zwiększenie efektywności projektów realizowanych w ramach

opracowanie
zwiększenie efektywności
projektów realizowanych w ramach
przeciwdziałania ubóstwu
i wykluczeniu społecznemu
z wykorzystaniem analizy danych
Michał Piotrowicz, Przemysław Piotrowski
opracowanie spss
Zwiększenie efektywności projektów realizowanych w ramach przeciwdziałania ubóstwu
i wykluczeniu społecznemu z wykorzystaniem analizy danych
Zgodnie z Decyzją Parlamentu i Rady UE rok 2010 ustanowiono Europejskim Rokiem Walki z Ubóstwem i Wykluczeniem Społecznym. Decyzja ta potwierdza, że walka z ubóstwem, marginalizacją i wykluczeniem społecznym
jest jednym z fundamentów polityki społecznej Unii Europejskiej. Do realizacji tego zadania przewidziano szereg
zasobów i środków finansowych. Polityka społeczna ma do dyspozycji zarówno potężne finanse związane
z Funduszami Strukturalnymi (Europejski Fundusz Społeczny i realizowany w jego ramach Pogram Operacyjny
Kapitał Ludzki), jak i budżetem Państwa, budżetami samorządów i organizacji pozarządowych. Do realizacji
zadań powołano również szeroki wachlarz organizacyjny instytucji, które działają na wszystkich szczeblach
administracji samorządowej i rządowej, wspierane przez liczne organizacje pozarządowe.
Instytucje zajmujące się pomocą społeczną zawsze będą istotnie zaangażowane w walkę z ubóstwem, marginalizacją i wykluczeniem społecznym. Pomimo zaangażowania niemałych środków finansowych i kadrowych,
problem wykluczenia jest stałym elementem polskiego życia społecznego i od lat obejmuje ok.10-15% populacji.
Można zatem zadać sobie pytanie, dlaczego wiele rodzin funkcjonuje przez lata w systemie pomocy społecznej
pomimo potencjalnej możliwości podjęcia zatrudnienia i usamodzielnienia ekonomicznego? Co wpływa na fakt,
że aktywność części beneficjentów pomocy społecznej skierowana jest głównie na zdobywanie wiedzy w zakresie
pozyskiwania różnych form zasiłków, zamiast na dążenie do aktywności zawodowej i usamodzielnienia się?
Warto zadawać tego typu pytania podczas konstruowania programów pomocowych i podejmowania decyzji
o przeznaczaniu kolejnych środków finansowych na walkę z ubóstwem i wykluczeniem społecznym. Na stronie
internetowej Ministerstwa Pracy i Polityki Społecznej (mpips) czytamy: „Pomoc społeczna umożliwia przezwyciężanie trudnych sytuacji życiowych tym, którzy nie są w stanie sami ich pokonać, wykorzystując własne uprawnienia,
zasoby i możliwości.”
Postulat jak najbardziej słuszny, zwłaszcza że jest on ukierunkowany na pomocniczą rolę Państwa. Czy w rzeczywistości jednak udzielana pomoc nie prowadzi w części przypadków do swoistego uzależnienia? Zamiast
pomagać w przezwyciężaniu trudnej sytuacji życiowej, skutkuje rozwojem bierności i postawy roszczeniowej.
Służby pomocy społecznej mają do dyspozycji szerokie spektrum informacji w postaci danych gromadzonych
w si pomost. Tego typu źródła danych o aktywności klientów są zwykle intensywnie wykorzystywane przez
instytucje komercyjne dla celów marketingowych i sprzedażowych. Nic nie stoi na przeszkodzie, aby analitycy
pomocy społecznej analogicznie wykorzystywali gromadzone informacje. Skoro np. analitycy banku wykonują
segmentację klientów, która pomaga skuteczniej dotrzeć z ofertą do odpowiednich osób, to dlaczego nie wykonać analiz, które pomogą określić profil osób/rodzin, które z największym prawdopodobieństwem skutecznie
wykorzystają pomoc w ramach określonych projektów?
Dane gromadzone w si pomost skutecznie mogą pomóc w analizach wykonywanych na potrzeby programów
lokalnych i ogólnokrajowych. Sięgnięcie bezpośrednio do danych opisujących danego beneficjenta dostarcza
dużo więcej wartościowych informacji niż przedstawienie tych samych danych w postaci zagregowanych raportów
mpips–03. Taka postać informacji nie pozwala prześledzić losów osób i rodzin funkcjonujących przez lata w systemie
pomocy społecznej, nie pozwala nic powiedzieć o ich postawach, oczekiwaniach i wzorcach zachowania.
W niniejszym artykule chcemy zachęcić do wykorzystania technik gromadzenia i analizy danych, jako narzędzi
pozwalających na skuteczne wsparcie działań podejmowanych w ramach projektów mających na celu zapobieganie wykluczeniu społecznemu. Odpowiednia diagnoza wsparta analizą danych pozwoli dostosować projektowaną pomoc do potrzeb i oczekiwań określonych grup beneficjentów oraz zapewnić wysoką efektywność
w zakresie zakładanych celów. Czy jednak można pokusić się o jeszcze efektywniejsze wykorzystanie danych
z si pomost? Zdecydowanie tak. Możliwość taką daje realizacja badań ankietowych, które dostarczają informacji
niedostępnych w systemie pomost. Nie znajdziemy w nim informacji o postawach, oczekiwania czy poglądach.
Badania społeczne są więc świetnym źródłem uzupełniania danych z systemów informatycznych.
si pomost jako źródło danych analitycznych
si pomost obejmuje najważniejsze aspekty funkcjonowania Służb Pomocy Społecznej. System gromadzi i przetwarza dane statystyczne o osobach i o działaniach podejmowanych na wszystkich poziomach organizacyjnych
instytucji pomocy społecznej, umożliwiając odpowiednie planowanie i realizację polityki społecznej Państwa. Jest
to proces wieloetapowy. Dane gromadzone i wykorzystywane na bieżąco przez Ośrodki Pomocy Społecznej
2
opracowanie spss
(ops) i Powiatowe Centra Pomocy Rodzinie (pcpr), są agregowane lub scalane na poziomie wojewódzkim, tworząc obraz środowiska osób będących podmiotem działalności systemu pomocy społecznej i zakresu pomocy im
udzielanej. Informacje z województw podlegają agregowaniu lub scalaniu w Departamencie Informatyki mpips,
umożliwiając analizę funkcjonowania pomocy społecznej oraz analizę zapotrzebowania dla Departamentu
Pomocy i Integracji Społecznej mpips.
