Tous les jours, les administrations municipales collectent de grandes quantités de données administratives - évaluations foncières locales, 911 appels d'intervention d'urgence, bénéficiaires de l'aide sociale et plus encore.

Ces données ont un potentiel énorme pour améliorer la qualité de vie des résidents et stimuler la croissance économique. De nombreux gouvernements locaux se sont précipités pour créer des « villes intelligentes » qui exploitent ces données pour améliorer l'habitabilité, maniabilité et durabilité.

Mais la plupart des villes n'utilisent toujours pas leurs propres données administratives pour éclairer leurs décisions. Dans de nombreux cas, ils n'ont pas la capacité technique et n'ont que des ressources limitées.

Notre laboratoire a travaillé avec la ville d'Arlington, Virginie pour renforcer leurs services, notamment à travers la planification démographique et les services d'incendie et de police. Notre travail, que nous développons maintenant à travers la Virginie et l'Iowa, montre comment les villes américaines peuvent exploiter les données dont elles disposent déjà pour améliorer la vie des résidents.

Commencez avec les données existantes

En négligeant leurs données administratives, les gouvernements locaux manquent de moyens innovants pour résoudre leurs problèmes les plus urgents. Les données constituent un moyen précieux de décrire la nature des problèmes, évaluer l'impact probable des solutions potentielles et prédire les résultats futurs.

Par exemple, en 2015, Les démographes d'Arlington voulaient comprendre la diversité démographique et économique du logement dans les quartiers locaux. Le savoir pourrait les aider à mieux planifier les inscriptions scolaires et à ajuster les futures limites des écoles.

Les informations sur la valeur des logements provenant des données immobilières locales sont un excellent indicateur de la diversité, car il représente la richesse du ménage. Les valeurs individuelles des propriétés locales fournissent des informations plus actuelles et plus détaillées que les ensembles de données fédérales.

Nous avons utilisé ces données pour déterminer des mesures de diversité, jusqu'au niveau de l'îlot de recensement ou même plus petit. Nous avons calculé la diversité en calculant la probabilité que deux valeurs de logement choisies au hasard dans la zone géographique diffèrent sur la valeur de la maison. Plus le score est élevé, plus les valeurs des maisons sont diverses dans la région.

Ces informations ont fourni aux démographes de la ville une nouvelle perspective pour explorer les possibilités de logement disponibles et relier ces informations aux jeunes familles avec enfants, dont les revenus sont souvent inférieurs à ceux des autres familles. Une plus grande diversité économique est un indicateur de plus d'opportunités pour tous. Cela les a également aidés à planifier les inscriptions d'âge scolaire par âge.

Utiliser toutes les données

Les décisions gouvernementales ont encore plus d'impact lorsque les responsables locaux peuvent combiner leurs propres données avec d'autres ressources extérieures facilement accessibles, tels que les médias sociaux et les bases de données étatiques ou fédérales. Ces sources combinées peuvent fournir une vision plus holistique de nos quartiers.

Le chef des pompiers d'Arlington, par exemple, voulait améliorer la connaissance de la situation des opérations de son service d'incendie en utilisant ses données sur l'emplacement actuel de l'équipement et du personnel.

Nous avons examiné à quelle heure les incidents ont été signalés et auxquels nous avons répondu. Les modèles de temps de réponse par rapport à la distance par rapport à l'appel semblaient similaires d'une station à l'autre. Cependant, en branchant les données dans un modèle statistique et en contrôlant plusieurs autres variables - y compris le mois, heure de la journée et type d'appel – nous avons constaté que les délais de réponse étaient les plus élevés pour les appels relatifs aux enquêtes sur les matières dangereuses, les appels d'autoroute et les incidents de câblage.

Ces estimations ont aidé le chef des pompiers à mieux anticiper le moment où ces incidents pourraient se produire et à décider où placer les unités d'incendie ou de médecine et quand avoir plus de pompiers disponibles.

Mettre à l'échelle notre travail

Aujourd'hui, il existe de nombreux exemples de villes utilisant des données administratives pour faire avancer le bien public. A San Francisco, le ministère de la Santé publique s'associe au secteur privé pour informer le public des problèmes de santé potentiels observés dans les données de santé publique et les données locales - par exemple, en ajoutant les notes d'inspection des restaurants de la ville aux notes des restaurants Yelp. A Alburquerque, Nouveau Mexique, les universités et les gouvernements locaux travaillent ensemble pour mieux comprendre la taille, composition et le comportement de ceux qui ont été arrêtés à plusieurs reprises.

La mise à l'échelle et le maintien d'une telle approche nécessitent un programme nouveau et audacieux. Les universités dans lesquelles nous travaillons sont des institutions de concession de terres, ce qui signifie qu'ils font partie d'une classe d'universités fondées pour fournir à la classe ouvrière une éducation pratique directement pertinente à leur vie quotidienne. L'un de nos principaux rôles est de traduire la recherche fondée sur des données probantes pour le public.

Nous pensons que les universités concédantes de terres comme la nôtre devraient s'appuyer sur leurs rôles actuels et mettre les données au service du bien public. En collaborant plus étroitement avec les gouvernements locaux, les chercheurs peuvent aider les communautés axées sur les données à gouverner plus intelligemment.

Cet article a été initialement publié sur The Conversation. Lire l'article original.