Từ những giai đoạn đầu tiên của việc đánh giá rủi ro thông qua công việc xây dựng lại cộng đồng, dữ liệu thống kê cung cấp nền tảng cho trí thông minh mà chính phủ, quản lý khẩn cấp, và tổ chức nhân đạo cần phải cứu sống, giảm bớt đau khổ, và cấp dưỡng tài nguyên một cách khôn ngoan. không hiểu chính xác ai là người sống, họ cần gì, và làm thế nào dân số thay đổi trong khủng hoảng, ngay cả những nỗ lực có chủ tâm nhất có thể giảm. những phần sau đây là những phần nghiên cứu về những dữ liệu thống kê đa mặt của cuộc sống trước khi xảy ra thảm họa, sự phục hồi và sự kiên cường của nó và những thử thách và sự cải tiến của nó.

Vai trò của Data Census trong tiền nhiệm vụ chuẩn bị

Thông tin về các nhóm này cung cấp một hình ảnh chi tiết về đặc tính dân số của vùng, bao gồm sự phân phối tuổi tác, thành phần trong gia đình, mức thu nhập, mức độ năng suất ngôn ngữ, tình trạng tàn tật và kiểu nhà ở. Thông tin này cho phép các nhà hoạch định khẩn cấp xác định nhóm nào có khả năng cần sự trợ giúp để xác định khi có thảm họa xảy ra. Ví dụ, khu vực có thể cần sự tập trung cao của người lớn tuổi hơn, có thể cần sự di tản đặc biệt hoặc hỗ trợ y tế, trong khi khu vực có nhiều người nói ngôn ngữ không tiếng Anh cần thiết phải có hệ thống cảnh báo đa ngôn ngữ.

Nhận diện dân số đáng thương

Những người có khả năng đồng nhất với một cộng đồng, những người có khả năng sử dụng sức khỏe kém, sự di chuyển hạn chế, hoặc trạng thái kinh tế thấp, đối mặt với những rủi ro trong thảm họa. dữ liệu CNus giúp tạo ra những chỉ số dễ bị tổn thương kết hợp các biến số dân số với dữ liệu địa lý để đánh dấu những vùng có nguy cơ cao. các bản đồ này báo cáo về nơi có sẵn các vị trí, nơi trú ẩn và sự kiện có thể xảy ra trước khi xảy ra nguy hiểm xảy ra.

Các cơ sở và tài nguyên mở rộng

Ngoài các đặc tính dân số, dữ liệu thống kê thường giao nhau với các bản ghi chép cơ sở hạ tầng. biết số lượng các hộ gia đình, các loại tòa nhà (nhà nối liền với các căn hộ khác nhau so với các căn hộ khác nhau) và sự hiện diện của các nhà di động giúp đánh giá sự dễ bị tổn thương cấu trúc. quản lý khẩn cấp có thể bao gồm các khu vực điều tra dân số với bản đồ dự đoán lũ lụt, các vùng nguy cơ cháy rừng, hoặc vùng địa chấn động để ước tính các thiệt hại tiềm năng gây hại và các biện pháp giảm thiểu kế hoạch này hỗ trợ hiệu quả đầu tư chi phí trong việc tái thiết lập, sử dụng đất đai và các chiến dịch giáo dục cộng đồng có thể giảm nguy cơ rủi ro thảm họa.

Thông báo các mô hình phân tích rủi ro

Những tổ chức như FEMA sử dụng các sản phẩm của Cục Tình báo (Census-MH) trong phần mềm đánh giá mất dữ liệu để mô phỏng ảnh hưởng của động đất, bão tố và lũ lụt. Những mô hình này điều khiển các quyết định về tỷ lệ bảo hiểm, các mật mã xây dựng và các báo cáo liên bang. không có số lượng thời gian chờ đợi, mô hình có thể đánh giá thấp hoặc đánh giá thấp, dẫn đến việc phân bổ nguồn tài nguyên sai.

Ứng dụng thời gian thực trong khi có thảm họa

Khi một thảm họa sắp xảy ra, tốc độ và độ chính xác là rất quan trọng.

Bộ phân bổ tài nguyên và hậu cần

Các trung tâm phẫu thuật khẩn cấp sử dụng các loại thuốc điều tra dân số cần thiết để ước lượng số lượng các hộ gia đình cần thiết. ví dụ, biết số trẻ em dưới 5 tuổi trong khu vực sơ tán giúp xác định số lượng các công thức sơ tán, tã và thuốc tiểu cần thiết tại nơi trú ẩn. tương tự, dữ liệu trên số lượng các hộ gia đình mà không có một phương tiện riêng - một biến số từ ACS - cho phép các nhà hoạch định thêm xe buýt để di tản công cộng. trong suốt 2020 California cháy rừng, CalFire đã sử dụng dữ liệu lượng lượng lượng lượng lượng lượng lượng lượng lượng lượng lượng lượng trong các đường ống để ước lượng người trong khu vực bị ép buộc phải nhập cư và các nguồn tài nguyên theo chu kỳ.