Główne cele stawiane przed si pomost to:
 zbieranie, przetwarzanie i udostępnianie danych przez ośrodki na wszystkich poziomach w formacie zgodnym
ze standardem określonym w wymaganiach homologacyjnych (wspomaganie procesów decyzyjnych oraz
realizacyjnych na każdym szczeblu organizacyjnym Systemu Pomocy Społecznej — usprawnienie zarządzania);
 wspomaganie realizacji zadań (usprawnienie organizacji pracy poprzez poprawę systemu informacyjnego
i obiegu informacji w jednostkach Pomocy Społecznej; zautomatyzowanie czynności związanych z prowadzeniem sprawozdawczości oraz statystyki);
 zapewnienie zgodności podejmowanych działań z procedurami administracyjnymi;
 zapewnienie utrzymania dyscypliny budżetowej (umożliwiającej bardziej efektywne gospodarowanie środkami
finansowymi, optymalizowanie wydatków oraz lepszą alokację środków);
 ułatwienie wymiany informacji z innymi systemami zewnętrznymi;
 wspomaganie procesu obsługi osób przez pracowników socjalnych.
Z punktu widzenia analizy danych, si pomost stanowi przede wszystkim usystematyzowane źródło danych.
Efektem gromadzenia informacji o realizacji zadań ops są dane pogrupowane w określone obszary tematyczne,
które mogą być naszym źródłem danych analitycznych. Możemy tu mówić o następujących zakresach analitycznych danych:
 świadczenia,
 członkowie rodzin,
 wydatki środków,
 decyzje odmowne,
 sytuacja rodzin,
 sytuacje osób.
Wszystkie powyższe informacje tworzą nam szerokie spektrum informacji o beneficjentach. Dane te można
wykorzystać, aby tworzyć analityczne „widoki rodzin” lub klientów korzystających z pomocy społecznej, które
będą stanowić połączenie informacji z wyżej wymienionych obszarów bazy danych.
Zaczynamy zatem postrzegać si pomost nie jako system informatyczny ops i ewidencji danych, ale jako bazę,
z której informacje można wykorzystać dla celów pozyskiwania wiedzy z danych. Zastosowanie dedykowanych
narzędzi informatycznych w znaczący sposób usprawnia pracę z danymi, pozwalając łączyć dane z różnych
obszarów i przekształcać je dla potrzeb analiz. W ten sposób pierwotna postać danych może zostać zmieniona
na „widok analityczny” (data mart).
1.
Wśród dostępnej literatury na
temat metodologii prowadzenia badań społecznych ukierun-
Badania społeczne beneficjentów jako źródło danych analitycznych
kowanej na szeroko rozumianą
W poprzedniej części artykułu wykazaliśmy, że si pomost gromadzi szereg interesujących informacji o beneficjentach Systemu Pomocy Społecznej i udzielanym im wsparciu. Są to przede wszystkim dane dotyczące realizowanych
świadczeń oraz beneficjentów i ich rodzin. W tej części artykułu skoncentrujemy się na badaniach ankietowych,
jako źródle danych o charakterze uzupełniającym w stosunku do informacji gromadzonych w si pomost.
politykę społeczną polecamy
w szczególności pozycje:
Babbie E., Badania społeczne
w praktyce. PWN, Warszawa
2004; Zimny Z.M., Metodologia badań społecznych.
Ponieważ dostępny jest szereg opracowań dotyczących metodologii badań społecznych, nie będziemy tutaj
koncentrować się na zagadnieniach ściśle metodologicznych, starając się raczej omówić temat z ukierunkowaniem
na aspekty praktyczne związane z realizacją badań przez służby społeczne1.
Częstochowa 2000; Brzeziński
J., Metodologia badań psychologicznych. Warszawa 1997;
Konarzewski K., Jak uprawiać
Postaramy się uzasadnić, dlaczego warto prowadzić badania, jakich informacji mogą nam dostarczyć i jakie może
być ich praktyczne zastosowanie. Wskażemy także korzyści, jakie przynosi ich samodzielna realizacja.
badania oświatowe. Metodologia praktyczna. WSiP,
Warszawa 2000; Rubacha
K., Metodologia badań nad
edukacją. Warszawa 2008.
3
opracowanie spss
Zwiększenie efektywności projektów realizowanych w ramach przeciwdziałania ubóstwu
i wykluczeniu społecznemu z wykorzystaniem analizy danych
dlaczego warto realizować badania?
Coraz więcej instytucji dostrzega, że do prowadzenia skutecznych działań w obszarze pomocy społecznej nie
wystarczają dane gromadzone w systemach informatycznych. Aby móc dobrze realizować te działania, trzeba
dysponować diagnozami pozwalającymi charakteryzować beneficjentów w szerokim kontekście, z uwzględnieniem złożoności występujących problemów. Jest to jeden z głównych powodów, dla których w województwach
powstały Obserwatoria Integracji Społecznej ukierunkowane na prowadzenie pogłębionych badań i analiz. Także
wiele ops i pcpr rozwija swoje zaplecze informacyjne, decydując się na realizację badań.
Skoro podejmowane są starania, aby wsparcie kierowane do klientów pomocy społecznej było adresowane
właściwie, powinniśmy koncentrować działania instytucji na tych beneficjentach, którzy rzeczywiście pomocy
potrzebują, a następnie dostosowywać charakter pomocy do ich sytuacji i potrzeb. Oczywiście nie jest możliwe,
aby instytucje pomocy społecznej były w stanie dostosowywać pomoc do indywidualnej sytuacji każdego swojego klienta. Byłoby to zbyt kosztowne i nie zawsze uzasadnione. Niemniej jednak informacje dające możliwość
właściwego zdiagnozowania problemu, a następnie określenia podobnych pod względem charakterystyk grup
beneficjentów (segmentacja) — pozwolą uzyskać korzyści w postaci skuteczniejszej pomocy potrzebującym,
z jednoczesną optymalizacją zasobów i kosztów instytucji.
