Covid-19の社会経済的回復戦略のための非伝統的なデータの活用

この記事はとの共著です セルバ・ラマチャンドラン氏、UNDPフィリピン駐在代表.

データは現在、デジタル経済の「新しい石油」として認識されています。 開発主体は公共調査や政府行政から得たデータなどの伝統的なデータソースに依存してきましたが、民間部門からのデータなど、非伝統的または非伝統的なソースの価値を活用する大きな可能性があり、より機敏で機​​敏で包括的なガバナンスのブランド。

実際、民間企業は、実用的な洞察を導き出し、ビジネス戦略に情報を提供するために、自社の事業と他の企業の両方から得られる大量のデータを日常的に収集、分析、使用しています。 データ サイエンス、分析、人工知能ツールを活用してこのデータを活用する能力とペースにより、データに精通した企業は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックを含むさまざまな形の危機をうまく乗り越えることができました。 この動的で不確実な環境では、意思決定に情報を提供する高頻度でタイムリーかつ詳細なデータの重要性が非常に貴重になっています。

この目的を達成するには、次のような質問をするのが適切です。交通機関、モバイル ネットワーク オペレータ、ソーシャル メディア ネットワークなどの企業が日常的に収集するデータの力を公共の利益のために活用できるでしょうか。 データのギャップを埋めて、政府が国や地方の対応と復興戦略に情報を提供できるデータ、洞察、ツールにアクセスできるようにすることはできるでしょうか?

非伝統的なデータの可能性

従来のデータと非伝統的なデータを補完的なリソースと見なすべきであるという認識が高まっています。 非伝統的なデータは、既存のデータギャップを埋める上で大きなメリットをもたらしますが、確立された従来のデータソースに基づいたベンチマークに対して調整する必要があります。 これらの伝統的なデータセットは、確立された厳格な国際基準および国内基準の対象となるため、信頼できるものとして広く認識されています。 ただし、特に低中所得国では、そのようなデータの収集に必要なコストと時間を考慮すると、データの収集頻度と粒度が制限されることがよくあります。 たとえば、GDP、家計消費、消費者信頼感などの公式の経済指標は、四半期ごとに更新される国または地域レベルまでしか入手できない場合があります。

一方、全国的な世帯調査から毎月定期的に収集される市場調査などの非伝統的なデータは、特定の製品やブランドにのみ固有である可能性がありますが、地理的エリア、世帯の社会経済的グループ、性別ごとに細分化された、より頻繁かつ詳細な情報を提供できます。およびその他の属性。 さらに、モバイル デバイス、インターネット プラットフォーム、衛星画像から収集されたデータは、多くの場合リアルタイムで利用でき、位置情報の粒度が高くなります。 これらは、データのサンプリングと収集に関する従来の統計標準に必ずしも準拠しているわけではなく、多くの場合、処理と分析には新しい「ビッグデータ」手法が必要です。 これらの異なる種類のデータからの指標を組み合わせる革新的なアプローチは、それらの一貫性と相補性を実証し、それぞれの利点を活用して新しい洞察を生み出すことができます。

フィリピンの例

フィリピンでは、UNDPがロックフェラー財団と日本政府の支援を受けて、最近ピンティグ・ラボを設立した。ピンティグ・ラボはデータサイエンティスト、経済学者、疫学者、数学者、政治学者の学際的なネットワークであり、データ主導型の危機対応と開発を支援する任務を負っている。戦略。 2021年初めに、同研究所は消費者向け包装商品、つまり日用消費財（日用消費財）への家計支出を、新型コロナウイルス感染症の社会経済的影響を評価し、回復ペースの不均一性を特定するためにどのように利用できるかを調査する調査を実施した。フィリピンの全世帯に。 フィリピン国家経済開発庁は現在、消費予測モデルへの追加入力として、このデータを GDP 予測に組み込む作業を行っています。 さらに、このデータは、クレジット カードやモバイル ウォレットのトランザクションなどの他の非伝統的なデータセットや、高頻度の GDP ナウキャスティングのための機械学習技術と組み合わせることができ、ショックを吸収し、予測できる、より機敏で応答性の高い経済政策を可能にします。危機の。

非伝統的なデータには、公式統計では必ずしも把握できない非公式セクターを含む脆弱なグループの状況に関する洞察が得られる可能性もあります。 これを認識して、情報通信技術省と UNDP は、地理的に孤立した不利な地域に住む「ラストマイル」コミュニティを特定し、WiFi、電気、道路、教育、医療、市場。 さらに、UNDPはソーシャルメディアプラットフォーム上のチャットボットを活用して、恵まれないセクターや中小企業からの情報を迅速に収集し、パンデミックが彼らに与えた影響や社会改善プログラムの効果の程度を把握しました。

