प्रतिभागियों को लक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग करना

डॉलर स्कॉलर्स के मूल सिद्धांतों का एक हिस्सा उन प्रथाओं और नीतियों को प्रेरित करने के लिए साक्ष्य का उपयोग कर रहा है जो सबसे प्रभावी हैं। यह निश्चित रूप से नवीनतम सहकर्मी-समीक्षित शोध से अंतर्दृष्टि को शामिल करने का मतलब है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि दृष्टिकोण क्या है, यह एक मुख्य सिद्धांत है और हर अर्थशास्त्र पीएचडी कार्यक्रम में पढ़ाया जाता है कि हमें कारण संबंधों की पहचान और विश्लेषण करने के लिए अर्थमिति का उपयोग करना चाहिए। बस सहसंबंधों का विश्लेषण करने से निर्णय निर्माताओं और नीति निर्माताओं को कार्रवाई के लिए प्रेरित करने के लिए पर्याप्त सबूत या आत्मविश्वास मिलता है।

उपकरणों और विधियों का सेट हम अर्थशास्त्री कार्यस्थल में परिवर्तन, करों में परिवर्तन, कानूनों में परिवर्तन, प्रौद्योगिकी में परिवर्तन के प्रभाव को मापने और आकलन करने के लिए उपयोग करते हैं, जिसे हम प्रभाव मूल्यांकन या कारण विश्लेषण कहते हैं। हम इसे कारण विश्लेषण कहते हैं क्योंकि अर्थशास्त्री सचमुच यह पता लगाने के लिए जुनूनी हैं कि क्या चीजें अन्य आर्थिक चीजों का कारण बनती हैं। उदाहरण के लिए, यह मूल्यांकन करना कि क्या इलेक्ट्रिक वाहनों पर सब्सिडी के कारण उत्सर्जन में कमी आई है।

डॉलर स्कॉलर्स ने पिछली सर्दियों में अलेक्जेंड्रिया पब्लिक लाइब्रेरी में एक व्यक्तिगत कक्षा की मेजबानी की। हमने इन तरीकों का उपयोग यात्रियों के साथ हमारे डॉलर स्कॉलर्स वर्ग को बढ़ावा देने के लिए सबसे प्रभावी स्थानों की पहचान करने में मदद करने के लिए किया। उदाहरण के लिए, यदि डॉलर स्कॉलर्स स्वयंसेवकों ने मैरीलैंड में उन घटनाओं के लिए फ़्लायर्स वितरित किए जिन्हें हम वर्जीनिया में होस्ट करने जा रहे हैं, तो यह पैसा और समय खराब खर्च हो सकता है। यात्रियों को वितरित करना और उन स्थानों के आसपास के क्षेत्रों में आउटरीच का संचालन करना अधिक प्रभावी होगा जहां हम कक्षाओं की मेजबानी करने की योजना बना रहे हैं। इसके मूल में, यह एक अनुभवजन्य प्रश्न है। हमारी स्थिति में एक नीति निर्माता या निर्णय लेने वाले के लिए, मुख्य प्रश्न यह था कि हम अपने डॉलर स्कॉलर्स कार्यक्रमों में लाभार्थियों और प्रतिभागियों को आकर्षित करने के लिए यात्रियों को कहां (और कब) वितरित करते हैं?

यात्रियों को वितरित करने के लिए सबसे प्रभावी क्षेत्रों की पहचान करने के लिए मैंने 2020 अमेरिकी दशकीय जनगणना डेटा का उपयोग करके एक योजना तैयार की। मानचित्र बेसलेयर OpenStreetMaps द्वारा प्रदान किया गया है। मानचित्रों पर, बड़ा लाल तारा चार्ल्स ई. बीटली सार्वजनिक पुस्तकालय का स्थान है। मैंने सबसे पहले किसी विशेष क्षेत्र के भीतर लातीनी व्यक्तियों के घनत्व का मानचित्रण किया। लैटिनो के साथ अधिक घने क्षेत्रों को यात्रियों को वितरित करते समय बेहतर धमाकेदार पेशकश करनी चाहिए। फिर मैंने अतिरिक्त रूप से लातीनी निवासियों के उच्च अनुपात वाले क्षेत्रों को मैप किया। वे दो अलग-अलग चीजें हैं। एक क्षेत्र में लैटिनो का उच्च घनत्व हो सकता है क्योंकि सभी का उच्च घनत्व है, लेकिन लैटिनो का अनुपात अभी भी कम हो सकता है। इस कारण से मैंने लातीनी घनत्व मानचित्र के शीर्ष पर लैटिनो के अनुपात को ओवरले किया। चित्र 3 में दो ओवरलैपिंग देखें, लैटिनो का घनत्व लाल रंग में है, और लैटिनो का अनुपात नीले रंग में है। इसलिए महत्वपूर्ण ओवरलैप वाले क्षेत्र गहरे बैंगनी रंग के होते हैं। तकनीकी शब्दों में हम इसे लातीनी घनत्व का संयुक्त वितरण और लैटिनो का अनुपात कहते हैं।

इस पद्धति का उपयोग करके हम एक तारे के साथ चिह्नित दो पड़ोस की पहचान करने में सक्षम थे। लेस्ली और मैंने उन पड़ोस का दौरा किया और डॉलर स्कॉलर्स क्लास से पहले के दिनों में फ़्लायर्स वितरित किए। जबकि हमारे पास बड़े पैमाने पर मतदान नहीं हुआ था, मुझे यकीन है कि हमने भर्ती के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए सही रणनीति का उपयोग किया है। हम निश्चित रूप से डॉलर स्कॉलर्स कक्षाओं में अधिक से अधिक उपस्थिति को प्रेरित करने में मदद करने के लिए आगे बढ़ने के लिए इस तरह के तरीकों का उपयोग करेंगे, और डॉलर स्कॉलर्स द्वारा हमारी कक्षाओं को बढ़ावा देने पर खर्च किए जाने वाले समय और धन का अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के लिए।