数据武器化:强大的力量带来巨大的责任

在过去的几年里我们的朋友Vu Le雷尼尔山山谷队发表了一个很棒的博客非营利性的房颤.如果你还不认识Vu,那么这个标题可以让你对他的煽动性观点有所了解。乌是一位经验丰富的非营利组织领导人,他对非营利组织的实际运作方式有一种非正统的看法,并且对如何更好地运作有很多颠覆性的(好的)想法。

Vu在TrueBearing发布了一篇博文,引起了我们的注意:188金宝搏guangwang武器化的数据:对数据的痴迷是如何伤害边缘社区的。这是一本发人深省的读物,对于任何参与非营利、公共或资助行业的人来说都是如此,所以所有的独角兽都可以点击链接阅读他的文章。我保证你至少会笑两次——你会得到关于独角兽的信息。我会等待。

回来了吗?好的。对于那些没有点击链接的人,这里有一个3万英尺长的Vu帖子概述:

“可以用来做好事,也可以用来做坏事。”在承认熟练使用数据的力量及其对非营利组织和资助方的好处的同时,Vu指出了10种不同的方式,数据可以——而且经常被用来模糊而不是阐明,削弱我们对非营利组织绩效的丰富理解,并以一种边缘化,有时甚至使整个社区病态的方式来维持权力现状。

Vu认为,是时候就数据在非营利组织和资助者之间的关系中扮演的许多角色进行坦诚的对话了。例如,当一个资助者甚至在考虑申请资助之前,就要求一个资源匮乏的小型非营利组织提供全面的需求评估和绩效数据时,它会让该非营利组织陷入一种不切实际的双重困境。Vu称之为数据资源悖论:“如果一个组织没有收集数据的资源,那么它就没有收集资源的数据。”这一悖论使资助者和许多服务于边缘化社区的非营利组织之间的系统性不匹配永久化。

转向另一种形式的数据武器化,Vu引用我们的共同同事Jondou Chen博士(华盛顿大学),他描述了在四个步骤中,一种令人担忧的趋势,在评估数据的方式有时被解释为1)发现在结果指示符之间的组间差异,2)差异被认为是事实上问题,3)对问题的责任或责备被指定,4)整个团队被病态化。我也见证了这种趋势,“在你的滑雪板上走得太远”,并为数据实际上并不支持的程序失败分配因果关系,甚至默许指责。

Vu的诊断是令人信服的,它为非营利组织和格兰特马克部门的任何有敬业精神和道德规范的领导者提供了值得深思的东西。事实上,Vu并不是唯一关注非营利领域其他观察者(如Lisa Rangelli和Yna Moore写的非营利季刊)也提出了一些具有煽动性的观点,即存在于非营利组织和其资助者之间的诚实沟通的结构性障碍,以及需要重新检查根深蒂固的假设。

从我自己作为非营利组织评估者和资助人顾问的经验来看,我想对Vu的文章提出三点看法,这可能对我们的讨论有帮助:

1.“不管是什么问题,都是人的问题。”我的英雄之一杰拉尔德·温伯格这话说得最好。作为一名治疗师和咨询评估师,我几乎每天都能看到这句话的真实性。人类喜欢认为外部性是罪魁祸首,甚至当一个更令人不安的现实可能存在的时候。这样更简单。

  • “如果她不是那么令人沮丧,我就不会这么生气了,”

  • “我们曾考虑将最佳实践X引入我们的非营利组织(或资助机构),但我们的利益相关者永远不会理解。”

  • “我们的项目确实有效,只是参与者似乎有些问题。”

这些解释/合理化有任何真理吗?确定。但是,无论是在个人生活中,还是在组织机构中,真相很少能让我们如此轻易地摆脱困境。

一个更为真实的事实是,如果你真的想了解一个存在于人或群体之间的长期问题,那么在某个时候,你必须诚实地看待抽象概念,并考虑其中存在的实际动机、兴趣和权力关系。你必须找到一种方式来谈论事情的两面,比如害怕放弃权力或资源,或者让利益相关者失望。(顺便说一句,要了解解决这些问题的创新策略,请查看全国慈善响应委员会Philamplify项目)。

这并不是找替罪羊,只是提醒我们慢性问题是有原因的——从某种意义上说,它们代表着“利益竞争的载体”。换句话说,问题持续存在是因为它们实际上是管理或避免其他更困难问题的方法.

