Data4Inclusion.pdf

Transcript

1. Data4Inclusion Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
2. Proje Ekibi Nur Aslıhan Karaman İstatistikçi Abdullah Taha Bilgisayar Mühendisi Kemal Çelik Proje Uzmanı Seray Çakırgil Endüstri Mühendisi Burak Ağalday Araştırma Görevlisi Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
3. 1. Problem Tanımı 2. Benzer Çalışmalar 3. Paydaşlar 4. Çözümümüz 5. Teknik Süreç 6. Sosyal Etki 7. Sürdürülebilirlik Sunum Akışı Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
4. ▪ Projenin temel amacı, veri araçları kullanılarak sosyal hizmet yardımlarının dezavantajlı gruplara etkin bir şekilde dağıtılmasını sağlamaktır. ▪ Ankara’nın Yenimahalle ilçesine ait verileri, veri teknikleri kullanılarak bir yoksulluk haritası çıkarılmıştır. ▪ Yenimahalle ilçesinin yardım verileri ve kurulan modelin çıktıları arasında bir korelasyon gözlemlenerek, bir yardım mekanizması prototipi geliştirilmiştir. Proje Özeti Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
5. Sosyal İçerme Nedir ? Yoksulluk ve sosyal dışlanma riski altındaki kişilerin ekonomik, sosyal ve kültürel hayata tam katılımları ve yaşadıkları toplumda normal olarak kabul edilen hayat ve refah standartlarına kavuşmaları için gerekli olan fırsatları kazanmalarını sağlayan bir süreçtir. [1] [1] Leaving No One behind: the Imperative of Inclusive Development: Report on the World Social Situation 2016. New York: United Nations, 2016. Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
6. Ankara Mevcut Sorunlar %19.5 %13.6 %1.84 Yoksulluk oranı Nüfus artış oranı İşsizlik oranı Ankara’daki başlıca dezavantajlı gruplar; • Engelliler • Yaşlılar • Kadınlar • İşsizler • Mülteciler Problem Tanımı İstatistiklerle Ankara 2018. Ankara Kalkınma Ajansı, 2019. Ankara’da Sosyal Sorunlar. Ankara Kalkınma Ajansı, 2019. Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
7. Dezavantajlı gruplara sosyal hizmet yardımları dağıtılırken veri araçları etkin kullanılmamaktadır. Proje, aşağıdaki sorunlardan yola çıkmıştır: • Dezavantajlı grupların belirlenmesine yönelik bir yöntem olmaması, • Dezavantajlı gruplara yönelik yeteri kadar veri olmaması ve/veya mevcut veri kaynaklarının kullanılamaması, • Mevcut kaynaklar ile ihtiyaçların etkin eşleştirilememesi, Problem Tanımı Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
8. Dünyadaki örnekler: • Avrupa Birliği • Bölgesel Yoksulluk Ölçeği • AROPE • Avrupa Komisyonu • Madrid şehrinde sosyal içerme için veri analitiği yöntemleri ile akıllı şehirler kurulması • Birleşmiş Milletler • Çok boyutlu yoksulluk ölçeği: 10 farklı değişken kullanılarak hazırlanan bir ölçek Benzer Çalışmalar: Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
9. Ankara Kentsel Yoksulluk Haritası (2012) Batman Kentsel Yoksulluk Haritası (2017) Elazığ Yoksulluk Haritası Projesi (2007) Karaman Belediyesi Muhtaçlık Yardım Puan Cetveli (2011) Benzer Çalışmalar: Türkiye’deki örnekler: Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
10. İlgili Kurumlar Yenimahalle Belediyesi T.C. Aile, Çalışma ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı Temel İhtiyaç Derneği AHBAP İhtiyaç Haritası Hayata Destek Derneği İstasyon TEDU CADS TEDU Kızılay Mahalle Muhtarları Ankara Kalkınma Ajansı Ankara Kent Konseyi Ankara B.B. Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
11. Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara 1. Sosyal hizmet yardımlarının dağıtılmasında ortak bir yöntemin olmaması, 2. Her kurumun farklı bir veri tabanına sahip olması, 3. İhtiyaç sahiplerinin başvuru sonucuna göre belirlenmesi, 4. Proje kapsamında çıkarılacak modelin kullanışlı bir araç olması, 5. Görüşme sonrasında, modele farklı değişkenlerin eklenmesi Paydaş Görüşmelerinden Çıkan Sonuçlar
12. 1. Sosyal hizmet yardımları için aktif olarak kullanılabilecek bir ortak dijital bir platform 2. İlgili belediyenin görev alanının yoksulluk haritası 3. Farklı ihtiyaç haritalarının görülebileceği bir uygulama 4. Benzer hizmetleri sunan farklı kurumların da faydalanabileceği bir ölçek Çözümümüz: Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
13. Data4Inclusion uygulaması Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
14. Teknik Süreç Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
15. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Yenimahalle’nin sağladığı veriler: 1. Rayiç bedeli verileri 2. Eğitim verileri 3. Yenikart verileri 4. Gıda yardımı verileri Farklı kaynaklardan veriler: 1. Sahibinden.com: • Ortalama Ev Satış Fiyatları • Ortalama Ev Kiralama Fiyatları • Ortalama Araba Satış Fiyatları 2. Endeksa.com: • Toplam hane geliri • E-ticaret eğilimi Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
16. Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç R programlama dili kullanılarak, farklı veri kaynaklarından toplanan veriler projede kullanılabilecek ortak bir formata getirildi. 1. Yanlış mahalle isimleri düzeltildi 2. Sayısal verileri düzgün hale getirildi 3. Farklı veri setleri bir araya getirildi
17. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Haritaları elde etmek için: 1. Leaflet, Shiny 2. PCA (Temel Bileşenler Analizi) 3. Kümeleme (K- Ortalama Kümelemesi) Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
18. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Ortalama Hanehalkı Geliri Ortalama Rayiç bedeli Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
19. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Ortalama Ev Satış Fiyatları Ortalama Araba Satış Fiyatarı Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
20. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Ortalama Kiralık Ev Fiyatları Eğitim Seviyesi Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
21. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Yenikart, Gıda kolisi yardımı Hanehalkı geliri, Rayiç bedel, Araba satış fiyatları, Ev satış fiyatları, Kiralık ev fiyatları, Eğitim seviyesi Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
22. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç Kümeleme Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
23. Veri Toplama Veri Temizleme Haritalandırma İnceleme Sonuç • Model, yardımların yoğunlaştığı bölgelerle paralellik göstermiştir. • Risk haritamız belediyenin müdahale alanının yerinde olduğunu ortaya koymakla birlikte dezavantajlı grupların kapsayıcılığının ilçenin kuzeydoğusuna yönelerek arttırılabileceği düşünülmektedir. Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
24. Sosyal Etki Faaliyetler geliştirme fırsatı 01 Yaşam kalitesinin artması 02 Sosyal yardımların etkin yönetilmesi Toplum refahının desteklenmesi 03 Ekosisteme sağlanacak katkılar 04 Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
25. Sosyal Etki Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
26. Sosyal Etki Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
27. • Mahalle muhtarları işbirliği ile sokak ölçekli modelleme • Farklı veri setlerinin entegrasyonu (engelli, mülteci, Romanlar vb.) • Farklı belediyeler ile işbirliği ile Ankara genelinde modelleme • Kurulan modelin farklı konularda kullanılması • Oluşturulan platformun geliştirilmesi Sürdürülebilirlik Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara
28. Teşekkürler! Sosyal Fayda için Veri Bilimi Programı –DSPG, 2020, Ankara