[論文レビュー] Moving the Needle: What Works Cities and the use of data and evidence

Simone Brody, Andel Koester+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 28, 2016

demographic modeling and climate adaptation被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、What Works Citiesイニシアチブを通じて67の米国都市におけるデータと証拠の使用を評価し、データドリブンガバナンスへのリーダーシップのコミットメントがパフォーマンスの最も強い予測要因であると判明した。一方、特定のデータ実践における技術的熟練度は、他の実践における強さと相関するが、オープンデータを除き、オープンデータは全体のパフォーマンスにかかわらず、大都市でより一般的に見られる。

ABSTRACT

Bloomberg Philanthropies launched What Works Cities (WWC) in 2015 to help cities better leverage data and evidence to drive decision-making and improve residents' lives. Over three years, WWC will work with 100 American cities with populations between 100,000 and 1,000,000 to measure their state of practice and provide targeted technical assistance. This paper uses the data obtained through the WWC discovery process to understand how 67 cities are currently using data to deliver city services. Our analysis confirms that while cities possess a strong desire to use data and evidence, government leaders are constrained in their ability to apply these practices. We find that a city's stated commitment to using data is the strongest predictor of overall performance and that strong practice in almost any one specific technical area of using data to inform decisions is an indicator of strong practices in other areas. The exception is open data; we find larger cities are more adept at adopting open data policies and programs, independent of their performance using data overall. This paper seeks to develop a deeper understanding of the issues underlying these findings and to continue the conversation on how to best support cities' efforts in this work.

研究の動機と目的

• 中規模米国都市が公共サービス提供においてどのようにデータと証拠を使用しているかを評価すること。
• 都市のデータドリブン意思決定の実施を制限する構造的・組織的障壁を同定すること。
• 都市ガバナンスにおける特定のデータ実践と全体のパフォーマンスの関係を検討すること。
• 都市の規模にかかわらず、オープンデータの採用に差が生じる要因を独立して分析すること。
• 都市の証拠に基づくガバナンスの能力を高めるための政策および技術的支援戦略を策定すること。

提案手法

• 67都市を対象に、データおよび証拠使用の現状を評価するためのディスカバリープロセスを実施した。
• 都市の部署および機能ごとに、10の主要なデータおよび証拠実践に関するデータを収集した。
• リーダーシップのコミットメントや技術的能力を含む、全体のデータパフォーマンスの予測要因を同定するために回帰分析を用いた。
• 都市の人口規模の違いに応じたオープンデータの採用率を比較し、規模に起因する影響を分離した。
• 技術的支援の対話から得た定性的な知見を、定量的 findings の文脈づけに活用した。
• 異なるデータ実践間の相互相関を分析し、相互依存性や波及効果を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データと証拠の使用における都市のガバナンス全体のパフォーマンスを最も強く予測する要因は何か？
• RQ2 ある分野における優れたデータ関連実践が、他の分野のパフォーマンスをどれほど予測できるか？
• RQ3 都市の規模は、オープンデータ政策およびプログラムの採用にどのように影響するか？
• RQ4 なぜオープンデータの採用は、他のデータ実践とは異なり、全体のデータパフォーマンスと相関しないのか？
• RQ5 どのような構造的・組織的制約が、都市がスケールアップしてデータドリブン意思決定を実施する能力を制限するか？

主な発見

• 都市がデータと証拠使用にコミットしているという明言的表明が、データドリブンガバナンスにおける都市全体のパフォーマンスの最も強い予測要因である。
• パフォーマンス管理やデータ共有などの特定のデータ実践における熟練度が、他のデータ実践における高いパフォーマンスと強く相関しており、相互に補い合う効果（シナジー効果）が示唆される。
• オープンデータの採用は、大都市（人口50万人以上）で顕著に一般的であるが、全体のデータ成熟度やパフォーマンスとは無関係に見られる。
• 大都市は、小都市と比較して、正式なオープンデータ政策を有している可能性が2倍以上高いが、他のパフォーマンス指標を制御しても同様の傾向が見られる。
• 高いオープンデータの採用にもかかわらず、オープンデータプログラムが強い都市が必ずしも全体のデータパフォーマンスが優れているとは限らず、透明性と有効な活用の間には乖離があると示唆される。
• 技術的能力の制限やデータシステムの断片化といった組織的・構造的障壁が、リーダーシップのコミットメントが強くても、都市がデータを十分に活用する能力を制限している。