(图片由Yohan Perera提供)

作为世界挣扎为实现联合国可持续发展目标(SDGS),需要可靠的数据来跟踪我们的进步比以往任何时候都更重要。政府,民间社会和私营部门组织都在制作,分享和使用这一数据中发挥作用,但他们的信息收集和分析工作已经能够在到目前为止只有68%的SDG指标揭示光线到2019年联合国学习

为了填补空缺,这个社会良好的数据科学(DSSG)运动多年来,他一直致力于为值得信任的组织或公众提供关于重要社会问题的数据集,如医疗保健基础设施、学校注册、德赢体育APP空气质量和企业注册。像Facebook谷歌,亚马逊,其他国家最近开始接受发展支助团运动。的刺激下领域进展,发展数据合作伙伴关系,世界经济论坛的2030年愿景财团,数据协作,他们提供关于社交媒体用户流动性的信息vwin德赢平台的动态COVID-19期间,云计算基础设施帮助非营利组织分析大型数据集,以及其他重要工具和服务。

但共享数据资源并不意味着它们将被有效利用,如果有的话,以促进社会影响。高影响的结果需要数据援助的接受者居住在一个健壮的,全面的数据生态系统这包括安全处理数据和分析它的技能的政策等资产。由于技术公司越来越多地参与使用数据和数据科学来帮助实现SDG,他们了解他们与他们正在使用的非营利组织和其他民间社会组织的可能性和限制。如果没有坚定掌握其合作伙伴的数据生态系统,世界上的所有技术巫术都可能是为了喧哗。

公司必须提出这样的问题:非营利组织在其工作中试验数据科学有哪些激励或抑制因素?非营利组织或数据科学家的需求与资助者提供的资源之间还有什么差距?必须培养哪些技能?为了帮助寻找答案,TechChange,一个致力于将技术用于社会公益的组织,与Facebook的合作伙伴倡议项目17合作,以加速实现可持续发展目标的进展。在过去的六个月里,该团队领导了对DSSG社区中来自产业界、学术界和公共部门的顶级人物的采访。14位专家分享了利用数据和数据科学促进社会公益和可持续发展目标的许多见解。从我们的谈话和研究中得出了以下四点结论:

1.支持使有效数据科学的隐藏工作。

数据科学家花费将近一半的时间确保他们的数据是可靠的,干净的,有组织的。但通常情况下,社会部门组织没有资源对数据标准化或数字化等关键步骤进行投资,而这些步骤对确保其数据科学项目的质量至关重要。

他们的挣扎是可以理解的。根据机构的不同,准备“正确的数据对于手头的任务,可以从数字化纸质记录到跨不同团队的知识管理系统同步。这种幕后工作还可能涉及开发和使用互操作性和数据共享标准的困难任务。一些组织正试图让这更容易。Carl Elmstam和Roderick Besseling是瑞典发展机构的数字发展专家Sida和荷兰外交部,提到了国际援助透明度倡议(IATI)为发布有关人道主义资助和项目的数据创建全球标准。此类标准对于协调复杂,高度协作项目非常重要。例如,对Covid-19的有效全球研究要求协调与疾病相关的案例数据。

与我们交谈过的专家表示,科技公司可以通过以下方式帮助在大数据项目初始阶段挣扎的公民社会组织:

  • 提高对组织和标准化数据的重要性的认识。
  • 要求资助团体遵守诸如IATI提出的标准。
  • 为社会部门组织提供资金,开展幕后工作。

2.帮助合作伙伴建立数据文化和数字转型战略。

一个数字转型策略是一个行动计划,帮助组织改进它如何利用数字工具和技术,包括数据,更有效地高效地推进目标。通过跨越经常拍摄的大图根深蒂固的筒仓在社会部门组织中,这些战略可以帮助把人员、优先事项和激励措施放在适当的位置,以培养数据文化负责任并积极利用数据解决问题的人。全球大流行强调了这种战略的重要性:组织需要适应数字化和远程工作,而非营利组织面临存在的财务挑战被迫使用数据将有限的资源投入到最需要的地方。

然而,只有23%的非营利组织对技术有长远的愿景最近由Salesforce进行调查和我们交谈过的专家也有类似的看法。

“组织正在尝试首先用技术处理,”Catalina Escobar.是哥伦比亚社会变革组的联合创始人MAKAIA。“他们正在考虑开始数字化转型战略。”

有些组织更先进。全球非政府组织关心开发了一个负责的数据成熟度模型帮助机构制作一致,长期的数据策略。伙伴关系如数字影响联盟(拨号)和纽约大学的公开数据政策实验室通过像这样的框架帮助协调全球发展部门的成功数字和数据转型策略数字发展原则

