社會安全大數據交流論壇-高風險危機警示模組

 社會安全大數據交流論壇-高風險危機警示模組

0629-新北市政府高風險家庭服務管理中心解佩芳主任

0c5dc9694cbcc18dafea69ff4082705f?s=128

臺北市政府社會局

June 29, 2018
Tweet

Transcript

  1. 新北市高風險整合型安全網 大數據分析

  2. 什麼是兒少高風險家庭? 兒少高風險家庭就是… 因為某些風險因素, 導致家中「18歲以下」子女,無法獲得適當照顧的危機家庭。

  3. 家庭的風險因素包含了…

  4. 為 建 構 更 完 整 之 社 會 預

    防 網 絡 , 在 朱 立 倫 市 長 裁 示 下 於 1 0 0 年 1 月 訂 定 「 新 北 市 高 風 險 家 庭 整 合 型 安 全 網 服 務 計 畫 」 , 並 在 同 年 2 月 2 5 日 成 立 「 高 風 險 家 庭 服 務 管 理 中 心 」
  5. 翻轉 由社政單位單一主責高風險兒少服務的服務模式 計畫推行前-社政單一服務 僅仰賴一百多名社工單打獨鬥處理 高危機之兒少案件 計畫推行後-跨局處整合型安全網 整合10局處,建置1,300個服務窗口 共同守護新北兒少

  6. 99年 100年 101年 102年 103年 104年 105年 全國通報量 18,643  

    22,371   26,220   22,354   24,784   29,831   26,047   新北通報量 2,646   9,913   12,640   9,152   10,918   12,166   11,608   百分比 14.2% 44.3% 48.2% 40.9% 44.1% 40.8% 44.6% 0   5,000   10,000   15,000   20,000   25,000   30,000   35,000   案件數 全國及本市高風險通報量 100-105年本市平均通報數11,066案,較99年成長4.18倍 每年高風險案件佔全國四成以上通報量 因化被動為主動的關心效應,新北全力清查出風險兒少黑數
  7. 設立家戶併案功能,得以瞭解管理案家接 受通報及服務之完整脈絡 透過系統大數據統計,每月掌握新北市服 務中之高風險家庭約計3,600戶 受案各局處每月須定期登打服務紀錄 資訊管理-建置高風險服務管理資訊系統 服務歷程

  8. 風險警示燈號 透過各單位2,000多名專業人員的登打紀錄, 能看到家庭風險的全貌 藉由紅黃綠燈警示燈號,分級呈現家庭風 險危機程度 透過不同燈號轉換,警示網絡人員增加服 務密度 8 資訊管理-建置高風險服務管理資訊系統

  9. 跨局處網絡人員填寫評估表 依據評估表計分 以顯示案家風險分數

  10. 新北市400萬人口 每年平均1.3萬件高風險通報案 7年的服務累積,造就跨10個局處 147萬 筆巨量資料

  11. 大數據科學治理 11 讓 科技 輔助一線社工服務 我們選擇 走在問題前面 。不被問題追著跑 何種高風險家庭最危險? 如何更提前辨識出高風險

    家庭以降低危機?
  12. 開啟與 資料英雄 的創新合作 12 經主動提案、審核及選拔 獲10位資訊、統計從業專家及研究人員無酬協助 每週與社會局團隊密集討論 歷時6個月

  13. 資訊人 u 用統計及趨勢的觀點看待風險家庭 u 接受家庭問題是可預測的 u 學習量化危機 社工人 兩種不同思維的 碰撞

    u 家庭問題非單向的因果關係 u 接受大數據的限制性 u 用個案觀點看待家庭問題
  14. 14 大數據分析出新北市高風險家庭的趨勢 2011 ~ 2017 年 通報次數 / 人數|73,885次 /

    54,025人 人口集中 移民人口多 隱匿性高 案件通報集中在都會區 地區 人數 佔全體 通報比例 佔該地區 人口比例 板橋區 6,989 13.06% 1.27% 三重區 5,833 10.90% 1.50% 新莊區 5,207 9.73% 1.25% 中和區 4,805 8.98% 1.16% 新店區 3,445 6.44% 1.14% 人口數最多五大區之比較
  15. 15 大數據分析出新北市高風險家庭的趨勢 不在學校的孩子更危險了…… 6歲以下未就學/ 15歲以上未升學 成為高風險兒童的機率變高了! 0 2000 4000 6000

