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Facilitando el flujo y uso de los datos:

Colaboraciones de datos

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Arturo Muente

Especialista Lider, Modernización del Estado

Banco Interamericano de Desarrollo

Natalia González Alarcón

Research Fellow

The GovLab

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Guía práctica para diseñar colaboraciones de datos

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Digitalización y datificación

ASIMETRÍAS

REUSO

MAL USO

Las asimetrías de datos, que se producen cuando quienes pueden beneficiarse de los datos no pueden acceder a ellos. Esto puede deberse puede deberse a una "división o disparidad en el control y acceso a los acceso a los datos", que puede variar en función entre propietarios y usuarios de los datos (lo que contribuye de agencia) (Verhulst, 2022a). Las asimetrías de datos permiten una cultura de opacidad en torno a la recopilación y y uso de los datos y privan a los interesados de la posibilidad de ejercer y control sobre sus datos (Kalkar, 2022).

Las asimetrías de información, que se producen cuando las partes interesadas poseen diferentes habilidades y capacidades para convertir los datos en información pertinente y procesable, incluso cuando tienen acceso a los mismos datos (Verhulst, 2022a).

Asimetrías de inteligencia, causadas por el uso de algoritmos algoritmos de caja negra y los sistemas automatizados de automatizados. Sin comprender cómo procesan y analizan herramientas procesan y analizan los datos y qué sesgos subyacentes, los responsables de la toma de decisiones podrían que perjudican a las poblaciones vulnerables y erosionan la confianza en las iniciativas de (re)utilización de datos (Verhulst, 2022a).

Las asimetrías de recursos, que son el resultado de que diferentes interesados que pueden beneficiarse de los datos de la existencia de los datos y/o no disponen de las herramientas para utilizarlos.

Las asimetrías de agencia, que se refieren a los desequilibrios en las relaciones de recopilación y (re)utilización de datos, en las que la parte vulnerable preexistente se ve aún más privada de derechos, lo que sesga la habilidad y la capacidad de cada parte interesada para contribuir equitativamente a una iniciativa de acceso y (re)utilización de datos (Verhulst, 2022b).

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Tipo de flujos de datos

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“The term data collaborative refers to a new form of collaboration, beyond the public–private partnership model, in which participants from different sectors — in particular companies—exchange their data to create public value.”

�—Stefaan Verhulst, “Data Collaboratives: Exchanging Data to Improve People’s Lives”

Colaboraciones de datos:

Facilitar el flujo de datos

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Las colaboraciones de datos son la forma de operacionalizar los flujos de datos:

Trusted Intermediaries: A trusted intermediary is a third-party actor who helps match supply and demand between data providers and data users.
Data Cooperatives or Pooling: A data cooperative or data pool brings data holders together to create a unified presentation of datasets that is accessible to multiple parties. — DATA COMMONS
Research Partnerships: A research and analysis partnership model engages companies directly with public sector partners to share certain private data assets to generate public value
Prizes and Challenges: This type of data collaborative involves competitions where data holders make data available to participants to pioneer innovative uses of data for the public interest and to provide business value for prizes.
Intelligence generation: is a fully restricted access model, with no data being shared with external parties. Entities internally develop data-driven analyses, tools, and other resources

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Facilitar la colaboración de datos

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Desarrollar un entorno favorable

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Establecer principios claros de gobernanza

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2. Desarrollar marcos de gobernanza y regulación

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3. Cultivar capacidades de gestión de datos → data stewardship

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4. Invertir en infraestructura de datos y estándares

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5. Fomentar una cultura de datos generalizada

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6. Centrarse en la creación de procesos de gobernanza

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7. Construir licencia social para el (re)uso de datos

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Pasos operativos

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Definir la necesidad de abordar un problema con una colaboración de datos

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2. Definir la oferta de datos necesaria

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3. Definir la propuesta de valor del acceso a los datos y su reutilización

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4. Adecuar la oferta y la demanda de datos

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5. Diseñar un marco de seguimiento y evaluación (S&E) para medir el impacto

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CASO DE USO

Colaboración de Datos sobre Género, Cuidado y Movilidad:

Manzanas del cuidado en Bogotá

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CONTEXTO

En Bogotá viven más de 4 millones de mujeres, que representan más del 50% de la población de la ciudad. De ellas, 1,2 millones (30%) realizan trabajo de cuidados no remunerado a tiempo completo.
¿Cómo afecta la movilidad en la ciudad de Bogotá a la asistencia y el uso de las Manzanas del Cuidado?

