Ten serwis używa cookies i podobnych technologii, brak zmiany ustawienia przeglądarki oznacza zgodę na to.

Brak zmiany ustawienia przeglądarki oznacza zgodę na to. Więcej »

Zrozumiałem

Kreowanie polityki - dane jako podstawa decyzji

Kreowanie polityki - dane jako podstawa decyzji fotolia.pl

Dysponując analizami opartymi na danych, możemy wyciągać racjonalne wnioski, ułatwiające podejmowanie trafnych decyzji. Jednak w tak złożonych strukturach jak samorządy, każda decyzja pociąga za sobą szereg innych. Czy da się zawczasu to przewidzieć?

W pierwszym tekście na temat danych, które samorządy mogą wykorzystać do diagnozy rzeczywistości, zwracałem uwagę na mnogość źródeł i zróżnicowanie danych, z jakich warto korzystać. Im więcej informacji weźmiemy pod uwagę, tym szerszy ogląd zdiagnozowanego problemu  zyskujemy. Jednocześnie potrafimy wstępnie ustalić, które z danych są newralgiczne. To już bardzo wiele. Ale wciąż nie wiemy jakie są między nimi zależności.

Na razie brzmi to tajemniczo, postaram się więc zobrazować myśl, którą chcę przekazać. Samorządy dysponują określoną pulą środków, które muszą dzielić pomiędzy różne zadania własne i zlecone, do których są zobowiązane. Najczęściej środków jest mniej niż potrzeb. W praktyce oznacza to trudną sztukę nawigowania pomiędzy różnymi celami i interesami poszczególnych grup społecznych. Jest to tym trudniejsze, że każda decyzja wywołuje napięcia i niezadowolenie grup uzyskujących mniejsze fundusze.

Co w takiej sytuacji może decydentom ułatwić zadanie? Odpowiedź brzmi: posiadanie klarownej, merytorycznej i oczywiście opartej na danych argumentacji. Takie podejście pozwala wyjść poza emocje, stanąć obok i na chłodno spojrzeć na faktyczny stan rzecz.

Co już mamy?

W poprzednim tekście jako przykład ilustrujący omawiane zagadnienia wykorzystałem temat cyfryzacji samorządu. Niech ten wątek służy nam za ilustrację w kolejnych odsłonach rozważań o danych. W omawianym przykładzie zaproponowałem wykorzystanie trzech dodatkowych źródeł danych, mogących wzbogacić to, czym jednostki samorządowe dysponują. Były to dane: Głównego Urzędu Statystycznego, Ministerstwa Cyfryzacji oraz wyniki Diagnozy Społecznej. Dzięki połączeniu zróżnicowanych danych moglibyśmy opisać nie tylko obecny poziom cyfryzacji, ale także wykluczenia cyfrowego i możliwie precyzyjnie określić skalę zainteresowania działaniami z zakresu inkluzji społecznej.

Dzięki opracowaniu wystandaryzowanego zestawu wskaźników, można byłoby porównywać poszczególne jednostki samorządu ze sobą, niezależnie od rzeczywistej wielkości i liczb bezwzględnych. Dane GUS i ministerialne służyłyby w tym przypadku do naszkicowania ogólnej charakterystyki danego typu samorządu w konkretnych wymiarach. Dane z Diagnozy Społecznej posłużyłyby z kolei do przeliczenia szacunkowego poziomu wykluczenia cyfrowego oraz identyfikacji najbardziej dotkniętych tym zjawiskiem grup, uwzględniając kategorie społeczno-demograficzne. Wszystkie dodatkowe dane, którymi dysponowałby samorząd, mogłyby wzmocnić i pogłębić obraz danej jednostki samorządu terytorialnego. Standaryzacja zestawu wskaźników pozwalałaby nie tylko na porównywanie bardzo zróżnicowanych samorządów, ale również na precyzyjne określenie potrzeb (a więc i działań) w zakresie cyfryzacji.

Modele ekonometryczne - nie taki diabeł straszny

Wiedza na temat obecnej sytuacji, wynikająca z diagnozy zróżnicowanych danych, nie daje jeszcze wskazań, dzięki którym możemy przewidywać skutki podejmowanych decyzji. Tu na scenę wchodzą różne procedury analityczne - oparte na statystyce. Jedną z nich są tzw. modele ekonometryczne. To określenie, które coraz częściej pojawia się w różnych kontekstach i zazwyczaj wzbudza przerażenie. Najogólniej rzecz ujmując jest to po prostu wzór sumy czynników, które dają efekt (wynik).