Lập kế hoạch sơ tán và quản lý giao thông

Các tuyến đường và nơi trú ẩn không được chọn một cách tùy ý. Chúng được tối ưu hóa bằng cách sử dụng các mô hình để kết hợp dữ liệu dân số về mật độ dân số, tuổi tác và mẫu đi lại. Những công dân cao tuổi và những người khuyết tật có thể cần thêm thời gian hoặc phương tiện chuyên biệt. Dữ liệu giao thông thời gian thực được kết hợp với các lớp nhân khẩu để xác định các vùng cổ chai và ưu tiên các tuyến phục vụ phần dễ bị tổn thương nhất. Hơn nữa, dữ liệu thống kê về ngôn ngữ chính trị dân số (v. d., tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ả Rập, tiếng Ả Rập) cho phép điều chỉnh cảnh báo khẩn cấp và ký hiệu để cấu tạo ngôn ngữ của vùng bị ảnh hưởng.

Làm trơn liên lạc

Thông tin về giáo dục, truy cập internet và cấu trúc gia đình có thể hướng dẫn sự lựa chọn của các kênh thông tin liên lạc. Ví dụ, những cộng đồng với sự nhận dạng băng thông rộng có thể yêu cầu truyền thông, truyền hình, hay thông báo từ cửa sang nhà thay vì báo động dựa trên ứng dụng.

Dữ liệu phục hồi sinh học cho hậu cảnh sát

Sau khi mối nguy hiểm qua đi, người ta đã đánh giá thiệt hại, phân phối và tái thiết dữ liệu của Census cho thấy điểm cơ bản của sự gián đoạn và tiến trình phục hồi.

Sự tổn hại và cần được phân tích

Bằng cách so sánh các đặc tính thống kê trước thời kỳ thử nghiệm, các nhóm đánh giá thiệt hại này có thể ước lượng số gia đình đã thay đổi, bao nhiêu công việc đã bị mất, và cơ sở quan quan trọng nào (nhà máy tính, trường học, trạm cứu hỏa) không thể tiếp cận được. các dự án này có thể xác định tốc độ của các báo cáo liên bang và mở khóa tài trợ từ các chương trình hỗ trợ cá nhân của FEMA và Hội đồng quản lý công cộng.

Phân phát sự giúp đỡ một cách công bằng

Các cuộc nghiên cứu cho thấy rằng những khu vực thu nhập thấp và cộng đồng màu thường bị hạn chế trong việc phục hồi kết quả không đạt được kết quả công bằng. bằng cách sử dụng chi tiết dân số sụp đổ, các tổ chức cứu trợ có thể phân bổ các nguồn tài nguyên khá, đảm bảo rằng việc tái thiết các khoản vay, trợ cấp thực phẩm và nhà ở tạm thời đến với những người cần họ nhất. hướng dẫn của liên bang đăng ký để phục hồi thảm họa khuyến khích việc sử dụng dữ liệu tái thiết lượng nhân khẩu để giúp mục tiêu “từ tốn và điều hòa bình đến mức độ tối thiểu.

Bộ theo dõi sự kiên trì dài

Chương trình phục hồi không chỉ là một sự kiện duy nhất, mà là một quá trình có thể mất nhiều năm. thu thập dữ liệu liên tục, bao gồm các cuộc khảo sát dân số, cho phép các cộng đồng theo dõi sự tiến triển của họ. Các chỉ thị như dân số trở lại, tỷ lệ nhà ở, số nhân viên thăm dò lại, và kết quả sức khỏe tâm thần có thể được theo dõi theo thời gian. quan điểm lâu dài này giúp xác định khoảng cách kéo dài và thông báo chính sách điều chỉnh.

Những thử thách trong bộ sưu tập dữ liệu Census trong thời kỳ Cơn lốc xoáy

Bất chấp giá trị khổng lồ của nó, dữ liệu thống kê không phải là không có giới hạn đặc biệt trong trường hợp khủng hoảng. thảm họa phá vỡ cơ sở hạ tầng cần thiết để thu thập và cập nhật thông tin dân số, tạo ra nghịch lý khi cần dữ liệu lớn nhất khi chất lượng của nó gặp nguy cơ cao nhất.

Tính đúng giờ và chính xác của dữ liệu

Dữ liệu Census, đặc biệt từ những cuộc điều tra dân số kéo dài năm, có thể trở nên lỗi thời, dân số có thể thay đổi đáng kể giữa năm dân số vì sự di cư kinh tế, phát triển đô thị, hoặc những thay đổi theo mùa.

