Este artículo fue escrito por Stefaan G. Verhulst, cofundador de GovLab. Para más información como esta, vea nuestro suministro de noticias de innovación del gobierno .
Vivimos en tiempos desafiantes. Desde el cambio climático hasta la inseguridad alimentaria y la migración forzada, las dificultades que enfrentan los encargados de tomar decisiones no tienen precedentes en su variedad, y también en su complejidad y urgencia. Nuestro conjunto de herramientas de políticas estándar parece obsoleto e ineficaz, mientras que las instituciones de gobernanza existentes están cada vez más desactualizadas y desconfiadas.
Para enfrentar los desafíos de hoy necesitamos no solo nuevas soluciones sino también nuevos métodos para llegar a las soluciones . Los datos y la ciencia de datos serán más importantes para enfrentar estos desafíos y para la innovación social, la filantropía, el desarrollo internacional y la ayuda humanitaria.
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Desde el análisis de imágenes satelitales hasta el mapeo de la pobreza y el uso de datos de redes sociales para rastrear la brecha digital de género global, "Data Science for Social Good" ofrece una gran promesa.
Escalando datos para bien
El potencial (y los desafíos) de Data Science for Social Good fue el foco de un taller dedicado realizado por la Fundación ISI , UNICEF y The GovLab como parte de la Conferencia Web de 2019 el 14 de mayo de 2019. También exploró formas de desarrollar nuevos datos colaborativas para desbloquear datos y capacidades de ciencia de datos tanto del sector público como privado.
A lo largo del taller, distinguidos oradores principales y presentadores en papel abordaron una amplia gama de aplicaciones y experimentos de ciencia de datos. Varios participantes se centraron, por ejemplo, en el papel de las redes sociales para abordar las preocupaciones públicas, como informar al público sobre las vacunas , comunicarse durante las crisis y promover la integridad electoral . Otros discutieron cómo podría usarse la tecnología para satisfacer las necesidades locales, ya sea en salud o educación .
El taller también contó con un panel de representantes del sector privado. Chaya Nayak de Facebook, Claudia Juech de la Fundación Cloudera y Paul Ko de LinkedIn reflexionaron sobre sus esfuerzos para aprovechar la ciencia de datos para el bien a través de proyectos como Social Science One y Economic Graph .
Si bien el mensaje general que surgió de estos estudios de caso fue prometedor, se identificaron varias barreras que, de no abordarse sistemáticamente, podrían socavar el potencial de la ciencia de datos para abordar las necesidades públicas críticas y limitar la oportunidad de ampliar la práctica de manera más amplia.
A continuación resumimos las cinco prioridades que surgieron a través del taller para el avance del campo.
1. Conviértase en personas
Gran parte de los datos que se usan actualmente para dibujar ideas involucran o son generados por personas.
Estas ideas tienen el potencial de impactar la vida de las personas de muchas maneras positivas y negativas. Sin embargo, las personas y las comunidades representadas en estos datos están ausentes cuando los profesionales diseñan y desarrollan datos para iniciativas de bien social.
Para garantizar que los datos sean una fuerza para la transformación social positiva (es decir, aborden las necesidades de las personas reales y afecten la vida de manera beneficiosa), necesitamos experimentar nuevas formas de involucrar a las personas en la etapa de diseño, implementación y revisión de iniciativas de datos más allá simplemente pidiendo su consentimiento.
(Crédito de la foto: imagen del informe de innovación dirigido por personas )
Como explicamos en nuestra metodología de Innovación dirigida por personas , diferentes segmentos de personas pueden desempeñar múltiples funciones que van desde la creación conjunta hasta comentar, revisar y proporcionar conjuntos de datos adicionales.
La clave es garantizar que sus necesidades estén al frente y al centro, y que la ciencia de datos para iniciativas de bien social busque abordar preguntas relacionadas con problemas reales que son importantes para la sociedad en general (una preocupación clave que llevó a The GovLab a instigar la Iniciativa de 100 preguntas ) .
2. Establecer datos sobre el uso de datos (para el bien social)
Muchos datos para iniciativas de bien social siguen siendo incipientes.