这种将信息强行纳入解释框架的过程对某些群体来说是方便的,但同时也会对其他群体造成损害。这种结果可能是有意识的和有意的,也可能是无意识的和无意的,或者介于两者之间。然而,我相信,这个过程越是无意识的、无意的和未被讨论的是更有可能的是,数据实际上将成为一种武器,并使有害的、自我毁灭的现状永久化。

换句话说,温伯格的“人的问题”原则适用于数据武器化的概念。乌和其他人提出的问题实际上不是数据的问题。说到底,武器化数据是问题——那些讨厌的家伙,他们真的为这些东西付钱、创造和使用。我相信我只是在强调Vu的论点,因为Vu的帖子中有很多实际上是针对所做的选择关于数据通过(我在此冒昧地假设,几乎所有的资助者、评估者和非营利组织的领导人实际上都是人类)。

结论:数据不会把自己武器化!

为什么这一点很重要?虽然评估者在理论上有许多技术策略可以改善Vu所描述的情况,但技术解决方案永远无法解决潜在的人的问题。如果这些人的问题得不到解决,他们就会持续存在,并破坏我们可以扔给他们的任何工具或理性策略。

2.假设资助者、非营利组织和评估者认识到所涉及的人的问题,使用循证决策(EBDM)工具提供了一个强有力的纠正方法。

EBDM运动在过去十年中逐渐升温,部分原因是为了应对数据武器化等问题。EBDM策略和技术是可适应的,它们可以被纳入到大多数评估项目的设计和执行中。在这里,我们正处于一个EBDM系列所以如果你对这个话题感兴趣,那是一个很好的开始。在这篇文章中,让我们来谈谈关于EBDM的几个关键想法。

在他的书中快速思考和缓慢思考卡纳曼(Daniel Kahneman)提出,大脑有两个不同的认知系统。系统1是快速的、本能的——但经常出错。系统2是逻辑的,缓慢的,努力的,但它能够产生明显更好的结果。想要快速而有趣地介绍这些系统,请查看以下内容很酷的视频尽快通过科学。

底线:

  • 系统1思维是恐惧和其他那些构成大多数人问题的讨厌的动力存在的地方。

  • EBDM不仅提供了一种绕过系统一思维的方法,而且还可以增强系统二思维。

  • EBDM用于决策的方式类似于眼镜用于矫正视力不良的方式。换句话说,EBDM可以磨砺你的洞察力——但你必须实际使用它才能使其有效。

如果使用得当,EBDM会促使用户——非营利组织、资助者甚至评估者——更加一致地:

  • 善于表达,对项目及其评估基础上的关键假设提出质疑并实施;

  • 开发明确的形成性和/或总结性结果/影响标准集,基于明确的可测试理论的变化;

  • 利用多种数据来源和类型;

  • 考虑攻击关键研究问题的多种收敛方法;以及

  • 参与在评估的各个阶段对数据进行多重解释,特别是作为项目及其评估的主体或目标的社区。

  • 确定并明确寻求最小化上一篇文章中讨论的“人的问题”对评价过程的影响。

3.如果评估人员确实与非营利组织和资助者一起参与了数据武器化,那么我们也有责任参与寻找解决方案。

作为对Vule职位的最后一点反思,武器化的数据:对数据的痴迷是如何伤害边缘社区的我想扩大这个框架,指出除了非营利组织和资助人之外,还有一个第三该方参与了Vu和其他人描述的现状。这是一个可以而且应该参与讨论和合作解决方案的小组。

我在看我们,评价员们。

是的,总的来说,评估者是那些真正捕捉和调整数据的人,这些数据是非营利组织和资助人用来构建他们之间关系的。如果我们生成的数据被武器化了,那么作为评估者,我们有职业道德义务考虑我们在这一模式中的角色,并加入到寻找可行解决方案的行列中。我见过一些有洞察力的专业评估者(例如Lisa Rangelli和Yna Moore写的非营利季刊)讨论非营利组织和资助人之间存在的长期关系问题。但我没有遇到很多人愿意指出,这实际上是一个三方动态。

在我们在这篇文章中讨论的人的问题上,评估者与非营利组织和资助人一样脆弱。大多数专业评估人员都受过培训,能够管理我们个人对工作的意外影响的焦虑,并将这种情绪的影响降至最低,但仍然需要保持角色所要求的公正。

对评估者来说,深入研究非营利组织和资助者之间存在的更大的动态通常被视为“超出范围”。但现在是评估者认真加入对话的时候了。即使是对美国评估协会的指导原则这表明,我们有明确的责任考虑我们工作的更大影响,无论是有意的还是无意的,特别是在它们支持边缘社区的有害现状的情况下。

我们能把数据之剑打成犁头吗?我当然希望如此。我和我的同事将在本期节目中回到这个话题,我们也将密切关注Vu、非营利季刊、全国慈善响应委员会,以及其他有勇气就这个颠覆性话题发表意见的人。

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