiya ya Utafiti (ACS) hutoa data ya kila mwaka juu ya mapato, hali ya umaskini, na ajira. Magavana hutumia takwimu hizi kuamua kustahiki kwa mipango kama Medicaid na SNAP na kutathmini kama uchumi wa serikali unakua kwa umoja.
  • Elimu ya Utendaji Takwimu[FLT:][FLT:] Idara za elimu hukusanya data juu ya alama za mtihani, viwango vya kuhitimu, na nidhamu ya shule.Kwa kuunganisha data hii kwa data ya mapato, magavana wanaweza kutambua mapungufu ya mafanikio na kuwekeza katika shule ambazo hutumikia wanafunzi wa kipato cha chini. Programu kama [FLT:] Scholarships huko Michigan zinalengwa kulingana na uchambuzi huo.
  • Afya na Huduma ya Afya Upatikanaji wa Habari[FLT:] - Madai data, rekodi za kutokwa hospitali, na tafiti kama Mfumo wa Ufuatiliaji wa Hatari ya Tabia (BRFSS) husaidia magavana kuelewa athari za afya za umaskini. Kwa mfano, majimbo yenye viwango vya juu vya ugonjwa wa kisukari kati ya watu wa kipato cha chini yanaweza kupanua upatikanaji wa huduma za kuzuia na programu za lishe.
  • Kutoa Huduma za Ulipaji na Ulipaji wa Kodi – Idara ya Nyumba na Maendeleo ya Mjini (HUD) hutoa data juu ya mizigo ya kodi, kufukuzwa, na makosa ya ukosefu wa makazi. Magavana wanaweza kuvuka hii kwa data ya mapato ya kutenga vocha za makazi na kufadhili makazi ya dharura katika jamii zilizoharibiwa zaidi.
  • Taarifa ya Idadi ya Watu[FLT:] - Umri, rangi, ukabila, na data ya ulemavu ni muhimu kwa kuhakikisha usawa. magavana wengi wameimarisha dashibodi za kutosha [FLT: 2] ambazo zinafuatilia ikiwa jitihada za kupunguza umaskini zinafikia watu wote sawa.

Kwa kuongeza, majimbo pia yanatumia ] mifumo ya data iliyounganishwa (IDS) ambayo inaunganisha rekodi katika mashirika.Kwa mfano, Mfumo wa Data wa Data wa Mteja wa Oregon[FLT: 2]] | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

Jinsi ya kutafsiri data katika vitendo

Changamoto halisi iko katika kutafsiri ufahamu katika sera ambazo zinabadilisha maisha. magavana wa serikali wanajaribu njia kadhaa za kuziba pengo kati ya uchambuzi wa data na utekelezaji wa programu.

Kujenga Data Analytics Units

[TD="width: 456"] [FONT=&](2)[/FONT][FONT=&]Bila kuathiri masharti ya kifungu kidogo (1) cha kifungu hiki, Tume itakuwa na mamlaka ya kuajiri mtaalamu yeyote kwa ajili ya shughuli maalumu au kwa muda mfupi.[/FONT] [FONT=&](3)[/FONT][FONT=&]Tume itawalipa mishahara na posho wafanyakazi wake kadri itakavyoamua mara kwa mara. [/FONT][/TD]

Kutumia mfano wa utabiri kwa ajili ya kuingilia mapema

analytics utabiri ni moja ya zana nguvu zaidi katika arsenal data inayotokana.Kwa kulisha data ya kihistoria katika mifano ya kujifunza mashine, majimbo yanaweza kutabiri ambayo familia ni katika hatari kubwa ya kuanguka katika umaskini au inakabiliwa na ukosefu wa makazi. Kwa mfano, hali ya [FLT: 0]Massachusettsetts[FLT: 1] majaribio mfano kwamba anatumia data kutoka huduma ya malezi ya watoto, ustawi wa watoto, na TANF (Usaidizi wa muda kwa Familia za haja) kutambua familia ambazo zinaweza kufaidika na usimamizi wa kesi ya hiari. mpango wa mtoto ulipunguza uwezekano wa kupata huduma ya mtoto kwa 20% na kuokoa mamilioni ya watoto katika hali ya watoto na kuokoa maisha.

