코로나19 사회경제적 회복 전략을 위한 비전통적 데이터 활용

이 기사는 다음과 공동으로 작성되었습니다. 셀바 라마찬드란(Selva Ramachandran) UNDP 필리핀 상주대표.

이제 데이터는 디지털 경제의 '새로운 석유'로 인식됩니다. 개발 행위자들은 공공 조사 및 정부 행정에서 얻은 것과 같은 전통적인 데이터 소스에 의존해 왔지만, 민간 부문의 데이터와 같은 비전통적이거나 비전통적인 소스의 가치를 활용할 수 있는 큰 잠재력이 있습니다. 더욱 민첩하고 민첩하며 포용적인 거버넌스 브랜드입니다.

실제로 민간 기업은 실행 가능한 통찰력을 도출하고 비즈니스 전략을 알리기 위해 자체 운영 및 다른 기업에서 얻은 대량의 데이터를 일상적으로 수집, 분석 및 사용합니다. 데이터 과학, 분석 및 인공 지능 도구의 도움으로 이 데이터를 활용하는 능력과 속도를 통해 데이터에 정통한 기업은 코로나19 팬데믹을 포함한 여러 형태의 위기를 성공적으로 헤쳐나갈 수 있었습니다. 이처럼 역동적이고 불확실한 환경에서 의사 결정을 알리기 위해 빈도가 높고 시의적절하며 세분화된 데이터의 중요성이 매우 중요해졌습니다.

이를 위해 다음과 같은 질문을 하는 것이 좋습니다. 운송업체, 모바일 네트워크 운영자, 소셜 미디어 네트워크 등을 포함한 기업이 정기적으로 수집하는 데이터의 힘을 공익을 위해 활용할 수 있습니까? 정부가 국가 및 지역 대응 및 복구 전략에 정보를 제공할 수 있는 데이터, 통찰력 및 도구에 액세스할 수 있도록 데이터 격차를 해소할 수 있습니까?

비전통적 데이터의 잠재력

전통적 데이터와 비전통적 데이터를 보완적인 자원으로 보아야 한다는 인식이 늘어나고 있습니다. 비전통적인 데이터는 기존 데이터 격차를 해소하는 데 상당한 이점을 가져올 수 있지만 여전히 확립된 기존 데이터 소스를 기반으로 한 벤치마크에 대해 보정되어야 합니다. 이러한 전통적인 데이터 세트는 확립된 엄격한 국제 및 국내 표준을 따르기 때문에 신뢰할 수 있는 것으로 널리 알려져 있습니다. 그러나 그러한 데이터를 수집하는 데 필요한 비용과 시간을 고려할 때 특히 저소득 및 중간 소득 국가에서는 빈도와 세분화가 제한되는 경우가 많습니다. 예를 들어, GDP, 가계 소비, 소비자 신뢰도 등 공식 경제 지표는 분기별 업데이트를 통해 국가 또는 지역 수준까지만 제공될 수 있습니다.

한편, 전국 가구 조사를 통해 매월 정기적으로 수집되는 시장 조사와 같은 비전통적 데이터는 특정 제품 및 브랜드에만 국한될 수 있지만 지역, 가구의 사회 경제적 그룹, 성별로 세분화되어 보다 빈번하고 세부적인 정보를 제공할 수 있습니다. 및 기타 속성. 또한 모바일 장치, 인터넷 플랫폼 및 위성 이미지에서 수집된 데이터는 실시간으로 제공되는 경우가 많으며 위치가 매우 세분화되어 있습니다. 이는 데이터 샘플링 및 수집에 대한 전통적인 통계 표준을 항상 준수하는 것은 아니며 처리 및 분석을 위해 새로운 "빅 데이터" 방법론이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 다양한 종류의 데이터 지표를 결합하는 혁신적인 접근 방식은 일관성과 보완성을 입증하고 각각의 장점을 활용하며 새로운 통찰력을 창출할 수 있습니다.

필리핀의 예

필리핀에서 UNDP는 록펠러 재단과 일본 정부의 지원을 받아 최근 Pintig Lab을 설립했습니다. Pintig Lab은 데이터 중심 위기 대응 및 개발을 지원하는 임무를 맡은 데이터 과학자, 경제학자, 역학자, 수학자, 정치학자의 종합 네트워크입니다. 전략. 2021년 초, 연구소는 소비재 또는 빠르게 움직이는 소비재(FMCG)에 대한 가계 지출을 활용하여 코로나19의 사회경제적 영향을 평가하고 회복 속도의 이질성을 식별하는 방법을 탐구하는 연구를 수행했습니다. 필리핀 가정 전체에 걸쳐. 필리핀 국가경제개발청(Philippine National Economic Development Agency)은 현재 GDP 예측을 위해 이 데이터를 소비 예측 모델에 대한 추가 입력으로 통합하는 과정에 있습니다. 또한 이 데이터는 신용 카드나 모바일 지갑 거래와 같은 다른 비전통적인 데이터 세트 및 더 높은 빈도의 GDP 현재 캐스팅을 위한 기계 학습 기술과 결합되어 충격을 흡수하고 예측할 수 있는 보다 민첩하고 대응력이 뛰어난 경제 정책을 허용할 수 있습니다. 위기의.

비전통적 데이터는 또한 공식 통계에 항상 반영되지 않는 비공식 부문을 포함하여 취약 집단의 상태에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이를 인식하여 정보통신기술부와 UNDP는 지리적으로 고립되고 불리한 지역에 거주하는 "라스트 마일" 커뮤니티를 식별하고 Wi-Fi, 전기, 인터넷 등의 연결 수준을 이해하기 위해 위성 이미지 사용을 모색하기 시작했습니다. 도로, 교육, 의료 및 시장. 또한 UNDP는 소셜 미디어 플랫폼의 챗봇을 활용하여 소외 계층과 중소기업의 정보를 신속하게 수집하고 전염병이 그들에게 영향을 미치는 방식과 사회 개선 프로그램이 어느 정도 효과가 있었는지 이해했습니다.