Aby móc jednoznacznie stwierdzić, kto potrzebuje pomocy i jaka jej forma byłaby najbardziej właściwa, dane
sprawozdawcze z systemu pomost okazują się niewystarczające. Tego typu decyzje wymagają bowiem szeregu
informacji „miękkich” (takich jak poniżej), które możemy uzyskać właśnie w drodze realizacji badań.
Informacje o beneficjentach, które możemy uzyskać podczas realizacji badań:
 postawy beneficjentów pomocy społecznej — cele życiowe, wyznawane wartości, poglądy polityczne, opinie na temat roli państwa
i roli pomocy społecznej, aktywność w dążeniu do przezwyciężenia sytuacji życiowej
 poziom i wymiary wykluczenia społecznego — kondycja psychiczna, stan zdrowia, uczestniczenie w życiu społecznym, poziom
korzystania z kultury, występujące problemy w środowisku rodzinnym, przyczyny/ źródła występowania problemów, długotrwałość
występowania problemów
 sytuacja materialna beneficjentów i członków gospodarstwa domowego — źródła utrzymania, ocena sytuacji materialnej,
stopień zaspokojenia potrzeb życiowych, posiadanie dóbr, struktura ponoszonych wydatków, zadłużenie i problemy z regulowaniem
zobowiązań
 wiedza na temat dostępnych usług i instrumentów wsparcia — źródła pozyskiwania wsparcia, częstotliwość korzystania z określonych usług i instrumentów pomocy społecznej, korzystanie z form wsparcia poza Systemem Pomocy Społecznej, deklarowane potrzeby
dotyczące konkretnych form wsparcia oraz oczekiwania co do ich natężenia/wysokości.
Badania społeczne mogą nie tylko rozszerzać podstawowy obszar diagnozy beneficjentów, pozwalając bardziej
szczegółowo dokonać oceny ich sytuacji, ale także dostarczać wielu innych pożytecznych informacji dla realizacji
polityki społecznej. Oto wybrane przykłady takich zastosowań:
Diagnoza potrzeb pomocy społecznej
Dzięki badaniu beneficjentów, służby pomocy społecznej są w stanie mierzyć skalę potrzeb na danym obszarze,
jak i definiować swoją rolę, uzyskując odpowiedź na pytanie: na ile dostępne działania i instrumenty realizują
założone cele. Informacje na temat skali potrzeb i dostępności usług mogą być wykorzystywane do opracowywania planów działań i strategii instytucji. Rozszerzona diagnoza potrzeb może być również ukierunkowana na
określanie profili klientów pomocy społecznej wymagających objęcia podobnymi formami i instrumentami wsparcia.
Empiryczne dane na temat potrzeb stanowią mocny argument podczas pozyskiwania środków finansowych na
działanie instytucji. Takie wymagania stawiane są m.in. podczas aplikowania o środki finansowe z Europejskiego
Funduszu Społecznego, gdzie ważnym kryterium oceny projektów jest odpowiednia diagnoza potrzeb. Wymogi
aplikacyjne kładą bowiem nacisk, aby prowadzone projekty jak najlepiej realizowały cele danego programu
i odpowiadały potrzebom beneficjentów.
Ewaluacja realizowanych działań
Powtarzalne pomiary wśród beneficjentów pozwalają monitorować efekty udzielanego wsparcia. Na podstawie
tego rodzaju informacji instytucje pomocy społecznej zyskują usystematyzowane wnioski z dotychczasowych
działań, dzięki którym mogą doskonalić swoje procesy. Wykorzystując gromadzone informacje możemy lepiej
uwzględnić realia realizacji polityki publicznej oraz właściwie wyznaczać cele. Badania również mogą dostar4
opracowanie spss
czać nam wiedzy na temat potencjalnych problemów, jakie pojawiają się podczas realizacji usług. W ten sposób
badania społeczne w pewnym stopniu pełnią rolę konsultacji społecznych.
Przykładowe problemy badań ukierunkowanych na doskonalenie usług świadczonych
przez instytucje pomocy społecznej
 Jaki jest poziom znajomości usług i instrumentów wsparcia wśród beneficjentów?
 Skąd beneficjenci pozyskują informację na temat możliwości uzyskania pomocy?
 Jaka część beneficjentów korzystała z określonych form wsparcia pomocy społecznej?
 Kiedy beneficjenci korzystali z określonych form wsparcia?
 W jakim stopniu formy wsparcia z których korzystali beneficjenci, przyczyniły się do poprawy ich sytuacji?
 Które formy wsparcia zdaniem beneficjentów byłyby w ich sytuacji najbardziej skuteczne?
 Z jakich form wsparcia beneficjenci chcieliby skorzystać?
 Jakie problemy związane ze skorzystaniem z określonych form wsparcia napotykają beneficjenci?
 Które z wymienianych problemów są najbardziej istotne zdaniem beneficjentów?
 Jakie zdaniem beneficjentów są główne czynniki poprawy jakości określonych usług i instrumentów pomocy społecznej pod
względem: dostępności, czasu trwania wsparcia, wymiaru wsparcia, poziomu dopasowania do sytuacji beneficjenta, itp.?
Diagnozowanie stopnia uzależnienia od pomocy społecznej i identyfikowanie
potencjalnych nadużyć
Nie od dzisiaj wiadomo, że część beneficjentów nadużywa istniejącego systemu po to, aby zapewnić sobie
utrzymanie na koszt Państwa. Co prawda badania nie wskażą nam wprost takich beneficjentów, trudno bowiem
oczekiwać pozytywnej odpowiedzi respondenta np. na pytanie „Czy zdarza się Panu (i) korzystać w sposób
nieuprawniony ze świadczeń pomocy społecznej?”.