ACELERAR EL ACCESO A LA ATENCIÓN SANITARIA EN BOGOTÁ APROVECHANDO LOS DATOS

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CONTEXTO

¿QUÉ ES EL SISTEMA DE CUIDADO DE BOGOTÁ?

econocer

esdistribuir

educir

Objetivos

El Sistema de Cuidado articula servicios nuevos y existentes para atender las demandas de cuidados de forma corresponsable entre el gobierno de la ciudad, el gobierno nacional, el sector privado, las comunidades y los hogares, para equilibrar la prestación de cuidados, de modo que los cuidadores tengan tiempo para dedicarse al desarrollo personal, al autocuidado, al bienestar, a la generación de ingresos y a participar en política.

R

La contribución de los cuidadores

Responsabilidades más equitativas entre mujeres y hombres

Trabajo de cuidado no remunerado

R

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CONTEXTO

SIMULTANEIDAD

+

PROXIMIDAD

+

FLEXIBILIDAD

School

Health Center

Care Services

Building

(for care receivers)

Productive Public Space

(e.g. food court)

Pacification of Roads

Bike Lanes

Community

space

(ej. Urban orchard)

Circular Routes

Public Space for Alternative Economies

(e.g. Women's entrepreneurship)

“Caring for Those Who Care” Building (for caregivers)

Anchor building

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Definir la necesidad de abordar un problema con una colaboración de datos

Los actuales Bloques de Cuidados se han localizado siguiendo un índice de priorización:

demanda de cuidados (25%)
densidad de cuidadores (25%)
pobreza (25%)
presupuestos participativos (25%)

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Definir la necesidad de abordar un problema con una colaboración de datos

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Definir la necesidad de abordar un problema con una colaboración de datos

¿Cuál es el camino que recorren las mujeres para llegar a las Manzanas del Cuidado?

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2. Definir la oferta de datos necesaria

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3. Definir la propuesta de valor del acceso a los datos y su reutilización

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4. Adecuar la oferta y la demanda de datos

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5. Diseñar un marco de seguimiento y evaluación (S&E) para medir el impacto

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HERRAMIENTAS

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Tipos de Colaboraciones de Datos

Interfaces Públicas

Una entidad provee acceso abierto y público a cierto tipo de datos pre procesados y herramientas para usar esos datos.

Ejemplo

Acceso Abierto

Uso independiente

(APIs, Plataformas de Datos)

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Tipos de Colaboraciones de Datos

Intermediarios de Confianza

Son personas o empresas que ayudan a conectar a quienes tienen datos con quienes los necesitan.

Ejemplo

Acceso Restringido

Uso independiente

(Data Brokers, Third-Party analysis projects )

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Tipos de Colaboraciones de Datos

Una cooperativa de datos o agrupación de datos reúne a los titulares de datos para crear una presentación unificada de conjuntos de datos que es accesible para múltiples partes.

Ejemplo

Cooperativas de Datos o pooling

Acceso Abierto

Uso Corporativo

(Cooperaciones de Datos Públicas / Privadas)

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Tipos de Colaboraciones de Datos

Son colaboraciones de investigación y análisis que implican que las empresas trabajen directamente con socios del sector público para compartir ciertos datos privados con el fin de generar beneficios públicos.

Ejemplo

Colaboraciones de Investigación

Acceso Restringido

Uso Corporativo

(Transferencias de Datos / Data Fellowships)

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Tipos de Colaboraciones de Datos

Los tenedores de datos ponen dicha información a disposición de participantes para que puedan innovar y encontrar nuevas formas de usar esos datos en beneficio público o para obtener ventajas comerciales.

Ejemplo

Premios y Desafíos

Acceso Restringido

Uso Corporativo

(Transferencias de Datos / Data Fellowships)

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Tipos de Colaboraciones de Datos

Este modelo implica que no se comparten datos con partes externas y todas las actividades se realizan internamente, generalmente para compartir resultados con terceras partes para atender desafíos públicos.

Ejemplo

Generación de Inteligencia

Acceso Restringido

Uso Directo

(Investigaciones Internas / Data Tanks)

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Gracias