[논문 리뷰] Moving the Needle: What Works Cities and the use of data and evidence

Simone Brody, Andel Koester외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 28.

demographic modeling and climate adaptation인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 What Works Cities 이니셔티브를 통해 67개의 미국 도시에서 데이터 및 근거 사용을 평가하여, 리더십의 데이터 기반 거버넌스에 대한 약속이 성과의 가장 강력한 예측자임을 발견했으며, 특정 데이터 실천 기술의 숙련도는 다른 영역의 성과와도 상관이 있지만, 오픈 데이터는 전체 성과와는 상관 없이 대도시에서 더 퍼져 있음을 확인함.

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.

연구 동기 및 목표

• 중소 규모의 미국 도시들이 공공 서비스 제공에 어떻게 데이터와 근거를 활용하고 있는지 평가하기.
• 도시들이 데이터 기반 의사결정을 수행하는 데 제약이 되는 구조적 및 조직적 장애 요인을 특정하기.
• 도시 거버넌스에서 특정 데이터 실천 방식과 전체 성과 간의 관계를 분석하기.
• 전체 데이터 숙련도와 무관하게 도시 규모에 따른 오픈 데이터 도입 격차를 탐색하기.
• 도시의 근거 기반 거버넌스 능력을 향상시키기 위한 정책 및 기술 지원 전략을 제안하기.

제안 방법

• 67개 도시를 대상으로 현재의 데이터 및 근거 사용 상태를 평가하기 위한 탐색 과정을 수행함.
• 도시 부서 및 기능 전반에서 10개의 핵심 데이터 및 근거 실천 방식에 대한 데이터를 수집함.
• 리더십의 약속과 기술 역량을 포함한 전체 데이터 성과의 예측 요소를 규명하기 위해 회귀 분석을 사용함.
• 도시 규모가 다른 도시들 간의 오픈 데이터 도입 비율을 비교하여 규모 관련 영향을 분리함.
• 기술 지원 상호작용에서 도출된 질적 통찰을 통해 정량적 결과를 맥락화함.
• 다양한 데이터 실천 방식 간 상관관계를 분석하여 상호의존성과 파급 효과를 평가함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 및 근거 사용을 통한 거버넌스 성과에 가장 강력하게 예측하는 요인은 무엇인가?
• RQ2 한 분야에서의 강력한 데이터 관련 실천이 다른 분야의 성과를 얼마나 잘 예측하는가?
• RQ3 도시 규모는 오픈 데이터 정책 및 프로그램의 도입에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 왜 오픈 데이터 도입은 다른 데이터 실천 방식과 달리 전체 데이터 성과와 상관이 없는가?
• RQ5 어떤 조직적 또는 구조적 제약 요인이 도시들이 대규모로 데이터 기반 의사결정을 구현하는 데 제약을 가하는가?

주요 결과

• 도시가 데이터 및 근거 사용에 대한 공식적인 약속을 하고 있는 것은 데이터 기반 거버넌스에서의 전체 성과를 가장 강력하게 예측함.
• 성과 관리나 데이터 공유와 같은 특정 데이터 실천 분야에서의 숙련도는 다른 데이터 실천 분야의 성과와도 강하게 상관되며, 이는 상호보완적 효과를 시사함.
• 오픈 데이터 도입은 대도시(인구 50만 명 이상)에서 특히 높은 비율로 이루어지며, 전체 데이터 숙련도나 성과와는 무관하게 나타남.
• 대도시는 소도시보다 오픈 데이터 정책을 공식적으로 도입할 가능성이 두 배 이상 높은 반면, 다른 성과 지표를 통제한 후에도 여전히 높은 비율을 유지함.
• 높은 수준의 오픈 데이터 도입에도 불구하고, 강력한 오픈 데이터 프로그램을 운영하는 도시가 반드시 전체 데이터 성과가 높은 것은 아니며, 이는 투명성과 효과적 사용 간의 괴리가 있음을 시사함.
• 제한된 기술 역량과 분산된 데이터 시스템과 같은 조직적·구조적 장애 요인이, 리더십의 강력한 약속이 있더라도 도시가 데이터를 최대한 활용하는 데 제약을 가함.