Badania mogą natomiast dostarczyć wielu innych informacji na temat sytuacji beneficjentów, które mogą pośrednio wskazywać na problem „wyuczonej bezradności”, czy wykorzystywania systemu. Taką rolę mogą pełnić
m.in. pytania o poziom aktywności beneficjentów i poziom determinacji do usamodzielnienia się. Istotne znaczenie
dla oceny nastawienia do Systemu Pomocy Społecznej mogą mieć także pytania o opinie na temat opiekuńczej
roli Państwa. Oto przykłady takich pytań:
W jakim stopniu zgadza się Pan (i) z następującymi stwierdzeniami? (proszę ocenić w skali od 1 do 5)
1 — zdecydowanie zgadzam się
2 — raczej się zgadzam
3 — trudno powiedzieć
4 — raczej się nie zgadzam
5 — zdecydowanie nie zgadzam się
1
2
3
4
5
Państwo powinno zapewniać godne warunki życia wszystkim obywatelom





Państwo powinno gwarantować pomoc materialną wszystkim potrzebującym





Państwo powinno raczej wyrównywać szanse, niż wyrównywać poziom życia
swoich obywateli





Państwo przede wszystkim powinno pomagać tym osobom, które mają szansę
na usamodzielnienie się





Wielkość pomocy powinna być uzależniona od indywidualnych starań
i zaangażowania potrzebujących





Klienci pomocy społecznej przede wszystkim potrzebują pomocy materialnej, a dopiero
kiedy będzie ona zapewniona — możliwości korzystania z pozostałych form wsparcia





Pomoc potrzebującym powinna być bardziej nastawiona na efekty,
niż na zapewnienie podstawowych potrzeb potrzebujących





Brak aktywności w przezwyciężeniu trudnej sytuacji życiowej ze strony beneficjentów może świadczyć o problemach psychologicznych beneficjenta i o utracie motywacji do działania. Jeśli jednak okazuje się, że osobom
charakteryzującym się niską aktywnością w tym zakresie towarzyszy dobre samopoczucie i zdecydowane opinie
na temat opiekuńczej roli Państwa — wówczas z dużym prawdopodobieństwem będziemy mogli podejrzewać,
że mamy do czynienia z wyuczoną bezradnością — nacechowaną klienckim podejściem do pomocy społecznej
i nastawieniem na uzyskiwanie świadczeń.
Pewna część osób charakteryzujących się klienckim podejściem do pomocy społecznej z pewnością będzie
specjalizować się w uzyskiwaniu świadczeń. W tym kontekście szczególnie może pomóc realizacja badań nieanonimowych, które dają możliwość porównania odpowiedzi konkretnych respondentów z danymi si pomost.
5
opracowanie spss
Zwiększenie efektywności projektów realizowanych w ramach przeciwdziałania ubóstwu
i wykluczeniu społecznemu z wykorzystaniem analizy danych
W analogiczny sposób można także porównywać niezależne opinie poszczególnych członków rodzin beneficjentów. Generalnie, wszelkie istotne niespójności, jakie mogą wówczas wystąpić, np. pomiędzy obiektywną
sytuacją życiową beneficjenta (dane z systemu pomost) a deklarowaną sytuacją respondenta, mogą wskazywać
tych beneficjentów, którzy „specjalizują się” w wykorzystywaniu świadczeń pomocy społecznej. W ten sposób
dzięki analizie będziemy także mogli wykrywać przypadki nadużyć. Co prawda pod tym względem w Polsce
nie prowadzi się jeszcze usystematyzowanych kontroli, ale w związku z potrzebą reformy finansów publicznych
z pewnością jest to kwestia niedalekiej przyszłości.
Aby identyfikować postawy nastawione na wykorzystywanie systemu, warto także skorzystać z pytań projekcyjnych, stosowanych w badaniach psychologicznych. Oto przykład:
Proszę wyobrazić sobie sytuację, że Pan Kowalski — przeciętny mieszkaniec Pana (i) okolicy — znajduje
na ulicy walizkę z 50 000 złotych, a w niej wyciąg bankowy z imieniem i nazwiskiem. Jak Pan (i) sądzi, jak
postąpiłby on w takiej sytuacji (proszę wybrać jedną najbardziej prawdopodobną odpowiedź):
 Zabierze walizkę do domu i przywłaszczy znalezione pieniądze
 Spróbuje samodzielnie odnaleźć osobę, która mogła zagubić taką walizkę, aby domagać się znaleźnego
 Zabierze walizkę do domu, aby najpierw przedyskutować z rodziną co w takiej sytuacji zrobić
 Bez namysłu skontaktuje się z policją lub bankiem, aby poinformować o znalezieniu walizki
Kolejne pytania mogą brzmieć:
Jak Pana (i) zdaniem powinien postąpić znalazca takiej walizki?
Jak Pan (i) postąpiłaby w takiej sytuacji?
jaki model badań?
cz y urząd jest w stanie zrealizować dobre badanie
Decydując się na realizację badań, instytucje publiczne stają przed podstawowym dylematem: czy realizować
badania samodzielnie, czy też zlecać je podmiotom zewnętrznym? Każdy z tych modeli ma swoich zwolenników
i przeciwników. Zwolennicy zlecania badań na zewnątrz często podnoszą, że instytucje publiczne nie mają
czasu, odpowiednich zasobów, ani odpowiednio wykwalifikowanych osób do tego, aby prowadzić samodzielnie
badania. Ale czy tak jest rzeczywiście? Spróbujmy odpowiedzieć na tego typu argumenty.
2. W tej części prezentujemy
szerszy kontekst procesu
badawczego, który uwzględnia
dodatkowo identyfikację
Problem 1. Czas realizacji badania
Każde badanie, począwszy od zdefiniowania potrzeby informacyjnej, aż do uzyskania wymaganych informacji,
jest procesem, który wymaga czasu. Sam proces zazwyczaj przebiega liniowo i obejmuje następujące etapy:
 identyfikacja potrzeb informacyjnych
 sformułowanie problemu badawczego
 przygotowanie narzędzi badawczych (kwestionariusza)
 gromadzenie danych (fieldwork)
 przygotowanie i czyszczenie danych
 analiza i wykorzystanie wyników (zaspokojenie potrzeb informacyjnych) 2 .
potrzeb informacyjnych
i zaspokojenie tych potrzeb.
Chcemy bowiem podkreślić
podstawowy cel badań,
Czy na pewno badania zlecane na zewnątrz pozwolą zrealizować ten proces szybciej? Jeśli do procesu realizacji
badania doliczymy czas potrzebny na przygotowanie siwz i przeprowadzenie postępowania okazuje się, że
realizacja badań zlecanych na zewnątrz trwa o wiele dłużej, niż wydaje się to na pierwszy rzut oka.
który powinien być ściśle
zorientowany na wpieranie procesów decyzyjnych. Im lepsza,
bardziej precyzyjna diagnoza
potrzeb informacyjnych, tym
Czy możemy jakoś poradzić sobie z czasochłonnością procesu badawczego? Naszą odpowiedzią na to pytanie
są systemy do realizacji badań — takie jak system pasw Data Collection, które są w stanie istotnie ten proces
optymalizować (m.in. pozwalając realizować wybrane etapy jednocześnie, czy eliminując niektóre czynności
— np. etap przygotowania i czyszczenia danych).