이는 비전통적인 데이터가 이전에는 보이지 않았던 소외 계층을 어떻게 조명할 수 있고, 어느 누구도 소외되지 않도록 보다 포괄적인 계획과 프로그램을 가능하게 하는지에 대한 강력한 예입니다.

비전통적인 데이터는 포괄성을 촉진할 수 있습니다

현재 정부와 개발 조직이 민간 부문의 비전통적인 데이터 소스를 평가하고, 액세스하고, 책임감 있게 사용하는 능력은 제한되어 있습니다. 이는 전 세계적으로 적용되지만 개발도상국에서는 더욱 그렇습니다. 공급 측면에서 기업은 공공 및 개발 요구 사항을 지원하기 위해 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 아직 충분히 인식하지 못할 수 있습니다. 또한 법적, 재정적 문제를 해결하고 데이터 공유 장벽을 낮추기 위해 데이터 라이센스, 개인 정보 보호 및 보안에 대한 국제 및 국가 표준을 조화시키고 운영할 필요가 있습니다. 이 작업에서는 표현 정확성, 디지털 보안 위험, 기밀 유지 및 개인 정보 침해 위험, 지적 재산권 및 기타 상업적 이익 침해 가능성을 포함하여 위험을 식별하고 완화 전략을 마련해야 한다는 점을 인식해야 합니다. 수요 측면에서 정부 기관과 개발 조직은 데이터 관련 작업을 위한 다양한 수준의 기술 역량과 리소스를 보유하고 있습니다. 더욱이 기술 데이터 관련 작업이 수행되는 부서 내에서도 이러한 새로운 종류의 데이터를 통합하여 공식 데이터 세트와 방법론을 보강하는 접근 방식을 혁신할 필요가 여전히 있을 수 있습니다. 비전통적인 데이터의 실제 사용을 촉진하려면 방법론적, 법적, 개인 정보 보호 및 보안 문제를 포함한 기존 과제를 해결해야 합니다.

개발 커뮤니티를 위한 데이터 확장

대규모 공공재를 위해 민간 부문 데이터를 활용하려면 필요한 시장, 법률 및 기술 인프라를 설정하고 법적 기반, 데이터 거버넌스, 보안 IT 아키텍처, 파트너십 관리 및 다분야 팀을 구축해야 합니다. 이를 개척한 선구적인 계획은 록펠러 재단의 지원을 받아 세계은행, IMF 및 IADB가 설립한 민관 컨소시엄인 개발 데이터 파트너십(Development Data Partnership)입니다. 지금까지 Google, Facebook, Twitter, Waze, LinkedIn 등 26개 주요 기업을 데이터 파트너로 두고 있으며 UNDP, IADB, IMF, World Bank, OECD, Rockefeller Foundation 등 6개 개발 파트너를 보유하고 있습니다. 전 세계의 다학문적 팀은 파트너십을 통해 제공되는 풍부한 비전통적 데이터 소스를 활용하여 코로나19 팬데믹은 물론 기후 변화, 빈곤, 식량 안보, 교통 서비스 및 성 불평등을 포괄하는 주요 개발 문제를 해결하기 위한 솔루션을 혁신하고 있습니다.

몇 가지 예를 들자면, 파트너십의 비전통적 데이터는 베트남의 이동성에 대한 코비드-19 제한의 영향을 추적하여 지역화된 봉쇄의 효과를 평가하고, 아이티의 도시 이동성을 지도화하여 교통 정책과 투자를 알리고, 채우기 위해 사용되고 있습니다. 경제 활동이 기후 변화에 미치는 영향에 대한 데이터 격차를 줄여 정책 입안자가 강력한 경제 및 재무 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 지속 가능한 개발 목표 모니터링을 지원하기 위해 비전통적 데이터를 사용하는 것도 UN 공식 통계를 위한 빅 데이터 및 데이터 과학 전문가 위원회를 통해 공식적으로 인정되었습니다.^{개선된 시의성과 세분화된 사회적, 지리공간적 분석을 통해 새로운 지표의 기초 또는 지표의 프록시를 포함하여 SDG 모니터링의 실제 사용을 촉진하는 임무를 맡았습니다.}

우리는 이제 수십 년 동안 우리와 함께 존재해 온 비전통적 데이터의 평행 세계로 가는 문을 열기 시작했을 뿐입니다. 우리 데이터를 수집하고 이를 통해 수익을 창출하는 기업의 책임과 그것이 사회에 미치는 긍정적, 부정적 영향에 대한 공개 담론에 참여하면서 그러한 강력한 데이터와 도구가 공익을 위해 활용될 경우 잠재적인 이점을 고려할 여지가 있습니다.

데이터는 본질적으로 정치적이며 사회에 대한 긍정적인 영향을 극대화합니다. 특히 이전에는 보이지 않았던 취약 계층의 얼굴을 공개하는 데 있어 정부, 기업, 시민 사회 및 국제 조직 내의 실무자와 옹호자 커뮤니티의 공동 노력이 필요합니다. "영리" 출처의 범위를 넘어 데이터에 액세스하고 분석하고 사용하는 방식입니다. 그렇게 하면 가장 필요한 사람들을 위해 보다 신속하고 포괄적인 증거 기반 개입의 가능성을 열 수 있습니다.