Aprovechamiento de datos no tradicionales para la estrategia de recuperación socioeconómica de Covid-19

Este artículo es coautor con Selva Ramachandran, Representante Residente, PNUD Filipinas.

Los datos ahora se reconocen como el "nuevo petróleo" para la economía digital. Si bien los actores del desarrollo se han basado en fuentes de datos tradicionales, como las que provienen de encuestas públicas y la administración gubernamental, existe un gran potencial para aprovechar el valor de fuentes no convencionales o no tradicionales, como los datos del sector privado, que pueden ayudar a impulsar un una marca de gobierno más ágil, ágil e inclusiva.

De hecho, las empresas privadas recopilan, analizan y utilizan de forma rutinaria grandes volúmenes de datos, tanto de sus propias operaciones como de otras empresas, para obtener información procesable e informar estrategias comerciales. La capacidad y el ritmo al que se aprovechan estos datos con la ayuda de las herramientas de ciencia de datos, análisis e inteligencia artificial ha permitido a las empresas conocedoras de datos navegar con éxito a través de varias formas de crisis, incluida la pandemia de Covid-19. En este entorno dinámico e incierto, la importancia de los datos granulares, oportunos y de alta frecuencia para informar la toma de decisiones se ha vuelto invaluable.

Con este fin, es oportuno hacer las siguientes preguntas: ¿Podemos aprovechar el poder de los datos recopilados de forma rutinaria por las empresas, incluidos los proveedores de transporte, los operadores de redes móviles, las redes sociales y otros, para el bien público? ¿Podemos cerrar la brecha de datos para dar a los gobiernos acceso a datos, conocimientos y herramientas que puedan informar las estrategias de respuesta y recuperación nacionales y locales?

El potencial de los datos no tradicionales

Cada vez se reconoce más que los datos tradicionales y no tradicionales deben considerarse recursos complementarios. Los datos no tradicionales pueden traer beneficios significativos para cerrar las brechas de datos existentes, pero aún deben calibrarse contra puntos de referencia basados ​​en fuentes de datos tradicionales establecidas. Estos conjuntos de datos tradicionales se consideran confiables en general, ya que están sujetos a estrictos estándares internacionales y nacionales establecidos. Sin embargo, a menudo tienen una frecuencia y granularidad limitadas, especialmente en países de ingresos bajos y medianos, dado el costo y el tiempo necesarios para recopilar dichos datos. Por ejemplo, los indicadores económicos oficiales como el PIB, el consumo de los hogares y la confianza del consumidor pueden estar disponibles solo a nivel nacional o regional con actualizaciones trimestrales.

Mientras tanto, los datos no tradicionales, como los estudios de mercado que se recopilan mensualmente de forma rutinaria a partir de encuestas de hogares a nivel nacional, pueden ser solo específicos de ciertos productos y marcas, pero pueden proporcionar información más frecuente y granular, con desglose por área geográfica, grupo socioeconómico de hogares, género. y otros atributos. Además, los datos recopilados de dispositivos móviles, plataformas de Internet e imágenes satelitales a menudo están disponibles en tiempo real y ofrecen una gran granularidad en la ubicación. Estos no siempre cumplen con los estándares estadísticos tradicionales de muestreo y recopilación de datos y, a menudo, requieren metodologías novedosas de "grandes datos" para procesar y analizar. Los enfoques innovadores que combinan indicadores de estos diferentes tipos de datos pueden demostrar su consistencia y complementariedad, explotar las ventajas de cada uno y producir ideas novedosas.

Ejemplos de Filipinas

En Filipinas, el PNUD, con el apoyo de la Fundación Rockefeller y el gobierno de Japón, estableció recientemente el Pintig Lab: una red multidisciplinaria de científicos de datos, economistas, epidemiólogos, matemáticos y politólogos, encargados de apoyar la respuesta y el desarrollo de crisis basados ​​en datos. estrategias. A principios de 2021, el laboratorio realizó un estudio que exploró cómo el gasto de los hogares en bienes de consumo empaquetados o bienes de consumo de rápido movimiento (FMCG) se puede utilizar para evaluar el impacto socioeconómico de Covid-19 e identificar heterogeneidades en el ritmo de recuperación. en los hogares de Filipinas. La Agencia Nacional de Desarrollo Económico de Filipinas está ahora en el proceso de incorporar estos datos para su pronóstico del PIB, como información adicional a sus modelos predictivos para el consumo. Además, estos datos se pueden combinar con otros conjuntos de datos no tradicionales, como transacciones con tarjeta de crédito o billetera móvil, y técnicas de aprendizaje automático para la predicción inmediata del PIB de mayor frecuencia, para permitir políticas económicas más ágiles y receptivas que puedan absorber y anticipar los impactos. de crisis

Los datos no tradicionales también tienen el potencial de brindar información sobre el estado de los grupos vulnerables, incluido el sector informal, que no siempre son capturados por las estadísticas oficiales. En reconocimiento de esto, el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y el PNUD han comenzado a explorar el uso de imágenes satelitales para identificar comunidades de "última milla" que viven en áreas geográficamente aisladas y desfavorecidas y comprender su nivel de conectividad en términos de Wi-Fi, electricidad, caminos, educación, salud y mercados. Además, el PNUD ha utilizado chatbots en plataformas de redes sociales para recopilar rápidamente información de sectores desfavorecidos y pequeñas empresas, para comprender las formas en que la pandemia los ha afectado y en qué medida han funcionado los programas de mejora social.