Kuunganisha Data kwa Uamuzi wa Bajeti

Baadhi ya magavana wanaingiza data moja kwa moja katika mchakato wa bajeti. badala ya kupendekeza tu vitu vya mstari kwa mipango ya umasikini, wanahitaji mashirika kuwasilisha ushahidi wa ufanisi. katika Ohio, Ofisi ya gavana ya Bajeti na Usimamizi hutumia mbinu ya "Results-Kwanza", wanaohitaji mashirika ya serikali kuonyesha kwamba mipango yao imetathminiwa kwa kutumia mbinu kali kama majaribio yaliyodhibitiwa bila mpangilio. Programu ambazo haziwezi kuonyesha athari zinafadhiliwa, wakati programu zinazoungwa mkono na ushahidi zinapokea rasilimali za ziada.

wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa wa

Uwazi ni sehemu muhimu ya utawala unaoendeshwa na data. Majimbo mengi sasa huchapisha dashibodi za mtandaoni ambazo hufuatilia metriki za umaskini kwa wakati halisi. dashibodi hizi zinaruhusu raia, waandishi wa habari, na makundi ya utetezi kushikilia magavana wao kuwajibika. Kwa mfano, Nevada[FLT: 1][FLT:] iliunda upungufu wa ajira miongoni mwa wakazi wa kipato cha chini, wadau wa mafunzo ya serikali wanaweza kurekebisha mipango ya wafanyakazi wa jamii.

Utafiti: Kupunguza umaskini wa data katika hatua

California: Kulenga Umasikini wa Watoto na Data Iliyounganishwa

Gavana Gavin Newsom amefanya kupunguza kipaumbele cha kati, hasa kwa watoto.Katika 2021, utawala wake ulizindua Sheria ya Kupunguza Umaskini wa Watoto ya California [FLT: 1] , ambayo imeweka lengo la kupunguza umasikini wa watoto kwa asilimia 50 ifikapo 2030. Ili kufuatilia maendeleo, serikali ilijenga mfumo wa data uliounganishwa unaounganisha Idara ya Huduma za Jamii, Idara ya Elimu, na Idara ya Huduma za Afya.Kwa kutumia data hii, serikali ilitambua kwamba kupanua mapato ya mapato ya serikali (CalITC) na kuongeza faida za watoto moja kwa moja (Sttttt) katika uchambuzi wa watoto.

Michigan: Kutumia GIS kwa Mali ya Makazi ya Gharama nafuu

Utawala wa Gavana Gretchen Whitmer ulitumia data ili kubaini fedha za misaada ya janga la shirikisho kwa ajili ya makazi. Mamlaka ya Maendeleo ya Makazi ya Jimbo la Michigan (MSHDA) ilichambua data ya kufuta data, viwango vya ushuru, na makosa ya ukosefu wa makazi katika ngazi ya kaunti. Waligundua kuwa kaunti nne zilizingatia zaidi ya 60% ya hali ya makazi ya serikali.Kwa kutumia data hiyo, gavana alielekeza dola milioni 100 za ziada kwa kaunti hizo kwa msaada wa kukodisha na maendeleo ya makazi ya gharama nafuu.

Texas: Mafunzo ya Nguvu ya Kazi ya Binafsi kutoka Data ya Kazi

Gavana Greg Abbott wa tume ya wafanyakazi, Texas Workforce Solutions, hutumia data juu ya viwango vya ukosefu wa ajira wa ndani, makadirio ya ukuaji wa sekta, na mapungufu ya ujuzi wa kibinafsi ili kutoa mafunzo ya kibinafsi. Wakati data ilionyesha kuwa eneo la Houston lilikuwa na upungufu wa wasaidizi wa uuguzi kuthibitishwa (CNAs) lakini ziada ya wafanyakazi wa rejareja, serikali ilifadhili mpango wa mafunzo ya bure kwa wafanyikazi wa rejareja waliohamishwa. Mpango uliweka watu wa 1,200 katika kazi za CNA ndani ya miezi sita, na kiwango cha uhifadhi wa 90% baada ya mwaka mmoja. Ofisi ya gavana ina mikopo ya data inayotokana na programu ya gharama ya gharama ya mpango huo, ambayo haikugharimu wastani wa $ 3,000.

Changamoto zinazozidi: Faragha, Usahihi, na Uwezo

Licha ya ahadi yake, kupunguza umaskini unaotokana na data sio bila vikwazo. Magavana lazima wapitie uwanja wa wasiwasi wa faragha, masuala ya ubora wa data, na upinzani wa taasisi.

Data ya faragha na matumizi ya ethical

Kuingiza data kutoka kwa mashirika mengi kunaibua wasiwasi mkubwa juu ya faragha na matumizi mabaya.Familia katika umaskini tayari ziko hatarini, na specter ya ufuatiliaji wa serikali inaweza kuwazuia kutafuta msaada.Ili kukabiliana na hili, majimbo kadhaa yamepitisha uhuru-kwa-kubuni[FLT: 1] mifumo ya ufuatiliaji wa serikali.Kwa mfano, [FLT:]Connecticut imeunda [FLT:] mifumo ya data ya kihisani ya uhalifu ambayo inahitaji watu wa haki na data ya ubaguzi wa rangi [FLT:] ili kuunda mifumo ya uhalifu wa rangi.] ambayo inahitaji idhini ya haki ya watu binafsi.

