Förmågan att samla in och lära av stora mängder data har varit en viktig drivkraft för innovation under de senaste decennierna. Allt från sjukvård – tänk patientanalyser, bärbara enheter och covid-19-svaret – på transport – Uber och Lyft – på underhållning – Netflix – drivs nu av data och statistik.

Men förmågan att samla in bra data, Förmågan att hämta insikter från det och färdigheterna att omvandla dessa insikter till förändring är inte jämnt spridda över hela världen.

Att ta en sida från hur Läkare utan gränser skickar medicinsk personal och expertis till utvecklingsländer, vissa organisationer har börjat göra samma sak med statistik. Men totalt sett, Behovet av att förbättra den lokala statistiska kapaciteten i utvecklingsländerna är fortfarande i stort sett ouppfyllt.

Vi är två matematiker vid University of Colorado Boulder och är en del av ett projekt som heter Laboratory for Interdisciplinary Statistical Analysis som arbetar med att utveckla statistisk infrastruktur över hela världen. Målet med programmet är att hjälpa till att bygga datavetenskaplig infrastruktur i utvecklingsländer. I 10 länder och räknat, vi har startat "stat labs" – akademiska centra som utbildar unga statistiker att samarbeta i viktiga lokala statistikprojekt.

Där statistik spelar roll

Fördelarna med ett program som Läkare utan gränser är uppenbar – gruppen tillhandahåller sjukvård. Fördelen med förbättrad statistisk kapacitet är svårare att se men kan vara lika viktig.

Till exempel, under det stora kolerautbrottet i London 1854, John Snow använde statistisk datainsamling och analys för att identifiera och stänga av den förorenade vattenpumpen. Senare Det året, Florence Nightingale, grundaren av modern omvårdnad, använd statistik för att visa att enkla hygienåtgärder drastiskt skulle kunna minska infektioner och dödsfall på sjukhus.

Varje år, Världsbanken betygsätter länder på en skala från 1-100. Den ena representerar en fullständig brist på grundläggande statistiska data och analyskapacitet, och 100 representerar den statistiska kapaciteten för en utvecklad nation som USA. Enligt 2020-rapporten, den genomsnittliga statistiska kapaciteten för länder i Afrika söder om Sahara, Sydasien och Latinamerika är 57,1, 69,8 och 70,1, respektive.

Denna olika statistiska kapacitet har spelat en viktig roll i pandemin. Stark datainsamling och analys av COVID-19-fall gjorde det möjligt för vissa länder – som Nigeria och USA – att bättre svara på de första utbrotten och ta ett välgrundat tillvägagångssätt när de öppnar delar av ekonomin igen.

Tyvärr, under pandemin, Hela 80 % av de nationella statistikkontoren i låg- till medelinkomstländer angav att de behövde ytterligare stöd för att utföra viktig datainsamling och analys.

Precis som bra data kan leda till bra beslut, brist på data kan ofta leda till mindre effektiva beslut. Till exempel, under ebolaepidemin 2014 till 2016 i Liberia, regeringen hade från början inte tillgång till korrekta, dödlighetsdata i realtid eller effektiva analysverktyg. Denna brist hindrade folkhälsomyndigheterna från att snabbt och effektivt reagera på utbrott. När regeringen väl införde ett telefonbaserat datainsamlingssystem, tjänstemän kunde bättre fördela läkare och sjuksköterskor där de behövdes.

Statistik inom ekologi, hälsa och politik

Idén till Laboratory for Interdisciplinary Statistical Analysis startade i nordvästra Afrika, på gränsen mellan Västsahara och Mauretanien. En av oss, Eric Vance, var mitt uppe i en fem år lång resa runt världen innan han doktorerade. Vid en gränskontroll mitt i ett gammalt minfält, han träffade av en slump en biolog som studerade Saharas ökenräv.

När biologen fick reda på att Vance studerade statistik, hans ögon lyste upp, och han sa, "Åh, en statistiker! Jag har frågor till dig." Men innan Vance kunde erbjuda någon hjälp, han var tvungen att sätta sig på en buss och korsa den minfyllda gränsen. När Vance kom tillbaka till USA, han insåg det utbredda behovet av statistikkapacitet och utbildning i utvecklingsländerna. För att komma till rätta med denna klyfta, han lanserade det globala nätverket LISA 2020 2012.

Målet med programmet är att ge lokala högskolestudenter kompetens och verktyg för att göra den statistik de behöver för att driva utvecklingen. Vi hjälper lokala professorer att etablera ett statistiklaboratorium vid universitet där de arbetar. Dessa statistiklabb är samarbetscentra där lokala professorer lär studenter att tillhandahålla statistikrådgivning till andra akademiker, företag och beslutsfattare. Medan eleverna lär sig statistik använder de också sina tekniska färdigheter för att köra på riktigt, lokal förändring.

Ett av våra partnerlabb arbetar med Nigerias oberoende nationella valkommission. Tillsammans, de bedömer noggrannheten, fullständighet, konsistens och tillförlitlighet för data inom Nigerias policy för kontinuerlig röstregistrering för att utforska sätt att förbättra valprocessen för väljarna.

I Etiopien, ett annat lokalt labb hjälper den etiopiska regeringen att förbättra registret över födslar och dödsfall. Med hjälp av undersökningar, effektiv databashantering och statistiska utbildningsprogram målet är att förbättra hälsoresultaten.

Sedan lanseringen 2012, vårt nätverk av statistiska labb har växt avsevärt, med särskilt starka rötter i Afrika, Sydasien och Brasilien. Från och med juli 2021, den består av 31 statistiska labb i 10 låg- och medelinkomstländer.

Eftersom statistiken fortsätter att spela en allt viktigare roll i samhället, lika tillgång till dataresurser i utvecklingsländer blir allt viktigare.

Den här artikeln är återpublicerad från The Conversation under en Creative Commons-licens. Läs originalartikeln.