利用非傳統數據實施 Covid-19 社會經濟復甦戰略

這篇文章是與 Selva Ramachandran，聯合國開發計劃署駐菲律賓辦事處代表.

數據現在被公認為數字經濟的“新石油”。 雖然發展參與者依賴於傳統的數據來源，例如來自公共調查和政府行政部門的數據，但利用非常規或非傳統來源的價值（例如來自私營部門的數據）具有巨大潛力，這有助於推動更靈活、敏捷和包容的品牌治理。

事實上，私營公司經常收集、分析和使用大量數據——這些數據既來自他們自己的業務，也來自其他公司——以獲取可行的見解並為商業戰略提供信息。 在數據科學、分析和人工智能工具的幫助下利用這些數據的能力和速度使精通數據的企業能夠成功度過包括 Covid-19 大流行在內的多種形式的危機。 在這種動態和不確定的環境中，高頻、及時和精細的數據為決策提供信息的重要性變得非常寶貴。

為此，提出以下問題是恰當的：我們能否利用公司（包括運輸提供商、移動網絡運營商、社交媒體網絡等）常規收集的數據的力量來服務於公共利益？ 我們能否彌合數據鴻溝，讓政府能夠獲得可為國家和地方應對和恢復戰略提供信息的數據、見解和工具？

非傳統數據的潛力

人們越來越認識到傳統和非傳統數據應被視為互補資源。 非傳統數據可以在彌合現有數據差距方面帶來顯著優勢，但仍必鬚根據已建立的傳統數據源的基准進行校準。 這些傳統數據集被廣泛認為是可靠的，因為它們符合既定的嚴格國際和國家標準。 然而，考慮到收集此類數據所需的成本和時間，它們的頻率和粒度通常受到限制，特別是在低收入和中等收入國家。 例如，GDP、家庭消費和消費者信心等官方經濟指標可能僅在國家或地區層面提供，並按季度更新。

同時，定期從全國家庭調查中每月收集的市場研究等非傳統數據可能只針對某些產品和品牌，但可以提供更頻繁和更細化的信息，按地理區域、家庭社會經濟群體、性別分類和其他屬性。 此外，從移動設備、互聯網平台和衛星圖像收集的數據通常是實時可用的，並提供高粒度的位置。 這些並不總是符合數據採樣和收集的傳統統計標準，並且通常需要新的“大數據”方法來處理和分析。 結合來自這些不同類型數據的指標的創新方法可以證明它們的一致性和互補性，利用每種數據的優勢並產生新的見解。

來自菲律賓的例子

在菲律賓，聯合國開發計劃署在洛克菲勒基金會和日本政府的支持下，最近建立了 Pintig 實驗室：一個由數據科學家、經濟學家、流行病學家、數學家和政治學家組成的多學科網絡，其任務是支持數據驅動的危機應對和發展策略。 2021 年初，該實驗室進行了一項研究，探討瞭如何使用家庭在包裝消費品或快速消費品 (FMCG) 上的支出來評估 Covid-19 的社會經濟影響並確定復甦步伐中的異質性在菲律賓的家庭中。 菲律賓國家經濟發展署目前正在將這些數據納入其 GDP 預測，作為其消費預測模型的額外輸入。 此外，這些數據可以與信用卡或移動錢包交易等其他非傳統數據集以及用於更頻繁地預測 GDP 的機器學習技術相結合，以製定更靈活、響應更迅速的經濟政策，既能吸收也能預測衝擊的危機。

非傳統數據也有可能提供關於弱勢群體狀況的洞察力，包括非正規部門，官方統計數據並不總能捕捉到這些狀況。 認識到這一點，信息通信和技術部和聯合國開發計劃署已開始探索使用衛星圖像來識別生活在地理孤立和弱勢地區的“最後一英里”社區，並了解他們在 WiFi、電力、道路、教育、醫療保健和市場。 此外，開發署還利用社交媒體平台上的聊天機器人快速整理來自弱勢部門和小企業的信息，以了解大流行對他們的影響方式以及社會改善計劃的效果。

這些都是強有力的例子，說明非傳統數據如何能夠並且已經揭示了以前不為人知的弱勢群體，從而允許制定更具包容性的計劃和計劃，從而不讓任何人掉隊。

非傳統數據可以促進包容性

目前，政府和發展組織欣賞、訪問和負責任地使用來自私營部門的非傳統數據源的能力是有限的——這適用於全球，但在發展中國家更是如此。 在供應方面，公司可能尚未完全了解如何利用他們的數據來支持公共和發展需求。 此外，需要協調和實施數據許可、隱私和安全的國際和國家標準，以解決法律和財務問題並降低數據共享的障礙。 在這項工作中，必須認識到需要識別風險並製定緩解策略——包括表示準確性、數字安全風險、保密和隱私洩露風險，以及可能侵犯知識產權和其他商業利益的風險。 在需求方面，政府機構和開發組織具有不同水平的數據相關工作的技術能力和資源。 此外，即使在執行技術數據相關工作的單位內，仍可能需要創新方法，將這些新類型的數據結合起來以增強官方數據集和方法。 需要解決包括方法、法律、隱私和安全問題在內的現有挑戰，以促進非傳統數據的實際使用。

為發展社區拓寬數據

為公共利益大規模解鎖私營部門數據需要建立必要的市場、法律和技術基礎設施，建立在法律基礎、數據治理、安全 IT 架構、夥伴關係管理和多學科團隊的支柱之上。 一個開創性的倡議是發展數據夥伴關係，這是一個由世界銀行、國際貨幣基金組織和 IADB 在洛克菲勒基金會的支持下成立的公私聯合體。 迄今為止，它擁有 26 家主要公司作為數據合作夥伴——包括谷歌、Facebook、Twitter、Waze 和 LinkedIn——以及 6 個發展合作夥伴——即聯合國開發計劃署、國際開發銀行、國際貨幣基金組織、世界銀行、經合組織和洛克菲勒基金會。 世界各地的多學科團隊正在利用通過合作夥伴關係提供的豐富的非傳統數據源來創新解決方案，以應對 Covid-19 大流行以及包括氣候變化、貧困、糧食安全、交通服務和性別不平等在內的重大發展挑戰。

僅舉幾個例子，該夥伴關係的非傳統數據被用於跟踪 Covid-19 限制對越南流動性的影響，以評估局部封鎖的有效性，繪製海地城市流動性地圖，為交通政策和投資提供信息並填補有關經濟活動對氣候變化影響的數據缺口，使決策者能夠進行穩健的經濟和金融分析。 聯合國官方統計大數據和數據科學專家委員會也正式認可使用非傳統數據支持監測可持續發展目標^{其任務是促進它們在可持續發展目標監測中的實際應用，包括作為新指標或指標代理的基礎，提高及時性和精細的社會和地理空間細分。}

我們才剛剛開始打開通往與我們並存數十年的非傳統數據平行世界的大門。 當我們就收集和貨幣化我們的數據的公司的責任及其對社會的積極和消極影響進行公開討論時，如果利用這些強大的數據和工具用於公共利益，就有空間考慮潛在的好處。

數據本質上是政治性的，要最大限度地發揮其對社會的積極影響，特別是在揭示以前不可見的弱勢群體的面貌方面，需要政府、企業、民間社會和國際組織內的從業者和倡導者社區共同努力來塑造超出其“營利性”來源範圍的數據訪問、分析和使用方式。 這樣做可以很好地為最需要的人釋放更快速和更具包容性的循證干預的潛力。