Kuhakikisha usahihi wa data na muda

Data ni muhimu tu ikiwa ni sahihi na ya sasa.Mashirika mengi ya serikali hutegemea mbinu za ukusanyaji wa data za zamani, kama vile fomu za karatasi au hifadhidata zilizofichwa ambazo haziwasiliana na mtu mwingine. mpango wa gavana wa data inayotokana unaweza kudhoofishwa na data mbaya.Ili kupambana na hili, majimbo yanawekeza katika miundombinu ya data ya FLT:0modern]][FLT: 1], ikiwa ni pamoja na API, uhifadhi wa wingu, na data ya wakati halisi. Kwa mfano, FLT:2Utawala wa kila mwezi [Tenness]] imejenga vyombo vya data zaidi ya kila mwaka ili kutoa takwimu za hali ya chini ya kila mwaka.

Kujenga uwezo wa kiufundi

Serikali nyingi za serikali zinakosa utaalamu wa sayansi ya ndani ya nyumba ili kuendesha uchambuzi wa kisasa.Kujifunza na kuhifadhi vipaji vya data ni changamoto ya kudumu, hasa wakati mishahara ya sekta binafsi ni ya juu. Magavana wamejibu kwa kuunda ushirika wa data[FLT: 1]] na kushirikiana na vyuo vikuu.FLT:2] New York , chini ya Gavana Kathy Hochul, ilizindua Civic York Analytics [F] na kushirikiana na vyuo vikuu, programu ya PhD ya miaka miwili, ambayo ina wanafunzi wa PhD katika Sun-D.

Upunguzaji wa Umaskini wa Data-Driven

Hali ya utawala unaoendeshwa na data inaendelea kukua kwa kasi. mwenendo kadhaa unaweza kuunda jinsi magavana wanavyopambana na umaskini katika muongo ujao.

Akili ya bandia na kujifunza mashine

AI na kujifunza mashine itawawezesha majimbo kuhamia kutoka kwa uchambuzi wa maelezo (kile kilichotokea) kwa uchambuzi wa prescriptive (tufanye nini). Kwa mfano, mfano, mfano wa kujifunza mashine unaweza kuchambua maelfu ya vigezo ili kupendekeza mchanganyiko bora wa mipango kwa kila familia-mafunzo ya kazi, huduma ya watoto, msaada wa chakula, au fedha-kulingana na matokeo yaliyotabiriwa. marubani wa mapema katika FLT:0:0]]Alabama[FLT: 1] wameonyesha kwamba usimamizi wa kesi inayotokana na AI inaweza kupunguza muda wa familia kutumia katika umaskini hadi miezi 18.

Data ya muda halisi na Loops za maoni zinazoendelea

Badala ya ripoti za kila mwaka, mipango ya baadaye itatumia data halisi ya wakati ili kurekebisha haraka. vifaa vya Internet ya Mambo (IoT), data ya simu ya mkononi, na rekodi za biashara za elektroniki (EBT) zinaweza kutoa viashiria vya juu vya shida ya kiuchumi. Gavana anaweza kuona spike katika matumizi ya stamp ya chakula katika kata maalum na mara moja kupeleka sahani za chakula cha mkononi au kurekebisha viwango vya faida za SNAP.

Ushirikiano wa Msalaba na Ushirikiano wa Data

Umaskini hauheshimu mistari ya serikali. uhamiaji wa kati, masoko ya kazi ya kikanda, na usumbufu wa ugavi wote huathiri umaskini. Magavana wanaanza kushiriki data katika mipaka kupitia mikataba kama ] Mtandao wa Taifa wa Uvumbuzi wa Serikali ya Shirikisho la Serikali [FLT: 1] Hii inawawezesha kuzingatia jitihada zao za kupunguza umasikini dhidi ya majimbo ya rika na kupitisha mazoea bora ambayo yamethibitishwa mahali pengine.

Mwisho wa Mwisho

Matumizi ya kimkakati ya data na magavana wa serikali ni kubadilisha juhudi za kupunguza umaskini kutoka kwa kubahatisha katika sayansi.Kwa kutambua sababu za mizizi, kulenga watu walio hatarini, na kupima matokeo kwa wakati halisi, magavana wanaweza kubuni hatua ambazo zina ufanisi zaidi na ufanisi zaidi. Wakati changamoto karibu faragha, usahihi, na uwezo kubaki, trajectory ni wazi: mustakabali wa sera ya kupambana na ⁇ ni data inayoendeshwa.Kama teknolojia inavyoendelea na ushirikiano unavyoongezeka, mbinu hizi zitakuwa za kisasa zaidi, na kusababisha ufumbuzi wa usawa zaidi na wa kudumu kwa jamii katika karne nzima.