¿Cómo puede la evaluación ayudar a mejorar la calidad de los datos y las políticas sobre seguridad alimentaria durante la pandemia de Covid-19?

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©FAO/Alberto Conti

¿Cómo puede la evaluación ayudar a mejorar la calidad de los datos y las políticas sobre seguridad alimentaria durante la pandemia de Covid-19?

Ha habido una enorme limitación en la recopilación de datos debido a la pandemia de Covid-19: todos los datos sobre la producción de alimentos, los precios, el comercio, el acceso a los mercados, la nutrición y los datos sobre la población sin acceso/acceso limitado a los alimentos se ven afectados, dependiendo de la situación de los países.

¿Cómo podemos mejorar la calidad de los datos disponibles? ¿Cómo podemos mejorar el análisis y la interpretación de los datos? ¿Cómo podemos ayudar a coordinar los esfuerzos de los diferentes actores en cuanto a datos y análisis durante la pandemia de Covid-19 para garantizar un análisis significativo?

Atentamente

Tim

Esta discusión ha terminado. Por favor póngase en contacto con info@evalforward.org para más información.

Estimados miembros de EvalForward,

Gracias a todos por publicar innovaciones y experiencias beneficiosas sobre el mantenimiento de la calidad de los datos durante este período.

Las experiencias y lecciones sobre cómo los diferentes actores y organizaciones están adaptando sus planes de recopilación de datos son esenciales para mantener los beneficios de utilizar la evidencia para fundar las políticas.

Estoy encantado de que podamos seguir aprendiendo a solucionar los desafíos mientras mantenemos la credibilidad de los datos que recopilamos. El siguiente paso es compartir estos datos lo más ampliamente posible y compartir nuestras experiencias lo más amplias posible para garantizar que la región se beneficie significativamente de las políticas informadas utilizando datos creíbles y confiables.

Por favor, siga compartiendo sus experiencias a través de esta plataforma!

Atentamente

Tim

la pandemia COVID-19 es una gran innovación, especialmente para atribuir la inseguridad que ya existía y que debido a la pandemia. Esperamos los primeros resultados de estas innovaciones. por favor comparta algunas de las experiencias de lo que está viendo hasta ahora.

Muchas gracias Ethel por sus contribuciones. No podría estar más de acuerdo contigo. la utilización de datos pasados en este momento es muy útil. además, muchas organizaciones han puesto sus datos anteriores a disposición de su utilización. El análisis de los datos, incluyendo la capacidad de hacer coincidir y combinar datos es una habilidad esencial para poner en uso en este momento. Las opiniones de los expertos también son importantes para la interpretación contextual. En este momento hay algunos modelos, como los de IFPRI, EU, AfDB para el análisis y la evaluación de escenarios, sin embargo, es necesario mejorar la capacidad de modelización entre los evaluadores.

 

Muchas gracias Tim. Intercambios muy interesantes. Creo que hay mucho que se puede hacer con conjuntos de datos existentes y datos secundarios, pero mucho depende de su calidad también.

Algunos pensamientos vienen a la mente:

  1. Me doy cuenta por experiencia de que muy a menudo los evaluadores recopilan muchos más datos de los necesarios, por lo que la situación actual de Covid-19 nos obliga a agilizar los enfoques y recopilar sólo datos muy necesarios. Necesitamos estar más alineados con la utilidad. Por ejemplo, pregúntese, ¿qué información requieren los responsables de la toma de decisiones, por lo tanto, cuáles son los datos mínimos necesarios para abordar eso en el momento en que se requiere? ¿Qué datos se pueden recopilar de forma remota y qué se pueden complementar a través de los datos existentes?
  2. Cuando existan datos de buena calidad, en particular con identificadores únicos, se pueden hacer esfuerzos para hacer coincidir los datos con la recopilación remota de datos de datos, posiblemente utilizando tecnología móvil, dada la restricción de viaje planteada por Covid-19.
  3. Creo que más que nunca, las medidas de calidad mejoradas a todos los niveles son cada vez más importantes. Si bien perdemos todos los beneficios que vienen con la interacción cara a cara en la recopilación de datos, todavía hay mucho que se puede hacer para mejorar la calidad de los resultados. Por ejemplo, es necesario hacer más para involucrar a las personas con los conocimientos técnicos adecuados para extraer los datos existentes y comprender las tendencias; utilizar los datos existentes para modelar cómo podría ser la situación futura a la vista de Covid-19; y utilizar enfoques cualitativos como la observación directa de la calidad de los cultivos y la disponibilidad de alimentos en los mercados, cuando sea aplicable, por mencionar algunos ejemplos.

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Buen trabajo que hacer, espero poder echar un vistazo a los datos que sin duda será una gran cantidad de información. En otro caso, supongo que conoce el nuevo módulo de investigación FIES adaptado a la crisis de Covid? Este es un módulo muy impresionante e incluso cuando se adopta en una etapa posterior de su estudio puede proporcionar información adicional a medida que trata de separar la inseguridad alimentaria debido a la crisis del Covid-19 y la inseguridad alimentaria habitual y arraigada debido a las persistentes condiciones domésticas y / o individuales. Este es el módulo que utilizamos en todas las evaluaciones rápidas de la FAO con fines de comparabilidad. Si es algo interesante, no dude en enlazar.

Estimado Njagi,

Muchas gracias por este enlace compartido. En realidad, la iniciativa está en curso en Senegal, el Banco Mundial está en colaboración con la Oficina Nacional de Estadística para impulsar la evaluación entre junio y abril de 2021 y la FAO, en particular, la División de Estadística contribuye formando a los miembros de la oficina sobre la herramienta FIES adaptada a Covid-19.