Jak to działa? Na podstawie struktury danych można spróbować wytłumaczyć, jak one się układają. W pierwszej kolejności model ekonometryczny dostarcza informacji, które spośród kilku czynników mają największy (dodatni lub ujemny) wpływ na efekt i te czynniki stanowią przedmiot dalszej analizy. W drugiej kolejności model pozwala wskazać na przykład, że wzrost wartości jednego czynnika o 1 punkt powoduje zmianę efektu o “n” punktów. Wracając do przykładu z cyfryzacją: załóżmy, że struktura danych statystycznych dla samorządu “X” wykazała, że wzrost liczby szkoleń o 1 i zwiększenie wieku  uczestników o 1 rok zmniejsza zjawisko ekskluzji o 2 punkty procentowe.

Model ekonometryczny jest więc opisem zależności wybranego zjawiska od czynników, które je kształtują. To oczywiście ogromne uproszczenie zasady działania tego typu analiz, niemniej dobrze ilustrujące ich praktyczny wymiar. Znajomość zależności między danymi, będącymi składowymi diagnozowanej rzeczywistości, stanowi wsparcie dla kreowania polityki samorządu.

Drzewa decyzyjne - naturalna struktura

W związku z tym, że na ostateczny wynik danej jednostki samorządu terytorialnego składało się kilka wystandaryzowanych wskaźników cząstkowych (o charakterze ilościowym), istnieje możliwość - przy wykorzystaniu wielowymiarowej klasyfikacji danych - opracowania zmiennych wielowymiarowych.  W funkcjonowaniu jednostek samorządu terytorialnego na szczególną uwagę zasługuje analiza danych w postaci tzw. drzewa decyzyjnego. To proste schematy graficzne, pozwalające rozpisać kolejne kroki decyzji w zależności od wcześniej przyjętych założeń. Postaram się to zobrazować na poniższym schemacie:

Współczesne programy statystyczne umożliwiają przypisanie prawdopodobieństwa wystąpienia skutku do każdej “ścieżki” schematu. W praktyce oznacza to bardzo przejrzystą i zrozumiałą metodę podejmowania decyzji na bazie posiadanych dużych zbiorów informacji. Dane wykorzystywane są do tego, żeby oszacować, który sposób postępowania najefektywniej doprowadzi do zakładanego skutku.

Oczywiście, zarówno modele ekonometryczne, jak i drzewa decyzyjne, to analizy oparte na “danych historycznych” - czyli gromadzonych do czasu podejmowania decyzji. Na ostateczny efekt wpływ mają także nieprzewidziane zdarzenia przyszłe. Nie omawiam tu szeregów czasowych, ponieważ w ich przypadku dane muszą mieć cechę pewnej ciągłości w czasie, co jest już rzadszym (choć nie niemożliwym) przypadkiem.

Modele ekonometryczne, jak i drzewa decyzyjne, to potężne i skuteczne narzędzia kreowania polityki. Ich główną zaletą jest to, że dają obiektywną informację na temat możliwego wpływu na rzeczywistość. Modele ekonometryczne dostarczają dowodów na to, dlaczego warto skupić się na konkretnych elementach (dofinansować je), a jednocześnie zrezygnować z innych - dzięki temu najskuteczniej zwielokrotniony zostanie zakładany efekt końcowy. Drzewa decyzyjne pozwalają zbudować wielowariantowy sposób postępowania (uwzględniający czynniki ryzyka) i wybrać najlepszy plan działania nakierowany na osiągnięcie zamierzonego celu. Dzięki tym narzędziom możemy, na bazie posiadanych informacji, przewidywać jaki scenariusz jest najbardziej prawdopodobny i najbardziej korzystny dla danego samorządu.

Oczywiście, musimy pamiętać, że nie istnieją gotowe, opracowane dane, które wystarczy wstawić do odpowiednich wzorów, żeby zinterpretować wynik. Zwłaszcza w przypadku zróżnicowanych danych, musimy najpierw je przetworzyć, zagregować, wystandaryzować i dostosować do procedur oraz narzędzi, których chcemy użyć do analizy. Najważniejsze jest jednak to, że wsad do takich działań każdy samorząd terytorialny posiada w postaci ogromnej liczby informacji i danych, które gromadzi. Odpada więc koszt pozyskiwania informacji, czyli jednej z największych pozycji w budżecie projektów badawczych.


Decyzja o tym, które elementy polityki samorządu wymagają większego finansowania, jest dużo łatwiejsza, jeśli dysponujemy racjonalnymi argumentami w oparciu o modele ekonometryczne i drzewa decyzyjne. Jednak w działaniach jednostek samorządu terytorialnego jeszcze jeden czynnik ma znaczenie - długofalowe działania, czyli wieloletnia strategię rozwoju. Tworzenie dokumentów strategicznych również warto oprzeć na danych, dzięki czemu samorząd ma szansę realizowania przemyślanej wizji przyszłości. I właśnie o tym będzie traktował trzeci z artykułów, którego lekturę zaproponuję już wkrótce.

dr Mateusz Stopa
OnData - badania, analiza danych, doradztwo

Śr., 10 Kw. 2019 0 Komentarzy Dodane przez: