Befolgen Sie die Daten: Die Forderung eines Geldgebers nach evidenzbasierten lokalen Richtlinien

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Der Super-Technokrat Micheal Bloomberg verändert das Gesicht der Philanthropie, indem er datengesteuertes Spenden für Projekte fördert, die die Technokratie fördern. Die meiste Philanthropie findet ohne Kontrolle oder Fanfare statt, aber Hunderte Millionen Dollar pro Jahr können das Gesicht einer Nation innerhalb weniger Jahre verändern. ⁃ TN Editor

Wohin wenden sich Geldgeber, wenn politische Hindernisse den Fortschritt auf Bundesebene stoppen? Wenn die jüngste Vergangenheit ein Indiz dafür ist, werden viele der technokratischeren unter ihnen lokal. Da Mike Bloomberg häufig die Anklage anführt, haben datenorientierte Geber in den letzten Jahren Großstädte mit sektorübergreifenden Partnerschaften ausgesät. Ihr Ziel: die neuesten Technologien und Datenwissenschaften nutzen, um die Regierung effektiver zu machen und Probleme wie Obdachlosigkeit, schlechte Gesundheit, Armut und Kohlenstoffemissionen zu beseitigen.

In dieser Sphäre der Philanthropie ist das Geben von Bloomberg von großer Bedeutung, aber auch das der Laura and John Arnold Foundation. LJAF stellt sich einer Reihe von Herausforderungen, aber sein langjähriges Engagement für evidenzbasierte Ansätze verbindet sie alle. In der Stadtpolitik behaupten Geldgeber wie LJAF, dass Regierungsbeamte, die mit den besten Empfehlungen der modernen Datenwissenschaft ausgestattet sind, eine größere Anzahl von Menschen effektiver bedienen können.

Das ist ein hoffnungsvoller Ausblick. Es spielt sich auch gut in Großstädten und einigen Bundesstaaten ab, in denen es heutzutage viel bürgerlichen Stolz und Energie gibt, wie James und Deborah Fallows in ihrem neuen Buch dokumentieren. Unsere Städte. Um diesen vielversprechenden Lokalismus voranzutreiben, LJAF unterstützt eine Reihe von Policy Labs- denken Sie an Panzer in Miniatur - eingebettet in Städte, um Regierungsbeamte mit Universitätsforschern zu verbinden. Zu den jüngsten Beispielen zählen die Unterstützung der LJAF-Stiftung für das Rhode Island Innovative Policy Lab, das Lab @ DC, das Georgia Center for Education Policy und das Michigan Policy Innovation Lab, um nur einige zu nennen.

In 2017 hat LJAF Startkapital in Höhe von 2 Mio. USD für ein weiteres dieser Outfits bereitgestellt. Basierend aus UC Berkeley und UCLA, das California Policy Lab hat bereits Forscher in eine Vielzahl von Partnerschaften mit lokalen Regierungen eingebunden. Trotz der Schwierigkeiten, die der Austausch von Regierungsdaten für Forscher mit sich bringen kann, die "mit der Geschwindigkeit der Politik" vorankommen wollen, sieht LJAF in der Initiative vielversprechend. Im vergangenen Monat erhöhte es seine Unterstützung um 5.5 Millionen USD, wobei etwa die Hälfte dieser Summe an Standorte an jeder Universität floss. Das Stipendium sieht vor, dass die Hochschulen auch mehrere Millionen Dollar an Matching Funds sammeln müssen.

Die Arbeit des Labors kann den lokalen Regierungen helfen, mit einigen der schwierigsten Herausforderungen Kaliforniens fertig zu werden, darunter die Obdachlosigkeit. Michelle Welch, Direktorin der ergebnisorientierten Regierung von LJAF, erklärt: „Wenn es dem Labor gelingt, Daten und modernste Forschungsinstrumente zu nutzen, um wichtige Themen wie die Obdachlosigkeit in den Griff zu bekommen, werden weniger Menschen auf der Straße schlafen in der Nacht."

Eines dieser Projekte beinhaltet eine Zusammenarbeit zwischen dem Labor der UCLA, Los Angeles County, und Forschern der University of Chicago, um vorherzusagen, welche Personen, die County Services erhalten, in Gefahr sind, obdachlos zu werden. Bis zum nächsten Jahr wollen sie den Algorithmus nutzen, um Präventionsdienste zu lokalisieren. Weitere Projekte umfassen eine Partnerschaft mit dem Bezirksstaatsanwalt von San Francisco, um gezieltere Maßnahmen zu entwickeln, die verhindern könnten, dass Menschen in das Justizsystem eintreten, sowie Untersuchungen zu den Auswirkungen des kalifornischen Mindestlohns in Höhe von 15 $.

Solche Initiativen sind bei LJAF selbstverständlich. Wie wir gesehen haben, das Fundament ist ein wichtiger Geldgeber für datengetriebene Strafrechtsreformen und ein unermüdlicher Evangelist für strenge Forschung. Es kann jedoch eine Grenze für die Forschungsergebnisse geben, wenn viele Grundprobleme alles andere als rational sind. Kann eine evidenzbasierte Politik wirklich die Nadel für Amerikas fest verankerte Herausforderungen bewegen?

Natürlich können diese datengesteuerten Interventionen bestimmte lokale Auswirkungen haben, insbesondere wenn Bürgermeister und Gouverneure empfänglich sind. Und es gibt Bereiche, in denen die Forschungsfinanzierung eine echte Veränderung bewirken könnte. LJAFs jüngstes Engagement in Höhe von 20 Mio. USD für die Erforschung von Waffengewalt ist ein dringend benötigtes Beispiel auf nationaler Ebene. Fehlt jedoch eine klarere Verteidigung ihrer zugrunde liegenden Werte, Geldgeber können feststellen, dass inkrementelle lokale Gewinne weggefegt werden wenn größere wirtschaftliche oder politische Kräfte die nationale Landschaft neu ordnen. Die 2008-Rezession ist ein hervorragendes, wenn auch unglückliches Beispiel.

Der technokratische Ansatz funktioniert in einigen Bereichen besser als in anderen. Beispielsweise kann die Finanzierung einer datengesteuerten Reform der Strafjustiz aufgrund der extrem lokalisierten Natur des Systems stetige Gewinne erzielen. Dies kann jedoch bei wirtschaftlicher Ungleichheit weniger der Fall sein. Ein anderer Bereich, in dem sich LJAF versucht hatAngesichts der Rolle, die große Kräfte wie die Globalisierung und der technologische Wandel bei der Gestaltung der Wirtschaft spielen. In der Zwischenzeit sind einige nationale politische Themen - wie beispielsweise Ansprüche für Senioren - stark von starken ideologischen Strömungen geprägt, die häufig einschränken, wie viel Traktionsreformer mit evidenzbasierten Lösungen erreichen können. Bei anderen Themen - wie Finanzregulierung, Ernährungspolitik oder Arzneimittelpreisgestaltung - kann der rohe Muskel der wichtigsten Interessengruppen die Möglichkeiten einschränken.

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