Estos son ejemplos poderosos de cómo los datos no tradicionales pueden y han arrojado luz sobre grupos desfavorecidos que antes eran invisibles, lo que permite planes y programas más inclusivos para que nadie se quede atrás.

Los datos no tradicionales pueden facilitar la inclusión

Actualmente, la capacidad de los gobiernos y las organizaciones de desarrollo para apreciar, acceder y utilizar responsablemente fuentes de datos no tradicionales del sector privado es limitada; esto se aplica a nivel mundial, pero aún más en el mundo en desarrollo. Por el lado de la oferta, es posible que las empresas aún no aprecien completamente cómo se pueden aprovechar sus datos para respaldar las necesidades públicas y de desarrollo. Además, existe la necesidad de armonizar y hacer operativos los estándares internacionales y nacionales para la concesión de licencias, la privacidad y la seguridad de los datos para abordar las preocupaciones legales y financieras y reducir las barreras para el intercambio de datos. En este trabajo, se debe reconocer que es necesario identificar los riesgos y establecer una estrategia de mitigación, incluida la precisión de la representación, los riesgos de seguridad digital, los riesgos de violaciones de la confidencialidad y la privacidad, y la posible violación de los derechos de propiedad intelectual y otros intereses comerciales. Por el lado de la demanda, las agencias gubernamentales y las organizaciones de desarrollo tienen diferentes niveles de capacidad técnica y recursos para el trabajo relacionado con los datos. Además, incluso dentro de las unidades donde se realiza trabajo relacionado con datos técnicos, puede existir la necesidad de innovar en enfoques que incorporen estos nuevos tipos de datos para aumentar las metodologías y los conjuntos de datos oficiales. Los desafíos existentes, incluidos los problemas metodológicos, legales, de privacidad y de seguridad, deben abordarse para promover el uso práctico de datos no tradicionales.

Ampliación de la comunidad de datos para el desarrollo

Desbloquear los datos del sector privado para el bien público a escala requiere la creación de la infraestructura técnica, legal y de mercado necesaria, basándose en pilares de fundamento legal, gobernanza de datos, arquitectura de TI segura, gestión de asociaciones y equipos multidisciplinarios. Una iniciativa pionera que ha sido pionera en esto es Development Data Partnership, un consorcio público-privado fundado por el Banco Mundial, el FMI y el BID con el apoyo de la Fundación Rockefeller. Hasta el momento, tiene 26 empresas importantes como socios de datos, incluidos Google, Facebook, Twitter, Waze y LinkedIn, y 6 socios de desarrollo, a saber, el PNUD, el BID, el FMI, el Banco Mundial, la OCDE y la Fundación Rockefeller. Los equipos multidisciplinarios de todo el mundo están aprovechando las ricas fuentes de datos no tradicionales que se ofrecen a través de la asociación para innovar soluciones para abordar la pandemia de Covid-19, así como los principales desafíos de desarrollo que abarcan el cambio climático, la pobreza, la seguridad alimentaria, los servicios de transporte y la desigualdad de género.

Solo para citar algunos ejemplos, los datos no tradicionales de la asociación se están utilizando para rastrear el impacto de las restricciones de Covid-19 en la movilidad en Vietnam para evaluar la efectividad de los bloqueos localizados, mapear la movilidad urbana en Haití para informar la política de transporte y las inversiones y llenar brechas de datos sobre el impacto de la actividad económica en el cambio climático para permitir a los formuladores de políticas realizar análisis económicos y financieros sólidos. El uso de datos no tradicionales para respaldar el seguimiento de los objetivos de desarrollo sostenible también ha sido reconocido oficialmente por el Comité de Expertos de la ONU en Big Data y Ciencia de Datos para Estadísticas Oficiales.^{encargado de promover su uso práctico para el seguimiento de los ODS, incluso como base para nuevos indicadores o indicadores indirectos, con mayor puntualidad y un desglose social y geoespacial granular.}

Solo hemos comenzado a abrir la puerta a un mundo paralelo de datos no tradicionales que ha existido junto a nosotros durante décadas. A medida que participamos en el debate público sobre las responsabilidades de las empresas que recopilan y monetizan nuestros datos y sus efectos positivos y negativos en la sociedad, hay espacio para considerar los beneficios potenciales si se aprovechan estos poderosos datos y herramientas para el bien público.

Los datos son inherentemente políticos y maximizar sus impactos positivos para la sociedad, particularmente al revelar las caras de los grupos vulnerables que antes eran invisibles, requerirá un esfuerzo concertado de una comunidad de profesionales y defensores dentro del gobierno, las empresas, la sociedad civil y las organizaciones internacionales para dar forma. las formas en que se accede a los datos, se analizan y se utilizan más allá de los límites de sus orígenes "con fines de lucro". Hacerlo podría muy bien desbloquear el potencial de intervenciones basadas en evidencia más rápidas e inclusivas para aquellos que más lo necesitan.