Davos 2022: Oto jak data science może pomóc w rozwiązywaniu globalnych kryzysów

Na całym świecie lokalni urzędnicy i pracownicy organizacji pozarządowych heroicznie reagują na nakładające się i złożone kryzysy – niezależnie od tego, czy walczą z nowymi falami pandemii COVID-19, czy udzielają pomocy po klęskach żywiołowych. Energia i determinacja tych organizacji z pierwszej linii są niezrównane, ale ich możliwości techniczne mogą w krytyczny sposób zawieść.

W szczególności wielu brakuje narzędzi, zespołów i zasobów, aby skutecznie wykorzystać moc nauki o danych. Dla najnowocześniejszych firm, które wykorzystują analitykę danych na wszystkich poziomach swojej działalności, jest to okazja do pomocy. Na przykład rządy Europy Wschodniej działały szybko, by powitać historyczny exodus Ukraińców uciekających przed rosyjską inwazją. Jedno polskie miasto zwróciło się do Mastercard o pomoc w planowaniu napływu nowych przybyszów. W ciągu zaledwie kilku dni nasz zespół przeanalizował regionalne wzorce wydatków, aby zapewnić niemal natychmiastowy wgląd, który pomoże władzom miejskim lepiej przygotować się do zaspokojenia potrzeb wyczerpanych i straumatyzowanych rodzin.

Jednak naszym celem nie powinny być jednorazowe partnerstwa. Jeśli sektor prywatny i inni sponsorzy, w tym fundacje i organizacje rozwojowe, współpracują ze sobą, możemy pomóc niedofinansowanym organizacjom pozarządowym i rządom zbudować własną bardziej zaawansowaną infrastrukturę do nauki o danych — zwiększając ich zdolność do walki z kryzysami i zwiększania globalnej odporności.

Właśnie dlatego Centrum Mastercard na rzecz wzrostu sprzyjającego włączeniu społecznemu, którym kieruję, traktuje analizę danych wpływu jako najwyższy priorytet. Dwa lata temu w Davos, wraz z Fundacją Rockefellera, firma MasterCard uruchomiła data.org, rozwijającą się platformę, która współpracuje z organizacjami na całym świecie, aby wprowadzić naukę o danych do procesu decyzyjnego w sektorze społecznym.

Analiza danych o wpływie może usprawnić reakcję kryzysową na pierwszej linii

Budowanie potencjału technicznego w małych organizacjach pozarządowych czy w odległych urzędach nie jest łatwe. Ale trzy ostatnie przykłady podkreślają wagę tego.

Najpierw spójrz na Community Solutions, organizację, która walczy z bezdomnością w Stanach Zjednoczonych. Jeszcze przed pandemią w całym kraju rosła bezdomność, a zasoby zostały wyczerpane. Aby poprawić wydajność, Community Solutions współpracowało z ekspertami w celu zwiększenia możliwości analizy danych. Ta praca opłaciła się, gdy wybuchła pandemia i była w stanie zidentyfikować osoby w schroniskach zagrożonych COVID-19 i pomóc przenieść je w bezpieczniejsze miejsca.

Wraz z rozprzestrzenianiem się pandemii na drugi koniec świata, rząd Togo zwrócił się również do nauki o danych. Ministerstwo Gospodarki Cyfrowej Togo i GiveDirectly, organizacja non-profit, która wysyła pieniądze do ludzi w ubóstwie, uruchomiły program pilotażowy, aby szybko rozdzielić pomoc pieniężną wśród ludności o najniższych dochodach w kraju. Współpracowali z Efektywnym Globalnym Centrum Działań, aby wykorzystać uczenie maszynowe i dane ankietowe do identyfikacji populacji i zapewnienia pomocy. Ta metoda dotarła do większej liczby najbardziej potrzebujących osób w kraju, a program do tej pory zapewnił prawie 10 milionów dolarów prawie 137 tysiącom osób.

Trzeci przykład pokazuje, jak początkowa inwestycja w analizę danych o wpływie może się zwrócić w przypadku wystąpienia kryzysu. W Indiach marnuje się około jednej trzeciej produktów rolników, częściowo dlatego, że trudno jest określić, jak długo przechowywać określone produkty i jak przedłużyć ich okres przydatności do spożycia. Eksperci ze Szwajcarii opracowali aplikację, która pomaga rozwiązać oba problemy, zapewniając rolnikom modelowanie, które pomaga im dłużej zachować świeżość żywności. Sześć miesięcy temu pomoc rolnikom z Indii w dostępie do narzędzi analizy danych nie była globalnym priorytetem. Ale teraz, gdy rosyjska inwazja na Ukrainę powoduje niedobór zbóż, który może wywołać poważny kryzys żywnościowy, możemy wyraźnie zobaczyć, jak takie inwestycje mogą mieć duże znaczenie.

Rządy i organizacje pozarządowe mają problemy z integracją nauki o danych

Niestety te przykłady są wyjątkami. Zbyt często organizacjom i pracownikom pomocy w terenie przeszkadza brak danych, narzędzi i personelu do ich analizowania i rozpowszechniania.

Zbyt wiele rządów i organizacji pozarządowych było w stanie zrekrutować wystarczającą liczbę naukowców zajmujących się danymi. W nadchodzącym raporcie McGovern Foundation i data.org szacuje się, że sam sektor społeczny potrzebuje dodatkowych 3,5 miliona naukowców zajmujących się danymi w ciągu najbliższych 10 lat. Firma Mastercard właśnie ogłosiła dotację w wysokości 4,6 miliona dolarów na szkolenie 1 miliona naukowców zajmujących się danymi, z naciskiem na dywersyfikację pól, ale musimy zrobić więcej.

Problemem jest również brak narzędzi analitycznych i wewnętrznej struktury – nawet dla organizacji z dużą ilością danych. Z kolei wiele firm spędziło lata na opracowywaniu strategii dotyczących danych i analiz, inwestując w połączone i łatwe w użyciu platformy, budując zespoły posiadające głęboką wiedzę fachową i kultywując kulturę wiedzy o danych.

Firmy i sponsorzy mogą pomóc w budowaniu zdolności do rozpowszechniania wpływu nauki o danych

Firmy i sponsorzy mogą pomóc wypełnić „lukę w nauce danych”, przed którą stoją rządy i organizacje pozarządowe, poświęcając uwagę, umiejętności techniczne i finansowanie. Wiemy o tym, ponieważ organizacje takie jak DataKind z powodzeniem łączą wolontariuszy zajmujących się danymi z organizacjami społecznymi, pomagając im uwolnić moc danych w etyczny i odpowiedzialny sposób.

Wyzwanie polega na przejściu od indywidualnych partnerstw i działań pro bono do budowania wpływu nauki o danych jako dziedziny – na potrzebną skalę. Jesienią ubiegłego roku, na prośbę rządów G7, data.org zaczęła łączyć sektor prywatny, publiczny i non-profit, aby zbudować Epiverse — otwartą infrastrukturę cyfrową, która będzie analizować przepływy danych z całego świata, aby zapobiec kolejnej pandemii.

Szerszym celem jest wspieranie współpracy międzysektorowej, tak abyśmy mogli wykorzystywać analitykę danych do rozwiązywania innych problemów społecznych w sposób systematyczny, traktując priorytetowo kwestie prywatności i bezpieczeństwa.

Żadna inicjatywa nie pomoże ratownikom pierwszej linii w tworzeniu zespołów i narzędzi do korzystania z nauki o danych tak płynnie i skutecznie, jak lepiej finansowane firmy z sektora prywatnego. Ale możemy i musimy zwiększyć nasze inwestycje. Firmy mogą zacząć od przyjęcia zasad odpowiedzialności za dane, które obejmują innowacje i wpływ społeczny, a także bezpieczeństwo i prywatność, a następnie podjąć kroki, takie jak dołączenie do Mastercard w celu przekształcenia data.org w silniejszą platformę partnerstwa w zakresie nauki o danych.

Ta akcja może nie trafić na nagłówki gazet, ale pomoże światu bardziej sprawiedliwie i skutecznie przetrwać kryzysy jutra.

Napisane przez Shaminę Singh, prezes MasterCard Center for Inclusive Growth, MasterCard