これらは、非伝統的なデータがどのようにしてこれまで目に見えなかった恵まれないグループに光を当て、誰も取り残されないようにより包括的な計画やプログラムを可能にするかについての強力な例です。

非伝統的なデータは包括性を促進できる

現在、政府や開発機関が民間部門の非伝統的なデータ ソースを評価し、アクセスし、責任を持って使用する能力は限られています。これは世界中に当てはまりますが、発展途上国ではさらに顕著です。 供給側では、企業は自社のデータをどのように活用して公共ニーズや開発ニーズをサポートできるかをまだ十分に理解していない可能性があります。 さらに、法的および財務上の懸念に対処し、データ共有の障壁を下げるために、データ ライセンス、プライバシー、セキュリティに関する国際基準と国内基準を調和させて運用する必要があります。 この作業では、表現の正確さ、デジタルセキュリティのリスク、機密保持とプライバシー侵害のリスク、知的財産権やその他の商業的利益の潜在的な侵害など、リスクを特定し、軽減戦略を導入する必要があることを認識する必要があります。 需要側では、政府機関や開発組織は、データ関連の作業に対してさまざまなレベルの技術能力とリソースを持っています。 さらに、技術データ関連の作業が行われる部門内であっても、これらの新しい種類のデータを組み込んで公式のデータセットと方法論を強化するアプローチを革新する必要がある可能性があります。 非伝統的なデータの実用化を促進するには、方法論、法律、プライバシー、セキュリティの問題などの既存の課題に対処する必要があります。

開発コミュニティ向けにデータを拡大する

公共財のために民間部門のデータを大規模に活用するには、法的基盤、データ ガバナンス、安全な IT アーキテクチャ、パートナーシップ管理、多分野のチームを柱として構築し、必要な市場、法的および技術的インフラストラクチャをセットアップする必要があります。 これを先駆けた先駆的なイニシアチブは、ロックフェラー財団の支援を受けて世界銀行、IMF、IADB によって設立された官民コンソーシアムである開発データ パートナーシップです。 これまでのところ、データパートナーとしてGoogle、Facebook、Twitter、Waze、LinkedInを含む26の大手企業と、UNDP、IADB、IMF、世界銀行、OECD、ロックフェラー財団の6社の開発パートナーを抱えている。 世界中の学際的なチームは、パートナーシップを通じて提供される豊富な非伝統的なデータソースを活用して、新型コロナウイルス感染症のパンデミックだけでなく、気候変動、貧困、食糧安全保障、交通サービス、男女不平等などの主要な開発課題に対処するためのソリューションを革新しています。

ほんの数例を挙げると、このパートナーシップの非伝統的なデータは、ベトナムの移動に対する新型コロナウイルス感染症制限の影響を追跡し、局所的なロックダウンの有効性を評価し、ハイチの都市移動をマッピングして交通政策と投資に情報を提供し、交通需要を満たすために使用されています。経済活動が気候変動に与える影響に関するデータのギャップを分析し、政策立案者が確実な経済および財務分析を行えるようにします。 持続可能な開発目標のモニタリングを支援するための非伝統的なデータの使用も、国連公式統計のためのビッグデータおよびデータサイエンスに関する専門家委員会によって正式に認められています。^{新しい指標や指標の代替の基礎としての利用を含め、適時性と社会的および地理空間的な詳細な内訳を改善して、SDG モニタリングへの実用化を促進する任務を負っています。}

私たちは、数十年にわたって私たちのそばに存在してきた非伝統的なデータの並行世界への扉を開き始めたばかりです。 私たちのデータを収集して収益化する企業の責任と、それが社会に及ぼすプラスとマイナスの影響について、私たちが公の場で議論する中で、そのような強力なデータとツールが公益のために活用された場合の潜在的な利益を検討する余地があります。

データは本質的に政治的なものであり、社会へのプラスの影響を最大化するには、特にこれまで見えなかった弱い立場のグループの顔を明らかにするには、政府、企業、市民社会、国際組織内の実践者と擁護者のコミュニティによる協調的な努力が必要となるでしょう。データが「営利目的」の範囲を超えてアクセス、分析、使用される方法。 そうすることで、最も必要とする人々に対して、より迅速かつ包括的な証拠に基づく介入の可能性が開かれる可能性が非常に高くなります。