Los oradores de IPA se unen a la conferencia "Metrics from the Ground Up" del Aspen Institute

Los oradores de IPA se unen a la conferencia "Metrics from the Ground Up" del Aspen Institute

Plantilla G Bloques de contenido
Subeditor

Los días 12 y 13 de junio, la Red de Emprendedores del Desarrollo de Aspen (ANDE) organizó la Conferencia "Metrics from the Ground Up" de 2018 en Washington, DC. El evento convocó a representantes de instituciones que apoyan a las pequeñas y crecientes empresas en el mundo en desarrollo durante dos días de presentaciones. y paneles sobre prácticas emergentes en medición, estrategias prácticas para adopción e intercambio de conocimientos. Dean Karlan , Elizabeth Koshy y Rachel Wells (PPI) se unieron a estas conversaciones y presentaron la contribución de IPA a la comunidad de medición en las siguientes sesiones: 12 de junio Evidencia de ajuste adecuado para el sector social , Dean Karlan, Innovations for Poverty Action Organizaciones del sector social y los financiadores están prestando más atención al potencial de los datos y la evidencia para respaldar la gestión, el aprendizaje y la mejora del programa. Pero la recopilación de datos que no se hace bien puede desperdiciar dinero sin mejorar la toma de decisiones. Esta discusión presentó un conjunto de principios que las organizaciones podrían usar para identificar el momento adecuado para participar en la evaluación de impacto y construir sistemas que brinden información para apoyar el aprendizaje y la mejora. Uso de evidencia rigurosa para lograr impacto en el desarrollo de SGB , Elizabeth Koshy, Innovations for Poverty Action Después de una década de colaboraciones fructíferas entre los mundos de la investigación y la práctica, ha surgido un cuerpo prometedor de evidencia rigurosa que identifica soluciones efectivas para algunos de los desafíos más apremiantes pequeños y las empresas en crecimiento (SGB, por sus siglas en inglés). El sector se encuentra en una coyuntura crucial en la que se necesitarán alianzas más sólidas entre los tomadores de decisiones y los académicos para aprovechar el conocimiento existente y permitir la creación conjunta de una agenda de aprendizaje más intencional, cohesiva y procesable para el desarrollo de SGB. Centrándose en la extensa investigación de IPA en este sector, esta sesión proporcionó una descripción general del estado de la evidencia y sugirió nuevas vías para una agenda de investigación de consolidación. 13 de junio Aprendizaje estadístico para una fácil medición personalizada de la pobreza, Rachel Wells, Innovations for Poverty Action El índice de probabilidad de pobreza (PPI) utiliza el aprendizaje estadístico para convertir largas encuestas de consumo en 10 preguntas simples para determinar fácilmente las tasas de pobreza de los hogares, pero la metodología también se puede ajustar o se utiliza para predecir los resultados de otras variables que son complicadas de medir. Esta sesión proporcionó una descripción general de alto nivel del modelo de aprendizaje estadístico en el que se basa el Índice de Probabilidad de Pobreza (PPI) y cómo se utiliza esta metodología para crear herramientas personalizadas para ayudar a las organizaciones a satisfacer sus necesidades específicas de medición de la pobreza más allá del PPI típico. DIRECCIÓN Instituto Aspen Ciudad Washington DC Área administrativa Distrito de Columbia País Estados Unidos