Tal como está diseñado actualmente, el campo a menudo tiene dificultades para traducir proyectos de datos de sonido en cambios positivos. Como resultado, muchas partes interesadas potenciales ("propietarios" de datos del sector privado y del gobierno, así como beneficiarios públicos) siguen sin estar seguros sobre el valor de usar datos para el bien social, especialmente en el contexto de altos riesgos y costos de transacción.
El campo necesita superar tales limitaciones si se quieren difundir los datos y sus beneficios. Para eso, necesitamos evidencia sólida sobre el impacto positivo de los datos. Irónicamente , el campo se ve frenado por la ausencia de buenos datos sobre el uso de datos, una falta de evidencia empírica confiable que pueda guiar nuevas iniciativas.
El campo debe priorizar el desarrollo de una base de evidencia mucho más sólida y un "caso de negocios" para mover los datos para el bien social de una buena idea a la realidad.
3. Desarrollar iniciativas de datos de extremo a extremo
Con demasiada frecuencia, los datos para el bien social se centran en la canalización de "datos al conocimiento" sin centrarse en cómo mover el "conocimiento a la acción".
Como tal, el impacto sigue siendo limitado y muchos esfuerzos nunca llegan a una audiencia que realmente puede actuar sobre las ideas generadas. Sin volvernos más sofisticados en nuestros esfuerzos para proporcionar proyectos de extremo a extremo y llevar “ datos del conocimiento a la acción”, el impacto positivo de los datos será limitado. Para volverse más sofisticado acerca de extremo a extremo puede requerir el uso de diseñadores y otras disciplinas; así como el desarrollo de nuevas capacidades entre los científicos de datos y los tomadores de decisiones.
4. Invierta en mecanismos comunes de confianza y administración de datos
Para que los datos para iniciativas de bien social (incluidos los datos colaborativos) prosperen y se amplíen, debe existir una confianza sustancial entre todas las partes involucradas; y entre el público en general.
Establecer una plataforma de confianza de este tipo requiere que cada actor invierta en el desarrollo de mecanismos de confianza esenciales, como estructuras de gobierno de datos, contratos y métodos de resolución de disputas. Hoy en día, diseñar y establecer estos mecanismos requiere mucho tiempo, energía y experiencia. Estos altos costos de transacción resultan de la falta de plantillas comunes y la necesidad de diseñar cada vez estructuras de gobierno desde cero.
La ausencia de plantillas o iniciativas de administración de datos, como una rueda contractual de colaboración de datos , los costos de inicio y mantenimiento para establecer la confianza pueden ser demasiado altos para muchos proyectos, especialmente aquellos previstos o lanzados por organizaciones más pequeñas.
(Crédito de la foto: Andrew Young, La rueda contractual de colaboración de datos )
5) Construye puentes a través de las culturas
Como CP Snow describió en su conferencia sobre " Dos culturas y la revolución científica ", debemos unir las "dos culturas" de la ciencia y el humanismo si queremos resolver los problemas del mundo.
Como campo, la ciencia de datos requiere la colaboración entre múltiples disciplinas y una gran variedad de campos de experiencia y conocimiento. Una vía hacia este objetivo es fomentar lo que en The GovLab llamamos " bilingües ", individuos que poseen experiencia tanto en dominio como en ciencia de datos. Del mismo modo, necesitamos unir las otras dos dicotomías que limitan el potencial de los datos para el bien social : la división entre la práctica política y la erudición y entre los sectores público y privado.
En conjunto, estas cinco prioridades proporcionan una hoja de ruta para acelerar la ciencia de datos para el bien social de manera sistemática, sostenible y responsable. También pueden proporcionar los componentes básicos para desarrollar enfoques más coordinados de lo que se está convirtiendo en un campo fragmentado.
Para implementar estas cinco prioridades necesitaremos experimentación a nivel operativo pero también institucional. Esto implica el establecimiento de " administradores de datos " dentro de las organizaciones que pueden acelerar los datos para la iniciativa del bien social de una manera responsable integrando las cinco prioridades anteriores. - Stefaan G. Verhulst
(Agradecido a Natalia Adler, Daniela Paolotti, Ciro Cattuto, Leo Ferres y Andrew Zahuranec por su aporte).
(Crédito de la foto: Unsplash)
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