Más allá del laboratorio de innovación: cómo Indonesia aumentó su apetito por los datos

Pulse Lab Jakarta es un laboratorio de innovación con sede en Indonesia que utiliza big data, análisis en tiempo real e inteligencia artificial para comprender mejor las condiciones económicas y sociales en Indonesia. Trabajando con su socio en el gobierno, el Ministerio de Planificación Nacional del Desarrollo de Indonesia (Bappenas), Pulse Lab Jakarta ha estado demostrando cómo el uso inteligente de los datos puede ayudar al gobierno a comprender la economía cambiante de Indonesia y encontrar soluciones a algunos de los grandes desafíos del país. . En un seminario a fines del año pasado, contaron la historia de cómo comenzaron a poner los datos en el centro de la formulación de políticas en Indonesia.

Los análisis contextuales de los procesos de conocimiento a la política en Indonesia (ver, por ejemplo, la sólida colección de diagnósticos de KSI aquí ) enfatizan la importancia, y los formidables desafíos, de generar demanda para el uso de análisis y evidencia en la formulación de políticas públicas. En los últimos años, hemos estado trabajando estrechamente con nuestros amigos en el Centro de Datos e Información de Bappenas, probando diferentes formas de despertar el apetito de los responsables políticos para experimentar con nuevas fuentes de datos y análisis de datos avanzados. Estos incluyen organizar sesiones de laboratorio abierto y clínicas de innovación de datos , así como muchas reuniones individuales con jefes de diferentes divisiones. Llegó al punto en que Pak Suharmen, el Jefe del Centro de Datos e Información, conocía nuestra plataforma de diapositivas de memoria y podía saltar en cualquier punto dado para explicar la mayoría de nuestros proyectos.

Quizás fue una combinación de mayor conciencia, imperativos técnicos para llenar vacíos de información y defensa interna dentro de Bappenas, pero en nuestra última reunión del Comité Directivo, comenzamos a ver un cambio distintivo en la naturaleza de las solicitudes de investigación provenientes de funcionarios de nivel. Por ejemplo, en lugar de pedir una investigación específica, el Viceministro de Asuntos Económicos de Bappenas presentó una lista de cuestiones de política prioritarias sobre las cuales su división necesitaba información y preguntó cómo las fuentes de datos digitales podrían complementar mejor sus datos y análisis existentes.

Revisamos cada uno de los temas de política propuestos y proporcionamos sugerencias técnicas sobre qué tipos de investigación serían factibles y cuáles serían menos. Nuestro equipo en el Laboratorio se reunió con el Viceministro y su equipo para analizar cada uno de estos y decidir juntos temas específicos en los que trabajaríamos. Posteriormente, se inició otra ronda de reuniones individuales con cada una de las direcciones bajo el Viceministro de Asuntos Económicos. Pak Suharmen, que asistió a casi todas estas reuniones, contribuyó decisivamente a que cada uno de los directores asignara sus propios analistas para trabajar con nuestros investigadores: “No se puede simplemente solicitar un proyecto de investigación y dejarlo; no funciona eso camino. Necesita que su gente trabaje en conjunto con el laboratorio; no funciona sin su experiencia en el dominio ”. Gracias, Pak Harmen.

Para nuestro propio equipo, las reuniones con cada dirección ayudaron a aclarar los impulsores detrás de los problemas de política, qué tipo de análisis ya estaba disponible y cómo sería realmente útil el análisis de big data. En algunos casos, descubrimos que realizar un análisis de las huellas digitales sería mucho menos útil que, por ejemplo, la investigación etnográfica para obtener información sobre el comportamiento de un segmento específico de la población.

