利用非传统数据实施 Covid-19 社会经济复苏战略

这篇文章是与 Selva Ramachandran，联合国开发计划署菲律宾驻地代表.

数据现在被认为是数字经济的“新石油”。虽然发展行为体依赖传统数据来源，例如来自公共调查和政府管理的数据，但利用非常规或非传统来源（例如私营部门数据）的价值具有巨大潜力，这有助于推动发展更加灵活、敏捷和包容的治理品牌。

事实上，私营公司经常收集、分析和使用大量数据（来自自己的业务和其他公司），以获得可行的见解并为业务战略提供信息。借助数据科学、分析和人工智能工具利用这些数据的能力和速度，使得精通数据的企业能够成功应对多种形式的危机，包括 Covid-19 大流行。在这种动态和不确定的环境中，高频、及时和精细的数据对于决策的重要性变得无价。

为此，我们应该提出以下问题：我们能否利用公司（包括交通提供商、移动网络运营商、社交媒体网络和其他机构）定期收集的数据的力量来造福公众？我们能否弥合数据差距，让政府能够获取数据、见解和工具，为国家和地方的应对和恢复战略提供信息？

非传统数据的潜力

人们越来越认识到传统和非传统数据应被视为互补资源。非传统数据可以在弥合现有数据差距方面带来显着的好处，但仍必须根据基于已建立的传统数据源的基准进行校准。这些传统数据集被广泛认为是可靠的，因为它们受到既定严格的国际和国家标准的约束。然而，考虑到收集此类数据所需的成本和时间，它们的频率和粒度往往受到限制，特别是在低收入和中等收入国家。例如，国内生产总值、家庭消费和消费者信心等官方经济指标可能仅提供国家或地区一级的数据，并且每季度更新一次。

与此同时，非传统数据（例如每月从全国家庭调查中定期收集的市场研究）可能仅针对某些产品和品牌，但可以提供更频繁和更细致的信息，并按地理区域、家庭社会经济群体、性别进行分类。和其他属性。此外，从移动设备、互联网平台和卫星图像收集的数据通常是实时可用的，并且提供高粒度的位置信息。这些并不总是符合数据采样和收集的传统统计标准，并且通常需要新颖的“大数据”方法来处理和分析。结合这些不同类型数据的指标的创新方法可以证明它们的一致性和互补性，利用各自的优势并产生新颖的见解。

菲律宾的例子

在菲律宾，联合国开发计划署在洛克菲勒基金会和日本政府的支持下，最近设立了 Pintig 实验室：一个由数据科学家、经济学家、流行病学家、数学家和政治学家组成的多学科网络，其任务是支持数据驱动的危机应对和发展策略。 2021 年初，该实验室进行了一项研究，探讨如何利用家庭在消费品或快速消费品 (FMCG) 上的支出来评估 Covid-19 的社会经济影响并确定复苏速度的异质性菲律宾的各个家庭。菲律宾国家经济发展署目前正在将这些数据纳入其 GDP 预测，作为其消费预测模型的额外输入。此外，这些数据可以与其他非传统数据集（例如信用卡或移动钱包交易）以及用于高频 GDP 即时预测的机器学习技术相结合，以制定更灵活、反应更灵敏的经济政策，从而吸收和预测冲击的危机。

非传统数据还有可能提供有关弱势群体（包括非正规部门）状况的见解，而这些群体并不总是被官方统计数据所涵盖。认识到这一点，信息通信和技术部和开发署已开始探索利用卫星图像来识别生活在地理偏僻和弱势地区的“最后一英里”社区，并了解他们在 WiFi、电力、道路、教育、医疗保健和市场。此外，开发署还利用社交媒体平台上的聊天机器人快速整理来自弱势群体和小企业的信息，以了解疫情对他们的影响方式以及社会改善计划的效果。

这些都是有力的例子，说明非传统数据如何能够并且已经揭示了以前看不见的弱势群体，从而允许制定更具包容性的计划和方案，从而不让任何人掉队。

非传统数据可以促进包容性

目前，政府和发展组织欣赏、获取和负责任地使用私营部门非传统数据源的能力有限——这在全球范围内都适用，但在发展中国家更是如此。在供应方面，公司可能尚未完全了解如何利用其数据来支持公共和发展需求。此外，需要协调和实施数据许可、隐私和安全的国际和国家标准，以解决法律和财务问题并降低数据共享的障碍。在这项工作中，必须认识到需要识别风险并制定缓解策略，包括表示准确性、数字安全风险、机密和隐私泄露风险以及潜在侵犯知识产权和其他商业利益的风险。在需求方面，政府机构和开发组织在数据相关工作方面拥有不同水平的技术能力和资源。此外，即使在进行技术数据相关工作的单位内，仍然可能需要对合并这些新型数据的方法进行创新，以增强官方数据集和方法。需要解决包括方法、法律、隐私和安全问题在内的现有挑战，以促进非传统数据的实际使用。

拓宽发展社区的数据

大规模释放私营部门数据用于公共利益需要建立必要的市场、法律和技术基础设施，以法律基础、数据治理、安全 IT 架构、合作伙伴关系管理和多学科团队为支柱。发展数据合作伙伴关系是这一领域的开创性举措，这是一个由世界银行、国际货币基金组织和美洲开发银行在洛克菲勒基金会的支持下成立的公私联盟。迄今为止，它拥有26家主要公司作为数据合作伙伴，包括谷歌、Facebook、Twitter、Waze和LinkedIn，以及6个发展合作伙伴，即联合国开发计划署、美洲开发银行、国际货币基金组织、世界银行、经合组织和洛克菲勒基金会。世界各地的多学科团队正在利用通过合作伙伴关系提供的丰富的非传统数据源来创新解决方案，以应对 Covid-19 大流行以及气候变化、贫困、粮食安全、交通服务和性别不平等等重大发展挑战。

仅举几个例子，该合作伙伴关系的非传统数据被用来追踪 Covid-19 限制对越南流动性的影响，以评估局部封锁的有效性，绘制海地的城市流动图，为交通政策和投资提供信息，并填补关于经济活动对气候变化影响的数据差距，使政策制定者能够进行稳健的经济和金融分析。使用非传统数据支持可持续发展目标的监测也得到了联合国官方统计大数据和数据科学专家委员会的正式认可^{其任务是促进其在可持续发展目标监测中的实际应用，包括作为新指标或指标替代指标的基础，并提高及时性和精细的社会和地理空间细分。}

我们才刚刚开始打开通往非传统数据平行世界的大门，这个世界已经与我们共存了数十年。当我们就收集我们的数据并将其货币化的公司的责任及其对社会的积极和消极影响进行公开讨论时，我们有空间考虑如果利用如此强大的数据和工具来实现公共利益，其潜在的好处。

数据本质上是政治性的，要最大限度地发挥其对社会的积极影响，特别是在揭示以前看不见的弱势群体的面孔方面，需要政府、企业、民间社会和国际组织内的从业者和倡导者群体的共同努力来塑造数据的访问、分析和使用方式超出了其“营利”来源的范围。这样做很可能为那些最需要的人释放更快速、更具包容性的循证干预措施的潜力。