Change Through Data: A Data Analytics Training Program for Government Employees
Change Through Data: A Data Analytics Training Program for Government Employees
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通过数据改变：政府雇员数据分析培训计划
DOI：
10.1162/99608f92.ed353ae3
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lane, Julia
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kreuter, Frauke;Ghani, Rayid;Lane, Julia
从教育到卫生，再到刑事司法，政府的监管和政策决策对社会和个人经历都有重要影响。应用于政府机构创建的数据的新数据科学工具有可能加强这些有意义的决策。然而，某些体制障碍限制了这种潜力的实现。首先，我们需要对政府雇员进行系统的数据分析培训。其次，我们需要仔细重新思考保护数据的规则和技术系统，以便在保持隐私的同时，扩大对跨机构和司法管辖区的相关个人级别数据的访问。在这里，我们描述了过去三年来由马里兰大学、纽约大学和芝加哥大学与俄亥俄州立大学、印第安纳大学/普渡大学、印第安纳波利斯大学和密苏里大学等合作伙伴共同运营的一个项目。该项目培训政府雇员如何使用通过行政程序生成的机密个人级别数据执行应用数据分析，以及广泛的以项目为重点的工作-提供在线和现场培训组件。培训在安全的环境中进行。其目的是通过使用现代计算和数据分析方法和工具，帮助各机构解决重要的政策问题。我们发现，这一计划加速了公共部门员工的技术和分析发展。因此，它展示了使用跨机构和管辖范围的个人一级数据的潜在价值。我们计划在这一初步成功的基础上，通过建立一个由学术机构、政府机构和基金会组成的更大的社区来共同努力，提高政府做出更有效率和更有效的决策的能力。
From education to health to criminal justice, government regulation and policy decisions have important effects on social and individual experiences. New data science tools applied to data created by government agencies have the potential to enhance these meaningful decisions. However, certain institutional barriers limit the realization of this potential. First, we need to provide systematic training of government employees in data analytics. Second we need a careful rethinking of the rules and technical systems that protect data in order to expand access to linked individual-level data across agencies and jurisdictions, while maintaining privacy. Here, we describe a program that has been run for the last three years by the University of Maryland, New York University, and the University of Chicago, with partners such as Ohio State University, Indiana University/Purdue University, Indianapolis, and the University of Missouri. The program—which trains government employees on how to perform applied data analysis with confidential individual-level data generated through administrative processes, and extensive project-focused work—provides both online and onsite training components. Training takes place in a secure environment. The aim is to help agencies tackle important policy problems by using modern computational and data analysis methods and tools. We have found that this program accelerates the technical and analytical development of public sector employees. As such, it demonstrates the potential value of working with individual-level data across agency and jurisdictional lines. We plan to build on this initial success by creating a larger community of academic institutions, government agencies, and foundations that can work together to increase the capacity of governments to make more efficient and effective decisions.
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