Atunci când megadatele (big data) sunt puse în aplicare în politici de către guverne la orice nivel, beneficiile tind să fie imediate atât pentru cetățeni, instituții și companii. Beneficiile cetățenilor constau mai mult în facilitarea accesului la servicii, precum și într-o gamă mai largă de oferte, în timp ce instituțiile pot reduce în mare parte costurile operațiunilor lor de rutină (după o investiție inițială în infrastructurile TIC și optimizarea utilizării acestora) pentru resursele lor. Companiile beneficiază în cea mai mare parte de eficiența campaniilor de marketing și a proceselor lor productive, generând astfel o rentabilitate mai mare a investițiilor.
Pentru a comunica mai bine avantajele la toate nivelurile care sunt ulterioare introducerii tehnologiilor Big Data în planificare și management, sunt descrise cinci studii de caz în secțiunea care urmează. Aceste studii de caz se referă la implementările reale ale utilizării datelor mari în statele membre ale UE și includ o explicație a impactului pozitiv care a urmat (și în cele mai multe cazuri continuă să urmeze, în majoritatea cazurilor) adoptarea lor.
Mai mult, aceste studii de caz, care cuprind domenii ca de ex. colectarea și utilizarea datelor sanitare pentru furnizarea de servicii mai eficiente cetățenilor, utilizarea datelor Big Data pentru elaborarea politicilor bazate pe dovezi oferă un indiciu clar în ceea ce privește aspectul viitor al utilizării Big Data în cadrul UE, poate fi interpretată ca prezentând calea dezvoltării viitoare.
Gestionarea datelor de sănătate – proiectul „FedERa”
Primul studiu de caz privește managementul datelor privind sănătatea cetățenilor la nivel regional. Regiunea italiană Emilia Romagna a început în 2007 dezvoltarea proiectului „FedERa”, pentru a permite cetățenilor să acceseze toate serviciile online ale entităților regionale publice printr-un singur profil digital. Una dintre serviciile oferite prin acest sistem este Înregistrarea electronică de sănătate, care colectează datele și informațiile de sănătate ale fiecărui cetățean și urmărește istoricul medical individual. Dosarul reprezintă și poarta de acces pentru serviciile de e-sănătate furnizate de Regiunea Emilia-Romagna. Registrul electronic de sănătate este un sistem de auto-alimentare, iar documentele colectate sunt produse de o rețea de medici și pediatri, instituții de sănătate, spitale și structuri de sănătate private care au primit acreditarea.
Sistemul respectă Codul italian de protecție a datelor cu caracter personal și Regulamentul național privind înregistrările medicale electronice a intrat în vigoare în 2015.
Prin intermediul acestui sistem, cetățenii își pot vedea propriile date de sănătate, rapoarte medicale, prescripții și pot folosi servicii utile, cum ar fi efectuarea unui examen medical sau schimbarea medicului de familie.
Datele nu sunt colectate într-un depozit de date unic, ci reprezintă o federație a centrelor de date la nivel regional.
Orașe inteligente – aplicația de vârf a datelor mari
În Rimini, un oraș italian situat în regiunea Emilia Romagna, o întreprindere inovatoare a reprodus pe o scară 1: 1 un mic cartier al orașului numit EasyLand, unde compania a instalat toate cele mai noi tehnologii în domeniul Internetului obiectelor (IoT) dedicat Smart City pentru a face vizibil un prototip al viitoarelor orașe.
Scopul este acela de a face administratorilor și cetățenilor accesibili o imagine concretă a modului în care poate apărea un oraș digital și cum se poate schimba și îmbunătăți viața cotidiană a cetățenilor.
EasyLand conține senzori care măsoară poluarea mediului, camere de supraveghere video, monitorizare a traficului, sisteme de recunoaștere a plăcuței de identificare a vehiculului, senzori de parcare, containere inteligente, puncte de informare multimedia interactive și multe altele, toate în scopul economisirii de energie, oferind cetățenilor mai multe informații și îmbunătățirea securității mediului urban.
Megadate în statistici – un proiect internațional
Big data oferă oportunități fără precedent pentru statisticile oficiale în ceea ce privește sursele de date suplimentare, modalități mai rapide de a produce analize și statistici în timp util.
În aprilie 2013, Grupul de experți al Comisiei Economice pentru Europa a Organizației Națiunilor Unite (UNECE) privind gestionarea sistemelor de informații statistice (MSIS) a identificat Big Data ca o provocare cheie pentru statisticile oficiale și a solicitat Grupului la nivel înalt pentru modernizarea statisticilor Producție și servicii (HLG) să se concentreze asupra acestui subiect în planurile sale de lucru viitoare. În acest context, LLG a sponsorizat o serie de proiecte de colaborare internațională pentru a înțelege mai bine cum să exploateze potențialul megadatelor și a altor surse de date noi, pentru a sprijini producerea de statistici oficiale. În 2014, a demarat proiectul internațional „Rolul megadatelor în modernizarea producției statistice”, care a reunit 75 de experți din 20 de entități diferite, în special organizații naționale de statistică și organizații internaționale, organizații statistice naționale și internaționale din întreaga lume, diferite surse, cum ar fi datele de vizualizare a paginii de pe Wikipedia și datele de pe media sociale precum Twitter, cu scopul de a explora fezabilitatea lor ca surse pentru statisticile oficiale.