Investigación colaborativa

Teniendo en cuenta la fortaleza del laboratorio en el procesamiento y análisis de datos y la experiencia de dominio de BAPPENAS en la planificación económica, las direcciones tomaron la delantera en el diseño y la realización de las partes sustantivas de los proyectos. Cada una de las direcciones asignó dos miembros del personal para trabajar estrechamente con Pulse Lab Jakarta en cada proyecto. Este enfoque resultó ser muy gratificante, ya que permitió el intercambio de conocimientos, el flujo de información, la complementariedad del conjunto de habilidades y debates más directos sobre la viabilidad operativa de cada proyecto.

Algunos de los proyectos incluyen:

• Sobre la base de nuestro modelo anterior de predicción inmediata para monitorear la dinámica de los precios de los alimentos, especialmente de productos básicos prioritarios como el arroz y la carne de res, para proporcionar indicadores tempranos si el movimiento del precio de los productos básicos se aproxima al precio minorista máximo y al coeficiente de variación de precios.
• Probar nuevas fuentes de datos, como los datos de comercio electrónico, para utilizarlos como representantes para mapear el estado de la economía nacional.
• Prueba de supuestos de correlación entre las tasas de inflación y el sentimiento público del aumento de los precios de ciertos productos básicos.
• Análisis de percepción de la marca "Wonderful Indonesia" y los destinos turísticos emblemáticos de Indonesia.

El objetivo era tener resultados de investigación que pudiéramos mostrar hacia fines de año, por lo que a fines de noviembre, nuestros equipos conjuntos de investigación se sentaron para hacer un balance de nuestro progreso. Hubo una variación significativa en términos de tener "productos terminados" para cada uno de los temas de investigación. En algunos casos, hemos tenido que modificar y agudizar nuevamente las preguntas de investigación, y volver a ejecutar el análisis. El proyecto sobre la inflación, por ejemplo, todavía era difícil y necesitaba una mayor iteración porque todavía tenemos que establecer una fórmula que muestre una fuerte correlación entre la inflación y la percepción de los precios de los productos básicos (la visualización se puede encontrar aquí ).

"No se puede simplemente solicitar un proyecto de investigación y dejarlo, no funciona de esa manera"

En otros casos, como explorar el uso de datos de comercio electrónico, hemos tenido que reducir el alcance del análisis a algo mucho más específico. Decidimos centrarnos en los datos del precio de la vivienda en todas las provincias y ver si podemos obtener información de la comparación. Si bien logramos limpiar los datos y mostrar el patrón de dinámica de precios (visualización aquí ), la parte analítica real para correlacionar esto con eventos, choques o tensiones u otros indicadores económicos aún no se ha hecho. Esto es algo que estamos interesados en explorar más a fondo con el equipo de Bappenas el próximo año.

Nuestros colegas de Bappenas lideraron el camino para explorar las conexiones entre las huellas digitales y otros conjuntos de datos contextuales. Por ejemplo, trabajamos con analistas de la Dirección de Industria, Turismo y Economía Creativa de Bappenas para realizar un análisis de las redes sociales de la campaña "Maravillosa Indonesia", comparándola con otras campañas de naturaleza similar. Los analistas de Bappenas luego combinaron esto con sus propios datos sobre estrategias para promocionar la marca turística de Indonesia, incluyendo dónde y cuándo se llevaron a cabo eventos promocionales. Utilizando análisis seleccionados por tiempo y geográficamente seleccionados, el equipo conjunto descubrió nuevos conocimientos sobre la efectividad potencial de estrategias particulares.

Creemos que aún es demasiado pronto para medir el valor de los resultados, o para afirmar con seguridad que los resultados serán utilizados en el proceso de formulación de políticas por Bappenas como se pretendía originalmente. Mirando hacia atrás, sentimos que el resultado más valioso que surgió durante estos últimos meses fue el compromiso genuino de nuestros homólogos de aprender nuevos enfoques y liderar las partes analíticas de estos proyectos. Sí, el Laboratorio desempeñó un papel importante en términos de métodos para procesar los datos, pero nuestros colegas de Bappenas lideraron el camino para hacer que los resultados se basaran y les dieron significados, funciones y contexto dentro de cada una de sus propias agendas de políticas de desarrollo.