łatwiej będzie sformułować
problemy badawcze i przygotować odpowiednie narzędzia.
Samo badanie będzie w stanie
lepiej dostarczyć lepszych
wniosków i informacji o aplikacyjnym charakterze.
6
opracowanie spss
przygotowanie
kwestionariuszy
wykorzystanie
wyników
data
collection
gromadzenie
danych
standardowo
z data collection
projektowanie
kwestionariusza
projektowanie
gromadzenie
danych
analiza danych
przygotowanie
danych
czas
analiza danych
gromadzenie
danych
wykorzystanie
wyników
wykorzystanie
wyników
wartość
dodana
wsparcie decyzji
wsparcie decyzji
System przełamuje liniowość procesu badawczego, co generuje wyraźną wartość dodaną (skrócenie procesu
badawczego, ograniczenie zasobów do wykonania badania, wpływ na jakość uzyskiwanych danych).
Problem 2. Dostęp do respondentów a wykonalność badania
Kolejną kwestią, o której należy wspomnieć jest problem dotarcia do respondentów. W przypadku modelu badań
wykonywanych przez agencje badawcze mamy w zasadzie dwie możliwości. Pierwsza to badanie wśród beneficjentów na zasadzie rekrutacji w terenie. W przypadku beneficjentów pomocy społecznej taki sposób okazuje się
jednak nieefektywny i bardzo kosztowny. Dość trudno bowiem pozyskać respondenta — klienta pomocy społecznej
do udziału w badaniu na ulicy, osiedlu, czy też chodząc od mieszkania do mieszkania. Nawet jeśli potencjalny
respondent będzie klientem pomocy społecznej, niewielka część z nich będzie gotowych przyznać, że rzeczywiście korzysta z pomocy społecznej. Jest to bowiem kwestia drażliwa. Jednocześnie wymogi dotyczące ochrony
danych osobowych pozostają bardzo restrykcyjne i przekazanie agencji badawczej danych kontaktowych do
swoich podopiecznych jest dość skomplikowane (konieczne jest tutaj spełnienie wymagań dotyczących ochrony
danych i poinformowanie o tym giodo).
Druga metoda dotarcia do respondentów polega na realizacji wywiadów podczas rutynowej działalności
urzędu. Trudno wyobrazić sobie bardziej dogodne organizacyjnie warunki dla realizacji badań wśród beneficjentów pomocy społecznej gdzie indziej niż w urzędzie, do którego beneficjenci systematycznie się zgłaszają
lub w miejscu zamieszkania respondenta, np. podczas wywiadu środowiskowego. Chociaż praktyka wskazuje,
że to raczej pracownik socjalny udaje się do klienta niż klient odwiedza urząd, to nie oznacza to, iż nie możemy
realizować badań z beneficjentami w urzędzie. Połączenie obu metod przeprowadzenia badania z pewnością
wpłynie pozytywnie na jego wykonalność i zapewni również jego większą reprezentatywność.
Inną kwestią związaną z dostępem do respondentów jest możliwość realizacji badań o charakterze nieanonimowym, o zastosowaniu której już wcześniej wspominaliśmy. Podczas realizacji badań nieanonimowych możemy
bezpośrednio dotrzeć do interesującej nas grupy respondentów (np. osób korzystających z danej formy wsparcia,
osób zagrożonych wykluczeniem społecznym z określonej kategorii wiekowej, czy osób zamieszkujących dany
teren, np. dotknięty klęską żywiołową). Dzięki badaniom nieanonimowym nie ma potrzeby zadawania pytań
metryczkowych (odpowiednie dane mamy przecież w si pomost) i można skoncentrować się bezpośrednio na
uzyskaniu potrzebnych informacji. Pozwala to skrócić czas wywiadu do niezbędnego minimum i minimalizuje
niedogodności związane z prowadzeniem badania dla respondenta.
Zgromadzenie danych o charakterze nieanonimowym daje nam ponadto tę możliwość, że możemy precyzyjniej
zareagować na potrzeby naszych beneficjentów (np. planując projekt adresowany do określonej kategorii
klientów pomocy społecznej).
7
rysunek 1.
pasw Data Collection
to kompletna platforma
do prowadzenia badań,
zintegrowana z popularnym
statystycznym programem
pasw Statistics
opracowanie spss
Zwiększenie efektywności projektów realizowanych w ramach przeciwdziałania ubóstwu
i wykluczeniu społecznemu z wykorzystaniem analizy danych
Reasumując, służby pomocy społecznej mają wyraźną przewagę nad agencjami badawczymi pod względem
wykonalności badania. O ile agencje mają większe możliwości wykonawcze (np. dysponują siecią ankieterów),
o tyle pod względem organizacyjnym zdecydowanie łatwiej jest zrealizować badanie przez pracowników
urzędu.
3. cawi (Computer Assisted Web
Interviewing) — ankieta internetowa. Jest to technika badań
Problem 3. Wpływ na proces gromadzenia danych
Kolejną istotną sprawą jest to, czy mamy w urzędzie odpowiednie osoby, które mogą zrealizować badanie. Otóż
i w tym kontekście może okazać się, że ta racja pozornie przemawiająca za agencją badawczą nie jest wprost
oczywista. Każde badanie, z wyjątkiem badań cawi 3, wymaga kontaktu ankietera z respondentem. Warunkiem
rzetelności badania jest m.in. to, aby ankieterzy byli odpowiednio przygotowani do realizacji badania (przeszkoleni), zmotywowani (wynagradzani za ilość i jakość wywiadów) i nadzorowani.