    8000 10000 12000 100年 101年 102年 103年 104年 105年 106年 就學狀況 就學中 學前教育 未入學 未再升學 休學 輟學 百分比% 百分比% 百分比% 百分比% 百分比% 百分比% 100年 39.41   6.61   19.38   1.57   0.66   1.87   101年 62.08   4.86   11.24   1.69   0.80   2.12   102年 57.58   6.87   19.08   1.29   0.93   2.04   103年 57.05   6.19   17.20   1.73   1.29   2.12   104年 49.41   6.24   19.66   1.87   1.42   1.68   105年 48.53   6.43   21.49   2.12   1.61   1.77   106年 47.78   6.67   24.09   1.34   1.38   1.74  
  16. 16 大數據分析出找出危險的風險指標 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

    16000 100年 101年 102年 103年 104年 105年 106年 指標 家庭紊亂衝突 精神酒藥癮 自殺 貧困單親隔代教養 失業 死亡出走重病入獄
  17. 17 大數據分析出何種人員通報的案件更加危險 17% 16% 9% 3% 45% 5% 1% 1%

    1% 2% 局處累積通報 民政局 教育局 社會局 勞工局 警察局 衛生局 消防局 原民局 工務局 司法 其他
  18. 18 分析七萬件高風險通報案案情 關鍵文字 建立高風險文字資料庫 u通報內容的智慧導引 u呈現特定時間之風險因子 u通報內容及時反饋危機程度 大數據分析找出高風險通報案情內容的關鍵文字

  19. 19 收入不穩定 單親撫養 未獲任何 親屬協助 未接受政府單位 的補助或服務 未接受朋友、 鄰居、民間團體 的關懷協助

    大數據分析找出新興類型的危機家庭 最危險的 是那些類似孤鳥的高隔離家庭
  20. 20 大數據分析運用決策樹進行預警 Random Forest

  21. 大數據分析找出易重複發生危機的家庭 1.負債:如積欠卡債、房租 2.負擔家計者失業 3.負擔家計者死亡、出走、 重病、服刑等 4.工作收入不穩定 未與親屬往來或獲 得親屬協助 兒少 照顧

    情形 經濟 因素 家庭 關係 支持 資源 健康 因素 1.家中成員時常劇烈爭吵 2.單親扶養未成年兒少兒少 3.無婚姻關係帶年幼子女與 人同居等 4.隔代教養 1.三餐未正常飲食且營養 不足 2.身體有異味、髒汙 3.長期精神狀況不佳 4.兒少獨留或獨居 5.未穩定就學 6.常涉及危險事件或出入 危險場所 1.家中成員罹患精神疾病, 未就醫 2.家中成員有藥(毒)或 酒癮 3.家中成員有自殺計畫 或意圖
  22. 22 大數據分析找出危機易惡化的的家庭!! 高隔離 家庭 通報 回頭客 危機 燈號 風險 指標

    不同家庭危機事件 重複被通報進案 管理系統中顯示紅燈 超過91天之案件 1.未接受政府補助或 服務 2.未獲任何親屬協助 3.未接受朋友、鄰居 的關懷協助 家庭紊亂衝突及主 要負擔家計者失業 時間|2011 ~ 2017 年 通報次數 / 人數|73,885次 / 54,025人 派案後危機惡化的案件 / 比例|9,424人 / 18%
  23. 大數據之實務運用

  24. 建置數據資料庫以利進行大數據分析 1 跨領域與跨縣市資 訊的介接與整合 逐年更新以了解趨 勢變遷 資料輸入的一致性

  25. 以大數據科學治理模式 開發隨身簡易風險計算機 提供一線社工或服務人員 及時做出精準決策 科技輔助社工服務的具體實現 2

  26. 18/6/29

  27. 大數據 與 兒童保護 的結合 讓原本追著危機跑的我們 轉而走在危機之前 用趨勢分析 用預防警示 幫助我們一同走一條 27

    翻轉兒少風險 的道路…