Mối quan tâm riêng tư và tinh thần nghiêm túc

Trong một thảm họa chia sẻ dữ liệu về dân số dễ bị tổn thương như những người nhập cư không được xác định rõ ràng hoặc những người có khuyết tật có thể dẫn đến sự bêu xấu hoặc thậm chí nhắm mục tiêu. những người lập kế hoạch khẩn cấp phải định hướng các khuôn khổ pháp luật như luật lệ Hoa Kỳ và đảm bảo rằng các kỹ thuật tổng hợp dữ liệu bảo vệ cá nhân. phương pháp cá nhân khác nhau, được sử dụng trong 2020 CN, có thể giúp đỡ, nhưng họ có thể giảm bớt sự giải quyết không gian cần thiết cho các hoạt động siêu tai họa.

Dân số bị khai trừ và động lực

Thảm họa gây ra sự gia tăng dân số hỗn loạn. Người ta chạy trốn những vùng bị ảnh hưởng, tìm nơi ẩn náu với họ hàng, hoặc di chuyển tạm thời hoặc vĩnh viễn. Dữ liệu thống kê truyền thống ghi lại nơi mọi người sống, không phải nơi họ ở. Sự khác biệt này có thể gây ra sự đánh giá thấp dân số thực sự ở vùng an toàn hoặc khu vực an toàn. Thông tin điện thoại di động, hình ảnh vệ tinh và giao dịch thẻ tín dụng cho tín hiệu thay thế nhưng hòa nhập với dữ liệu thống kê truyền thống này đòi hỏi phương pháp cẩn thận và sự hợp tác qua đường.

Những cải tiến kỹ thuật và cơ hội bất lợi

Những tiến bộ trong khoa học dữ liệu và cơ sở hạ tầng kỹ thuật số đang mở rộng những gì có thể với dữ liệu dân số trong bối cảnh thảm họa những cải tiến này hứa hẹn sẽ làm cho thông tin dân số đúng lúc hơn, hạt và có thể hoạt động

Bộ sưu tập dữ liệu Di động và GIS

Công cụ khảo sát di động và hệ thống thông tin địa lý (GIS) hiệu lực khả năng thu thập dữ liệu nhanh trong trường sau thảm họa. Các nhà nghiên cứu có thể dùng bảng để cập nhật các đơn vị nhà ở, đánh giá thiệt hại, và phỏng vấn các hộ gia đình di động trong thời gian thực. Hội Chữ thập đỏ Mỹ dùng dữ liệu di động “RS2 (Rapid Systems và Giải pháp) để theo dõi các thiết lập di động được sắp xếp trước khi có thể tạo ra các bản đồ gây thiệt hại. Tương tự, “Sự sắp xếp địa lý cho giám sát và siêu hình ảnh (GTDDDDDS) của ngân hàng thế giới dùng dữ liệu di động để theo dõi các quốc gia đang phát triển.

Hợp nhất với việc học hỏi máy

Các thuật toán học máy có thể dự đoán nơi mọi người sẽ sơ tán, khu vực nào có nguy cơ cao nhất, và cách tính năng dân số tương quan với hậu quả. những mô hình này trở nên chính xác hơn khi được đào tạo về dữ liệu thống kê lịch sử kết hợp với dữ liệu thực tế từ các phương tiện truyền thông xã hội, cảm biến thời tiết và camera giao thông. ví dụ, các nhà nghiên cứu từ Đại học Texas đã phát triển các mô hình mà sử dụng dữ liệu thống kê và hoạt động Twitter để dự đoán hành vi di tản trong các cơn bão. tuy nhiên, phải cẩn thận để tránh các thuật toán có thể tăng cường độ lệch định hướng có thể tăng lên không bình đẳng.

Cộng tác dữ liệu công cộng

Tìm kiếm dữ liệu đúng trong một thảm họa thường đòi hỏi sự phối hợp giữa các cơ quan chính phủ, các công ty tư nhân và phi lợi nhuận công cộng hợp tác với nhau để theo dõi các thỏa thuận chung dữ liệu công cộng có thể giải quyết các câu hỏi quan trọng về việc quản lý dữ liệu, sự đồng ý và minh bạch, nhưng khi được quản lý hợp pháp, họ có thể tăng cường đáng kể sự hiểu biết về thống kê.

Đề nghị chính sách và thực hành tốt nhất

Để tối đa hóa giá trị của dữ liệu dân số trong phản ứng và phục hồi, các nhà lập chính sách và các nhà thực tập nên áp dụng chiến lược đảm bảo dữ liệu là chính xác, dễ tiếp cận và sử dụng về mặt đạo đức.

