这两个成功案例都是政府机

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我想不出有多少技术可以揭示人们政府服务和社会包容之间的见解和相互依赖关系例如。有一件事是肯定的有一种趋势正在转向使用大大小小的数据来更好地理解不平等现象并实时解决问题。通过开放数据和众包提供的信息正在揭示理解我们世界的新方法。例如政策地图显示就业数据并将其与分析结果叠加显示家庭收入是否高于或低于生活工资或者新工作是否可以支持更高的生活水平。音乐家兼慈善家使用数据来论证他的论点即需要优先考虑教育支出而不是监狱支出。


他在基金会的网站上制作了一个故事地图以 美国手机号码列表 提高人们对我们在监狱上的支出多于教育上的支出的认识。他的爱在哪里教育在哪里努力表明我们可能不允许人们改变他们的生活。没有立即采取行动的洞察力是不够的。下一个需要发生的转变是迭代决策实时解决问题。佐治亚州迪卡尔布县是全国第一个对无家可归者进行实时地理编码并发现有资格获得住房援助的无家可归者所在位置的县。这有助于该县确定街道层面有需要的人并更好地分配资源。





在路易斯安那州新奥尔良该市发布了一款移动众包应用程序用于收集有关受损房产的宝贵数据。该公共应用程序吸引了公民和政府雇员在几周内收集了多个房产的准确资料。政府官员几乎能够立即制定解决枯萎病问题的政策和策略。构使用解决遗留用途之外的社会问题的例子。时间会告诉我们应用解决社会不平等问题会给我们的社区带来多大的改善。早期采用者已经通过以下方式取得了成功收集和分析不同的数据集以揭示新的见解利用现成的应用程序和仪表板来提高态势感知和作战策略转向迭代决策以实时解决问题。