Menggunakan data untuk menyasarkan peserta

Sebahagian daripada prinsip teras Dollar Scholars ialah menggunakan bukti untuk memotivasikan amalan dan dasar yang paling berkesan. Ini sudah tentu bermakna menggabungkan pandangan daripada penyelidikan terkini yang disemak rakan sebaya. Tidak kira apa pendekatannya, ia adalah prinsip teras dan diajar dalam setiap program PhD ekonomi bahawa kita mesti menggunakan ekonometrik untuk mengenal pasti dan menganalisis hubungan sebab-akibat. Hanya menganalisis korelasi sudah memberikan bukti atau keyakinan yang mencukupi untuk memotivasikan pembuat keputusan dan pembuat dasar bertindak.

Set alat dan kaedah yang kami ahli ekonomi gunakan untuk mengukur dan menilai kesan perubahan di tempat kerja, perubahan cukai, perubahan undang-undang, perubahan teknologi kami panggil penilaian impak, atau analisis kausal. Kami memanggilnya analisis kausal kerana ahli ekonomi benar-benar obses untuk mengetahui apa yang menyebabkan perkara ekonomi lain. Sebagai contoh, menilai sama ada subsidi ke atas kenderaan elektrik menyebabkan pengurangan pelepasan.

Dollar Scholars menganjurkan kelas secara bersemuka di Perpustakaan Awam Alexandria musim sejuk lalu. Kami menggunakan kaedah ini untuk membantu mengenal pasti lokasi paling berkesan bagi mempromosikan kelas Dollar Scholars kami dengan risalah. Sebagai contoh, jika sukarelawan Dollar Scholars mengedarkan risalah di Maryland untuk acara yang akan kami anjurkan di Virginia, itu mungkin memerlukan wang dan masa yang tidak dibelanjakan. Apa yang lebih berkesan ialah mengedarkan risalah dan menjalankan jangkauan di kawasan sekitar lokasi di mana kami merancang untuk menganjurkan kelas. Pada asasnya, ini adalah persoalan empirikal. Bagi pembuat dasar atau pembuat keputusan dalam situasi kami, soalan utama ialah, di mana (dan juga bila) kami mengedarkan risalah untuk menarik penerima manfaat dan peserta ke acara Dollar Scholars kami?

Untuk mengenal pasti kawasan paling berkesan untuk mengedarkan risalah, saya merangka pelan menggunakan data Banci Dekade AS 2020. Lapisan asas peta disediakan oleh OpenStreetMaps. Pada peta, bintang merah besar adalah lokasi perpustakaan awam Charles E. Beatley. Saya mula-mula memetakan kepadatan orang Latino dalam kawasan tertentu. Kawasan yang lebih padat dengan Latino sepatutnya menawarkan nilai yang lebih baik apabila mengedarkan risalah. Kemudian saya juga memetakan kawasan dengan peratusan penduduk Latino yang tinggi. Itu adalah dua perkara yang berbeza. Satu kawasan boleh mempunyai kepadatan Latino yang tinggi kerana kepadatan semua orang tinggi, tetapi peratusan Latino masih boleh rendah. Oleh itu saya meletakkan peratusan Latino di atas peta ketumpatan Latino. Lihat dua yang bertindih dalam rajah 3, kepadatan Latino adalah merah, dan peratusan Latino adalah biru. Kawasan yang mempunyai pertindihan yang ketara adalah ungu gelap. Dari segi teknikal, kami memanggilnya taburan bersama ketumpatan Latino dan peratusan Latino.

Dengan kaedah ini, kami dapat mengenal pasti dua kawasan kejiranan yang ditandakan dengan bintang. Leslie dan saya melawat kawasan kejiranan tersebut dan mengedarkan risalah pada hari-hari sebelum kelas Dollar Scholars. Walaupun kami tidak mendapat kehadiran yang ramai, saya yakin kami menggunakan strategi yang betul untuk mengenal pasti kawasan keutamaan tertinggi untuk pengambilan pekerja. Kami pasti akan menggunakan kaedah seperti ini pada masa akan datang untuk membantu memotivasikan kehadiran yang lebih ramai ke kelas Dollar Scholars, dan untuk mendapatkan nilai maksimum daripada masa dan wang yang dibelanjakan oleh Dollar Scholars untuk mempromosikan kelas kami.