Các khung dữ liệu chuẩn

Các loại dữ liệu được chuẩn hóa như bộ nhận diện địa lý của Cục điều khiển đại diện và biến số cho phép tích hợp với nhau qua nhiều cơ quan khác nhau. Các khuôn khổ quốc tế như “Mô hình chính thống cho thông tin về thảm họa nên nhập dữ liệu vào tầng số hóa như là một lớp chính. Các tiêu chuẩn dữ liệu thống kê hiệu lực nhanh hơn, đặc biệt là cho các thảm họa quy mô lớn ảnh hưởng đến nhiều vùng hoặc quốc gia.

Sự tấn công và tin cậy cộng đồng

Tin tưởng vào dữ liệu thống kê bắt đầu với sự tin tưởng vào quá trình thống kê. xã hội được tính toán lịch sử như dân số nông thôn, các nhóm bản địa, và những người nhập cư - cần phải có mục tiêu tiếp cận để đảm bảo rằng họ được tính. và sau đó, những cộng đồng tương tự có khả năng chia sẻ dữ liệu trong trường hợp khẩn cấp nếu họ thấy lợi ích cụ thể. hoạt động các nhà lãnh đạo địa phương và các tổ chức có khả năng thống kê và thảm họa trong cả kế hoạch dân số và kế hoạch xây dựng vốn xã hội cần thiết cho việc sử dụng dữ liệu hiệu quả.

Tài trợ cho cơ sở dữ liệu

Để duy trì và hiện đại hóa cơ sở dân số, chính phủ nên tài trợ các cập nhật thường xuyên cho các cuộc khảo sát dân số, đầu tư vào lưu trữ dữ liệu bảo mật, và hỗ trợ nghiên cứu về các phương pháp thu thập dữ liệu mới. chẳng hạn, Cục điều tra dân số Hoa Kỳ đòi hỏi phải đầu tư “20 CNSSSSus Datas sản xuất và kế hoạch “b22020 năm 2020 lần phát hiện hiện đại hóa cần có sự đáp ứng đầy đủ để có thể tiếp nhận thảm họa.

Nghiên cứu trường hợp

Bão Katrina (2005)

Cơn bão Katrina đã phơi bày hậu quả của việc dựa vào dữ liệu thống kê lỗi thời. phần lớn dữ liệu nhân khẩu được sử dụng trong kế hoạch phản hồi là từ năm 2000 CN, không ghi nhận được sự thay đổi đáng kể ở New Orleans trước cơn bão. điều này dẫn đến việc đánh giá thấp số lượng người dân có phương tiện truy cập giới hạn - nhiều người bị mắc kẹt trong quá trình sơ tán. thảm họa đã dẫn đến những cải cách lớn trong việc kết hợp dữ liệu của FEMA và các cơ quan tình trạng hiện tại và các mô hình động lực hơn và phát triển các mô hình mạng

COVID-19 Pandemic (2020-21)

Cơn đại dịch đã chứng minh nhu cầu tối đa về số liệu dân số dân số cao. Cục điều tra sức khỏe Hoa Kỳ đã mở ra Cục Nghiên cứu Mạch gia đình để thu thập dữ liệu hàng tuần về tỷ lệ tiêm chủng, dinh dưỡng, sức khỏe tâm thần và ảnh hưởng kinh tế, bị phá vỡ bởi chủng tộc, tuổi tác và địa lý.

Hỏa hoạn California (2082- 24)

Những mùa cháy liên tục ở California đã thúc đẩy những người quản lý khẩn cấp tích hợp dữ liệu điều tra dân số với thông tin về việc đốt thời gian thực sự, sử dụng dữ liệu ACS vào tuổi tác, khuyết tật và nhà ở, CalFire và các cơ quan địa phương đã phát triển bản đồ “các vùng hỗ trợ sự sống nơi mà người dân có thể cần thêm trợ. phương pháp này được cho là cứu sống trong suốt 2018 năm, nơi mà đã phá hủy Thiên đường, California.

Kết thúc

Dữ liệu Census không chỉ đơn thuần là một hiện vật quan liêu; nó là một công cụ cứu sống mọi giai đoạn của quản lý thảm họa. từ bản đồ dễ tổn thương trước thời gian dễ tổn thương thực sự đến việc định vị tài nguyên và sự kiểm tra lâu dài sự phục hồi lâu dài, thông tin chính xác cho phép hoạt động công bằng và hiệu quả. trong khi thách thức tính thời gian, sự riêng tư, sự kết hợp dữ liệu vẫn tồn tại, sự tiến bộ công nghệ và cải tiến chính sách đang tạo cơ hội mới để khai thác toàn bộ dữ liệu dân số. khi mà tần số và cường độ của các thảm họa phát triển, trong hệ thống toàn diện, và tự nhiên, không phải là một sự lựa chọn --một sự an toàn công cộng và hệ thống bảo đảm an toàn.