如果科技公司希望他们的数据或计算能力在DSSG运动中充分发挥潜力,我们采访的专家推荐:

  • 与已经有数字转型策略的合作伙伴合作。
  • 帮助组织设计数字化转型战略,使数据得到有效利用。
  • 资助或促进努力,如护理或表盘,以支持数字转型。

3.提供熟练的数据科学家直接与非营利组织一起工作。

科技公司通常为非营利组织提供数据或基础设施,但很少有非营利组织有内部专家(如数据科学家或数据产品经理)来利用这些数字资产。为了填补这一空白,一些组织,比如Zindi.,把在一起比赛用于数据科学家的在线社区解决社会问题。和倡议如数据科学非洲谷歌的AI冲击挑战为非营利组织提供资金、培训和数据科学人才。

尽管科技公司有提高非营利组织数据科学能力的蓝图,但我们采访的专家对这种努力的成功和可持续性有着复杂的感受。问题是,他们可以推动非营利组织在有限的时间内依赖科技公司完成特定项目,而不是建立长期的独立能力。

“任何暂时提高非营利组织能力的事情,都不会带来更多数据驱动的工作,”该组织的创始CEO兼董事会成员克劳迪娅·居赫(Claudia Juech)说Cloudera基金会。“一旦这些人退出,非营利组织就很难继续下去,也很难让它成为他们工作的一部分。”

有些人认为我们应该尝试更直接的方法加强社会部门内部数据容量。但是群体喜欢DataKind他们开发了一种模式,将数据专家嵌入非营利组织,共同解决问题。他们的方法包括两个重要的组成部分:全面理解非营利组织的数据问题,其次,培训数据科学家理解非营利组织内部有效工作的复杂性、局限性和动机。DataKind的产品高级总监Caitlin Augustin和该组织的首席项目官Afua Bruce说,为这样的项目招聘合适的人是很重要的——他们需要高技能,但谦虚,能够与非专业人士很好地沟通。

尼克哈姆林,一个全球数据师,同意这种方法,进一步建议给予许多非营利组织与有限的资源有限的斗争 - 为这些项目选择的数据科学家拥有“在存在不确定性存在下存在的意愿”。

为了帮助公民社会组织解决数据科学方面的技能差距,并确保科技公司的数字贡献充分发挥其潜力,我们的专家建议:

  • 培训数据科学家,在非营利组织的工作文化,结构和限制方面,在公司中培训和以协调的方式。
  • 在长期参与中继续促进经过验证的模型,以将数据科学人才借入非营利组织。
  • 对于更短期的参与,部署是良好的传播者和培训师的数据科学家,因此他们将非营利组织与自己进行工作的技能离开。

4.支持培训非营利组织,使其根据数据做出负责任的道德决策。

社会部门领导人需要注意可能渗入数据收集、分析和展示的潜在偏见,否则他们可能会根据这些信息采取不适当的行动。

科技公司可以利用许多教育和培训资源来培训自己的团队和非营利组织的批判性思维技能,以确保数据项目在道德上得到执行。例如,约翰霍普金斯政府卓越中心纽约大学的Govlab.提供培训解释数据在共享数据时理解风险TTC实验室,一个由Facebook发起并支持的项目,帮助各行各业的人们探索如何在处理数字产品和数据时管理信任和透明度。全球发展非政府组织IREX帮助领导人建立数据知情决策的软技能,而Techchange's“性别数据101.这门课程帮助人们在处理具有社会影响的数据时注意性别偏见。为了进一步促进这些资源的创造和共享,受访者建议科技公司:

  • 在与数据相关的道德和决策方面投资于培训和教育自己的员工。
  • 非营利组织的赞助培训建立批判性思维,解释和决策技巧。
  • 与非传统学习机构合作,培养道德地使用数据的批判性思维技能,并支持正规教育体系中的类似努力。

避免单独行动

随着科技公司发布数据集,捐赠云计算资源,或将数据科学家借给社会部门,我们与之交谈的专家们强调了在现有系统、战略和知识中表达努力的重要性。DSSG生态系统的所有参与者——政府、公民社会和私营部门——之间的协调将是至关重要的,而且已经建立了许多网络来做这些工作:2030年愿景,全球可持续发展数据伙伴关系,数据协作,数据文化项目等等。通过像这样的跨行业合作将有助于避免冗余和孤立的投资- 确保我们更快地迁移到实现SDG作为截止日期织机。