Amplificando las lecciones aprendidas

La intención siempre fue mostrar los resultados de la investigación a otras divisiones en Bappenas como un ejemplo de cómo los análisis de Big Data podrían usarse para informar la planificación del desarrollo y la formulación de políticas. La idea de hacer esto en un foro más amplio cobró impulso cuando el Ministro Bappenas expresó su entusiasmo por explorar el uso de nuevas fuentes de datos para complementar las fuentes de datos convencionales. Como mencionamos al comienzo de este blog, trabajamos con nuestros homólogos en Bappenas para organizar un seminario donde analistas de cuatro direcciones diferentes presentaron los resultados de su investigación a un público más amplio de Bappenas.

El papel de Pulse Lab Jakarta en este foro fue moderar la discusión y responder preguntas técnicas sobre análisis de datos . Sin embargo, la mayor parte de la discusión fue entre expertos del sector Bappenas, asesores técnicos y analistas de políticas sobre la mejor manera de utilizar nuevas fuentes de datos para complementar el análisis existente sobre las próximas prioridades de planificación nacional. Además de discutir los beneficios de integrar diferentes fuentes de datos, también fue bueno ver un animado debate sobre las fallas y limitaciones de algunos de los enfoques. Varios miembros de la audiencia también plantearon el punto de que, aunque conceptos como los análisis de percepción pueden ser útiles si se usan de manera adecuada, el uso óptimo de la analítica de Big Data significa mirar más allá de los datos de las redes sociales y pensar críticamente sobre qué fuentes de datos producirían las mejores ideas.

Al final de la discusión, los analistas compartieron algunas de sus conclusiones clave de todo este proceso:

• Aunque los encargados de formular políticas no necesitan dominar los aspectos más técnicos de la analítica de datos avanzada , deben tener una comprensión inherente de los principios y, lo que es más importante, sus limitaciones. Esto ayudará a identificar qué vacíos de conocimiento pueden llenarse con la ciencia de datos exploratorios, y cuáles serían los mejores con otras formas de obtener evidencia.
• Explorar si se pueden utilizar nuevas fuentes de datos como indicadores para condiciones económicas específicas es un proceso intensivamente iterativo. Esto requiere no solo una participación sustancial de los encargados de formular políticas en el proceso de investigación, sino también la flexibilidad para modificar una línea de investigación cuando sea necesario.
• Los resultados del análisis de Big Data es una de las muchas entradas que pueden usarse para informar los procesos de políticas. Para usarlo de manera óptima, debe combinarse con otras pruebas que brinden profundidad contextual al tema de política en cuestión. Al utilizar los resultados del análisis de datos, los encargados de formular políticas también deben ser conscientes de las limitaciones y sesgos inherentes de las fuentes de datos que se están analizando.

Una reflexión final

En el futuro, creemos que nuestro papel en la construcción de la demanda de ciencia de datos dentro del gobierno es doble. El primero es ayudar a dar forma y articular la demanda del tipo de análisis que podría generar el tipo de información que se necesita. Esto incluye sugerir posibles métodos de análisis, pero también incluye ser muy honesto acerca de la viabilidad de dicho enfoque y, para la investigación exploratoria, la posibilidad de que no se obtengan ideas significativas.

El segundo papel que debemos desempeñar es expandir el horizonte de opciones de los formuladores de políticas sobre lo que es posible hacer utilizando la ciencia de datos. Hacer esto requiere que empujemos constantemente los límites de nuestra propia investigación y experimentación, y esto es algo que esperamos hacer el próximo año.

https://www.youtube.com/watch?time\_continue=34&v=7bMtnjgOeH0

Puede leer más sobre el trabajo de Pulse Lab Jakarta aquí.

(Crédito de la imagen: Pulse Lab Jakarta)