ilościowych, w której pytania
kwestionariuszowe pobierane
są ze strony internetowej
organizatora badania i przekazywane do respondenta, który
udziela odpowiedzi za pomocą
komputera podłączonego do
Internetu. Ze względu na to,
W sytuacji, kiedy badanie zlecane jest na zewnątrz, Zamawiający nie ma bezpośredniego wpływu na te ważne
aspekty realizacji badania. Realizacja badania w terenie (fieldwork) ma jednocześnie fundamentalne znaczenie
dla jakości uzyskanych danych i rzetelności wyników uzyskanych podczas badania. Jeśli nie zapewnimy odpowiedniej kontroli procesu gromadzenia danych (realizacji wywiadów), może okazać się, że wartość informacyjna
uzyskanych danych będzie mocno ograniczona przez występujące błędy i braki danych. W przypadku badań
realizowanych przez instytucje publiczne sieć ankieterską tworzą pracownicy urzędów. Instytucje mają bezpośredni wpływ na to kto i w jaki sposób będzie realizował wywiady.
iż badania cawi pozwalają
na jednoczesne prowadzenie
dużej ilości niezależnych
wywiadów, co oznacza niskie
koszty jednostkowe, oraz możliwość dotarcia do respondentów trudno dostępnych
Wiele problemów, jakie towarzyszą realizacji badań, z powodzeniem można wyeliminować stosując techniki
badań wspomaganych komputerowo (capi, cati, cawi). W każdej z tych technik na etapie tworzenia narzędzi
badawczych możemy wpływać na kształt danych wynikowych, np. wymagać odpowiedzi respondenta na
określone pytania, definiować liczbę lub zakres dopuszczalnych odpowiedzi, czy kontrolować spójność logiczną
udzielanych odpowiedzi. Techniki wspomagane komputerowo mogą wydatnie skrócić czas realizacji badania
(brak potrzeby transkrypcji wywiadów do bazy danych).
(np. rozproszonych geograficznie), zyskują coraz większą
popularność.
Naszym zdaniem, pracownicy instytucji publicznych, dysponując odpowiednimi narzędziami do prowadzenia
badań, są w stanie zagwarantować co najmniej równie, o ile nie bardziej rzetelny proces gromadzenia informacji,
jak ankieterzy pracujący dla agencji badawczych.
Problem 4. Odmowa respondentów udziału w badaniu
W przypadku badań wśród osób zagrożonych wykluczeniem społecznym, możemy mieć systematycznie pojawiający się problem związany z odmowami respondentów do udziału w badaniu. Niski poziom odpowiedzi na
ankietę (tzw. response rate) może wpływać dwojako na projekt: wydłużać jego realizację i zwiększać koszty
jednostkowe wywiadu. Tutaj także okazuje, się że pracownicy urzędu mają wyraźną przewagę w stosunku do
etatowych ankieterów. Respondenci będą bowiem mniej skłonni odmówić udzielenia wywiadu, jeśli poprosi ich
o to pracownik socjalny.
Osobnymi kwestiami, które należy mieć na względzie projektując badanie jest tzw. efekt ankieterski, generujący
problem związany z wpływem ankietera na odpowiedzi udzielane przez respondenta.
W przypadku badań prowadzonych przez pracowników instytucji pomocy społecznej istnieje tendencja, że
respondenci mogą wyolbrzymiać skalę swoich problemów lub odpowiadać w taki sposób jak według nich życzyłby
sobie pracownik urzędu. Respondenci mogą także świadomie mijać się z prawdą, jeżeli będą podejrzewać, że
szczera odpowiedź w jakikolwiek sposób będzie mogła przynieść negatywne konsekwencje (np. wiązać się
z utratą świadczeń). Należy więc unikać pytań trudnych, jak np. podawane już wcześniej przykładowe pytanie,
„Czy zdarza się Panu (i) korzystać w sposób nieuprawniony ze świadczeń pomocy społecznej?”.
Dużą rolę dla minimalizowania efektu ankieterskiego i zapewnienia szczerych odpowiedzi respondentów odgrywa
dobre rozpoczęcie badania. Istotne jest, aby w zaproszeniu do udziału w badaniu, czyli na wstępie wywiadu
szczerze i rzeczowo przedstawić cele i założenia badania. Chodzi przecież o to, aby dzięki uzyskanym wynikom
pomoc instytucji publicznych dla beneficjentów realizowana była skuteczniej.
Problem 5. Znajomość tematu, a jakość wniosków badawczych
Zdefiniowanie problemów badawczych, opracowanie odpowiedniego kwestionariusza oraz analiza zgromadzonych danych wymagają zrozumienia tematu i dysponowania odpowiednią wiedzą merytoryczną na temat
8
opracowanie spss
analizowanego zagadnienia. Z tych powodów wnioski z badań własnych realizowanych przez instytucje pomocy
społecznej będą zazwyczaj miały charakter bardziej pogłębiony i będą bardziej praktyczne.
Naszym zdaniem, doświadczony pracownik służb społecznych, dysponując podstawową znajomością metodologii
badań i obsługi narzędzi do analizy danych, będzie w stanie uzyskać bardziej satysfakcjonujące wnioski, niż
doświadczony badacz, który — choć biegły w analizie danych — nie będzie znać dobrze tematu tejże analizy. Aby
uzyskać dobre jakościowo wnioski analityczne, nie tyle potrzebna jest bowiem wiedza techniczna i doświadczenie
badacza, co znajomość i zrozumienie tematu badania4 . Oczywiście najkorzystniej jest, aby osoby zajmujące
się badaniami w urzędzie dysponowały i jednym, i drugim. Z taką korzystną sytuacją mamy zresztą dość często
do czynienia, gdyż wielu pracowników pomocy społecznej jest absolwentami kierunków socjologii i psychologii.
4. Z naszych obserwacji wynika,
że zdecydowana większość
raportów z badań nie wymaga
specjalistycznej wiedzy
Z powyższej argumentacji wynika, że badania wśród beneficjentów w obszarze polityki społecznej mogą
z powodzeniem być realizowane samodzielnie przez instytucje pomocy społecznej — bez udziału podmiotów
zewnętrznych. Oczywiście zdarzają się takie sytuacje i okoliczności, kiedy warto rozważyć możliwość realizacji
badań na zewnątrz lub we współpracy z partnerami. Jednak niezależnie od modelu realizacji badania, instytucja
publiczna powinna systematycznie dążyć do rozwijania swojej wiedzy i doświadczeń w tym zakresie. Nie tylko
po to, aby samodzielnie uzyskiwać wartościowe informacje, ale również po to, aby być partnerem potrafiącym
stawiać odpowiednie wymagania i pytania swoim wykonawcom (np. agencjom badawczym).