Principalul rezultat al acestui proiect este „Sandbox”, un mediu de calcul partajat pentru stocarea și analiza seturilor de date la scară largă. Sandbox este primul exemplu de capacitate de cercetare comună în domeniul datelor statistice internaționale. Sandbox este acum disponibil pentru dezvoltarea și evaluarea programelor software noi, a metodologiilor sau pentru explorarea potențialului noilor surse de date și pentru împărtășirea seturilor de date neconfidențiale care acoperă mai multe țări, precum și seturi de micro-date de utilizare publică.
Date importante pentru luarea deciziilor în baza unor dovezi
Megadatele pot fi o sursă inepuizabilă de informații pentru factorii de decizie politică, pentru a mări variabilele care trebuie luate în considerare și prezice evoluția modelelor sociale și economice.
Două tipuri principale de date sunt utilizate în elaborarea politicilor: seturi de date publice din surse administrative, în special statistici oficiale privind populația, indicatori economici etc., și date din social media, senzori și telefoane mobile care pot fi procesate folosind metodologii inovatoare de procesare, cum ar fi analiza sentimentului, maparea locației sau analiza avansată a rețelei sociale.
În ceea ce privește domeniile de politică acoperite, analizele sunt utilizate pentru a pune în aplicare politici în domenii eterogene, de la transport și mobilitate la mediu, de la transparența guvernului la educație.
În dezbaterea despre riscurile legate de utilizarea masivă a științei datelor în procesul de elaborare a politicilor, se exprimă îngrijorarea cu privire la riscul ca sectorul public să aibă un ochi prea aproape de viața oamenilor, ca un „big brother” cu puteri fără precedent. Mai mult, alți experți au subliniat lipsa de competențe în administrația publică pentru a gestiona în mod adecvat întregul lanț valoric de colectare, analiză, interpretare și obținere de valoare pentru elaborarea politicilor. În plus, atunci când procesul de elaborare a politicilor urmează o abordare bazată pe date, poate fi percepută ca fiind mai puțin transparentă și mai ușor de înțeles de către părțile interesate și chiar mai mult de publicul larg.
Până în prezent, în întreaga Europă, o serie de proiecte au explorat utilizarea analizelor în elaborarea politicilor, multe dintre acestea fiind finanțate prin programele de finanțare a cercetării și inovării din UE.
Un exemplu interesant este proiectul finanțat de PC7, denumit „Insight”, care urmărește să exploreze modul în care TIC, cu un accent special pe știința datelor și teoria complexității, poate ajuta orașele europene să formuleze și să evalueze politicile de stimulare a unei economii echilibrate. Proiectul a fost realizat de un consorțiu european format din șase parteneri coordonați de Universidad Politécnica de Madrid.
Date importante în educație: noua analiză a frontierelor învățării
Tehnologiile au transformat modul în care oamenii învață și sunt pregătiți, oferind o varietate de noi oportunități, cum ar fi cursuri masive online, învățare video online, aplicații educaționale, seminarii web, cursuri virtuale și multe alte instrumente. Mutarea educației în era tehnologică produce date importante în jurul cursanților și contextele în care are loc procesul de învățare.
Termenul destul de recent „analitica învățării” se referă la măsurarea, colectarea, analizarea și raportarea datelor despre progresul cursanților și despre procesul de învățare în sine. Astăzi, o instituție de învățământ colectează deja o mulțime de informații despre studenții săi, cum ar fi gradele, orele de credit, ratele de participare la lecții specifice, care pot fi transformate în perspective de îmbunătățire a calității experienței de învățare și a implicării studenților.
În acest context, Universitatea Nottingham Trent (NTU) a desfășurat un proiect inovator menit să sporească experiența academică pentru cei 28.000 de studenți, în special angajarea lor în cursul lor și identificarea prin intermediul unui algoritm predictiv a elevilor cu cel mai mare risc de abandon timpuriu113. Proiectul este considerat una dintre cele mai proeminente inițiative de analiză a învățării din Marea Britanie.
Universitatea utilizează un model de analiză pentru a procesa date din mai multe surse colectate într-un depozit de date NTU, cum ar fi mediul virtual de învățare, sistemul de bibliotecă, cardul de student și sistemul de informații pentru studenți. Un tablou de bord a fost conceput, de asemenea, atât pentru ca elevii să poată verifica angajamentul față de colegii lor, cât și pentru tutori, pentru a discuta despre performanța studenților cu ei. Rezultatele implementării acestui sistem au arătat o puternică asociere între angajamentul măsurat în tabloul de bord și atât progresul, cât și nivelul academic al studenților și, prin urmare, o putere predictivă mare a algoritmului în uz.
Sursa: European Economic and Social Committee, The ethics of Big Data : balancing economic benefits and ethical questions of Big Data in the EU policy context, European Economic and Social Committee, 2017, https://data.europa.eu/doi/10.2864/2748. Traducere și adaptare Nicolae Sfetcu
Lasă un răspuns