Pamiętajmy, że obowiązek gospodarnego dysponowania środkami publicznymi wśród podmiotów publicznych
dotyczy nie tylko realizacji samych polityk ale także i realizacji badań. Ważne jest zatem, aby badania realizowane były rzetelnie i z zachowaniem standardów.
w zakresie analizy danych.
Aby przygotować użyteczne
wnioski z badania wystarczy
rozumieć, jak w zbiorze danych
kodowane i opisywane są
zmienne, dysponować wiedzą
w zakresie podstawowych technik analitycznych (statystyki
częstości, statystyki opisowe,
tabele krzyżowe, podstawowe
przekształcenia danych)
Kwestie techniczne i to w jaki sposób nowoczesne narzędzia do gromadzenia danych mogą ułatwić to zadanie,
pozostawiamy jako pretekst do dalszej dyskusji i zachętę do kontaktu z spss Polska.
i umiejętnością obsługi narzędzi analitycznych (wyliczanie
nowych zmiennych, tworzenie
Przykładowe obszary analiz przydatne z punktu widzenia konstruowania
projektów przeciwdziałających ubóstwu i wykluczeniu społecznemu.
tabel i wykresów).
Wykorzystanie danych gromadzonych w si pomost oraz badań społecznych pozwala uzyskać nowe wymiary
wiedzy o klientach pomocy społecznej i odpowiednio dostosować działania do ich potrzeb oraz założeń polityki
społecznej.
Narzędzia analizy danych pomagają wykorzystać gromadzone dane i w łatwy sposób dokonać analizy zarówno
w zakresie podstawowego opisu statystycznego z wykorzystaniem wizualizacji graficznej, jak również w postaci
analiz wielowymiarowych, dzięki którym możliwe jest generowanie wiedzy o homogenicznych grupach klientów,
przewidywanie kosztów świadczeń, czy przypisywanie szans na usamodzielnienie ekonomiczne.
Zastanówmy się teraz jakie rodzaje analiz można wykonać w oparciu o omawiane dane i jak mogą się one
przydać do podejmowania decyzji.
grupowanie
Pomoc kierowana do rodzin jest każdorazowo rozpatrywana indywidualnie, jednak przyświecają jej wytyczne
pozwalające wyodrębniać rodziny, do których ta pomoc ma trafić. Są to zwykle kryteria dochodowe i zdrowotne
wyznaczające określony poziom ubóstwa lub braku możliwości samodzielnego funkcjonowania.
Pamiętajmy jednak, że liczba klientów pomocy społecznej jest ogromna i pomimo, że zostali oni wyodrębnieni
ze społeczeństwa na podstawie określonych kryteriów, to sami w sobie mogą dzielić się na szereg jednorodnych
grup, charakteryzujących się określonymi cechami demograficznymi, wzorcami zachowań itp. Segmentacja, czyli
wyodrębnienie takich grup, będzie pomocna w późniejszym kierowaniu adekwatnej pomocy do danej grupy.
Przykład. Z systemu pomost możemy pozyskać informacje o świadczeniobiorcach, takie jak:
wiek
 typ gospodarstwa domowego
 płeć
 kwota ogółem otrzymanych świadczeń
 stan cywilny
 średnia wartość świadczenia
 wykształcenie
 liczba otrzymanych świadczeń
 sytuacja na rynku pracy
 czas korzystania z pomocy społecznej
 źródła dochodu
 wystąpienie danych przyczyn przyznania pomocy
 klasa miejscowości zamieszkania
 otrzymanie danego rodzaju świadczenia.

9
opracowanie spss
Zwiększenie efektywności projektów realizowanych w ramach przeciwdziałania ubóstwu
i wykluczeniu społecznemu z wykorzystaniem analizy danych
Dodatkowo w ramach badań społecznych można uzyskać takie informacje jak:
opinia o skuteczności (przydatności) otrzymywanej pomocy
 informacja o planach w zakresie podejmowania działań mających na celu usamodzielnienie ekonomiczne
 zmierzenie postaw typu: samodzielność — brak samodzielności, roszczeniowość.

Grupowanie wykonane w oparciu o powyższe zmienne pozwoli podzielić klientów nie tylko ze względu na
podstawowe cechy demograficzne (czyli np. osoby starsze i schorowane versus osoby w wieku produkcyjnym
długotrwale bezrobotne), ale również dokonać bardziej dogłębnych podziałów związanych z wzorami zachowań
w zakresie pozyskiwania różnych świadczeń, nawarstwienia się problemów w rodzinie (współwystępowanie
różnych przyczyn przyznania pomocy i różnych rodzajów świadczenia), czy prezentowanymi postawami.
Możemy sobie wyobrazić, że odpowiednia analiza doprowadziłaby nas do wyodrębnienia homogenicznych
grup wśród osób, które korzystają ze świadczeń pomocy z innych powodów niż niepełnosprawność i długotrwała
choroba, a co za tym idzie osób, które potencjalnie mogą podjąć zatrudnienie.
Potencjalne grupy mogłyby być następujące:
długotrwale bezrobotni korzystający z pomocy z wielu przyczyn i otrzymujący różne rodzaje świadczeń, niezainteresowani podjęciem pracy;
 samotne matki z dziećmi korzystające długo z pomocy (różne formy świadczeń), z silną postawą roszczeniową;
 samotne matki z dziećmi korzystające długo z pomocy (różne formy świadczeń) zdeterminowane, by usamodzielnić się ekonomicznie;
 wychowankowie placówek opiekuńczo-wychowawczych mający problemy z samodzielnym funkcjonowaniem,
z rozwiniętą postawą roszczeniową;
 osoby, które były w systemie pomocy społecznej nie dłużej niż 6 miesięcy, otrzymały świadczenia na niewielką
kwotę, w średnim wieku, z wykształceniem przynajmniej średnim, żyjące w rodzinach 2–4 osobowych, podejmujące samodzielnie działania mające na celu usamodzielnienie.

Powyższa koncepcja analizy klientów może nam skutecznie pomóc planować działania dla poszczególnych
grup. Można np. uruchomić programy w postaci kontraktów socjalnych dla osób charakteryzujących się chęcią
usamodzielnienia i przyznać im wysokie zasiłki przez określony czas, w zamian za zobowiązanie do zapewnienia
sobie w tym czasie warunków i możliwości do podjęcia samodzielnego życia.
Z drugiej strony możliwe będzie zrewidowanie sensowności działań pomocowych w postaci zasiłków dla osób
zdecydowanych nie podejmować pracy i przemyślenie odpowiednich działań mających na celu doprowadzenie
do zmiany postaw tych osób i wypracowania wzorców zachowań dających szansę na podjęcie samodzielnego
życia poza systemem pomocy społecznej.
W tym wypadku z pomocą przychodzą nowoczesne rozwiązania technologiczne, takie jak system analizy danych
pasw Statistics. Dysponuje on szerokim wachlarzem technik analizy danych. Algorytmy grupowania i klasyfikacji
dostępne w pakietach oprogramowania statystycznego, takie jak hierarchiczna analiza skupień czy analiza
skupień metodą k-średnich pozwalają nam dokonać grupowania i doprecyzowania profili charakteryzujących
poszczególne grupy.
prognozowanie zmian w segmentach klientów
Jeżeli mamy wykonaną segmentację (grupowanie) klientów bądź rodzin, możemy wykonać analizy pozwalające
nam oszacować np. zmiany liczności tych segmentów lub kosztów z nimi związanych w zależności od podejmowanych działań.
Przykład. Załóżmy, że ops postanawia uruchomić program aktywizacyjny dotyczący rodzin od lat korzystających z pomocy społecznej, charakteryzujących się silną postawą roszczeniową. Znajomość wielkości tego
segmentu pozwoli oszacować koszty zasobów osobowych i finansowych, jaką należy do niego skierować w celu
np. wypracowania postaw sprzyjających usamodzielnieniu.
10
opracowanie spss
zastosowanie metod predykcyjnych do pl anowania dział ań
Dane gromadzone w bazach danych oraz dane z badań społecznych tworzą nam pewną informację historyczną,
która może być skutecznie wykorzystana do planowania działań pomocowych. Wychodzimy tu z założenia, że
zjawiska społeczne zaobserwowane w niedalekiej przeszłości będą miały tendencję do powtórzenia się w przypadku zaistnienia podobnych okoliczności.
Instytucje komercyjne od lat wykorzystują ten mechanizm w celu bardziej skutecznego docierania do klientów.
Przykładem jest określanie prawdopodobieństwa pozytywnej odpowiedzi na ofertę marketingową czy też prawdopodobieństwa spłacenia kredytu. Odpowiednie algorytmy wielowymiarowej analizy danych, takie jak: regresja
logistyczna, drzewa klasyfikacyjne, czy analiza dyskryminacyjna pozwalają nam określić profile klientów, którzy
z prawdopodobieństwem na oczekiwanym poziomie odpowiedzą pozytywnie na ofertę lub spłacą kredyt.
Analogicznie, metody te, po odpowiednim sformułowaniu celów analizy, z powodzeniem można zastosować
w pomocy społecznej.
Przykład. Załóżmy, że ops realizował program pomocowy w ramach środków UE mający na celu wsparcie
w dążeniu do usamodzielnienia ekonomicznego zawierającego również świadczenia pieniężne.
Z danych historycznych możemy wygenerować zmienną binarną (tj. zmienną przyjmującą dwie wartości):
projekt spowodował usamodzielnienie tak /nie. Możemy teraz w oparciu o dostępne dane stworzyć profil
charakteryzujący osoby, wobec których program okazał się skuteczny. Dzięki tej wiedzy kolejne rekrutacje do
analogicznych programów pomocowych będą bardziej trafne, gdyż znamy profil osób/rodzin, wobec których
pomoc rzeczywiście zadziałała. Uzyskujemy dzięki temu wyższą wartość dodaną z wydatkowanych środków
i wysoką efektywność realizacji projektu. Wcześniej wykonane grupowanie może ponadto odpowiadać wynikom
takiej analizy, tzn. wyodrębniony wcześniej segment będzie obejmował większość osób/rodzin wobec których
projekt okazał się skuteczny.
w ykry wanie naduż yć, niegospodarności, błędów w danych
Realizacja zadań analitycznych w tym zakresie pozwala skutecznie wykrywać nadużycia i tym samym zapobiegać powstawaniu patologii w przyszłości. Narzędzia analizy danych pozwalają szybko wychwycić wszelkie
anomalie w zakresie poszczególnych zmiennych (np. wartość świadczeń odbiegająca w sposób istotny statystycznie od wartości przeciętnej), jak również poprzez pryzmat wielu zmiennych (np. osoby otrzymujące wyższe
niż przeciętnie świadczenia z tytułu niepełnosprawności w postaci tylko zasiłków celowych specjalnych). Część
wykrytych anomalii, które potencjalnie mogą być przykładami nadużyć, będzie wynikać z błędów wprowadzania
danych. Identyfikacja tego typu przypadków pozwoli poprawić jakość danych i zapewni rzetelność wyników
prowadzonych analiz.
W niniejszym artykule przedstawiliśmy pomysły w zakresie wykorzystania danych gromadzonych w si pomost
i danych pochodzących z badań społecznych. Z punktu widzenia praktyki analitycznej niepełne wykorzystanie
potencjału informacyjnego, jakim jest si pomost i poszukiwanie innych źródeł danych byłoby działaniem nieracjonalnym. Narzędzia analizy danych z powodzeniem pomogą analitykom pracującym w jednostkach pomocy
społecznej odkryć nowe, nieraz nieznane wymiary charakteryzujące beneficjentów pomocy społecznej.
Wiedza uzyskana w wyniku analizy będzie stanowiła zdecydowanie bardziej precyzyjną podstawę do opracowywania projektów mających na celu walkę z wykluczeniem społecznym, niż wiedza dostarczana przez
zagregowane zestawienia i raporty.
Mamy nadzieję, że artykuł ten zachęci wszystkich użytkowników si pomost do pełniejszego wykorzystania
informacji przez instytucje pomocy społecznej, jak również zainspiruje je do samodzielnego prowadzenia badań
ankietowych.
11
spss polska
ul. Racławicka 58
30–017 Kraków
tel./faks 012.636.96.80
e–mail: info @ spss.pl
www.spss.pl
www.analizadanych.pl
www.webmining.pl