Este tipo de evaluación es una evaluación a nivel macro a nivel nacional y tomamos los resultados para alinearse perfectamente en las respuestas de las políticas nacionales. Sin embargo, necesitamos una evaluación rápida más específica en las áreas del proyecto con micro datos en relación con los objetivos e indicadores del proyecto. Estamos en un estado de propuesta para este tipo de evaluación rápida específica, pero nuestro enfoque será para un alcance propuesto por la FAO para una evaluación rápida sin las encuestas telefónicas.

Gracias por sus comentarios

Estimado Diagne,

Muchas gracias por compartir sus comentarios sobre la respuesta rápida. esperamos aprender más sobre su estudio, enfoque y experiencia de Senegal. En una nota conexa, me encontré con la recopilación de datos de respuesta rápida de alta frecuencia que está llevando a cabo el Banco Mundial sobre el COVID-19 en varios países, ver más información aquí http://surveys.worldbank.org/covid-19.

Estimados,

Me estoy uniendo a este interesante debate, ocasión para que compartamos la evaluación rápida en curso propuesta por la Unidad de Coordinación para el GAFSP MMI Senegal. Hoy en día, en esta situación pandémica, la evaluación rápida es un apoyo eficaz a la decisión de las políticas pertinentes y a la acción programática para la mayoría de las personas afectadas. En diciembre, en el estudio de referencia, habíamos utilizado el FIES para evaluar la prevalencia de la inseguridad alimentaria, en el momento en que teníamos una base de datos en el módulo FIES para el hogar y el nivel individual. A partir de esta situación, tratamos de utilizar la evaluación con esta herramienta para estimar el impacto del Covid 19 en la seguridad alimentaria y la vulnerabilidad rural. Un análisis comparativo de los datos FIES diciembre 2019 a los datos FIES para junio de 2020 dará a uso una información eficaz sobre el impacto de la cóvida 19 en la seguridad alimentaria. Paralelamente utilizaremos las herramientas socioeconómicas para producir más pruebas en la situación rural de esta pandemia. Nuestros datos cubren las áreas de intervención del proyecto. La región de Tambacounda se define como la región más pobre de Senegal. Ahora, a partir de la extrapolación, los datos se pueden utilizar para estimar la situación real de prevalencia de la inseguridad alimentaria. Los resultados serán utilizados por el proyecto para preparar la planificación posterior a la pandemia y las medidas necesarias, así como las subzonas más afectadas en las que los productores y los hogares en general necesitan más apoyo.

Este rápido ejercicio de evaluación está en proceso, por lo que este es un breve extracto para explicar en la situación de urgencia si tiene datos de referencia cómo la evaluación rápida con la herramienta de práctica, puede ayudar a mejorar la calidad de los datos y las políticas sobre seguridad alimentaria....

Prometo después de la realización producir un documento de capitalización si es necesario para compartir con los miembros.

 

Great suggestions Emile. The use of scientifically established samples greatly makes the data credible. The common practice of talking to a few people is biased and not credible. however, a key challenge remains to reach these respondents. Phone surveys are now the common approach, however, the desired information should be collected should be very short because it is not possible to keep a respondent for a long period over the phone. The other means you have proposed are ideal but may be unsuitable for people in rural areas without access to the internet and electricity. SMS is also a great option but the information collected through this method is also very short. in addition, incentives must be provided to enhance participation. This also needs careful consideration so as not to bias response.

 

La restricción adicional de la pandemia COVID-19 es la incapacidad de reunirse físicamente con los actores que necesitan proporcionar la información. No se pueden encontrar con el riesgo de contaminación. Por lo tanto, es necesario ponerse en contacto con ellos de forma remota y, a continuación, recopilar la información y los datos necesarios en función de los períodos especificados. A tal fin, podría utilizarse la base de datos de las instituciones que normalmente se encargan de recopilar información y datos sobre la seguridad alimentaria. Esta base de datos proporcionaría una lista de los hogares y personas de recursos previamente encuestados y sus contactos. Una vez obtenida esta lista, bastaría con lanzar la información y la recopilación de datos para excavar e invitar a los hogares de la lista. La recopilación de datos podría iniciarse electrónicamente (correo electrónico) o a través de la prensa (periódicos y televisión). Se debe invitar a los intereses de los hogares a participar en la recopilación de datos a ponerse en contacto con la institución encargada de la actividad para contribuir. Los hogares y las personas interesadas podrían proporcionar información y datos regulares por correo electrónico o redes sociales (whatsapp, facebook, twitter, etc.). Automáticamente, los datos recopilados serán fiables. Dado que los datos recogidos son fiables, es posible inferir cálculos y análisis relevantes que se pueden utilizar para definir políticas eficaces de seguridad alimentaria.

La pandemia de Covid-19 ha alterado la norma en todos los sectores y profesiones. El bloqueo y otras medidas para garantizar la salud y la seguridad de los ciudadanos han significado que la recopilación de datos, especialmente la que se recopiló a través de interacciones de persona a persona no era posible.  Para el crédito de muchos investigadores, evaluadores, recolectores de datos, empresas e instituciones, ha habido muchas y grandes innovaciones en los últimos dos meses para cerrar la brecha y asegurar que haya datos que puedan informar a los responsables políticos. Sin embargo, es importante asegurarse de que los datos que llegan a través son creíbles y confiables. Los datos erróneos, imprecisos, increíbles y poco fiables pueden deshacer las ganancias para tener una formulación de políticas basada en la evidencia. Además, la presión de tener datos puede dar lugar a "doblar" de procedimientos y protocolos para la recopilación, análisis e inferencia de datos. ¿Cómo podemos entonces garantizar la calidad de los datos disponibles que están llegando? ¿Cómo podemos evaluar la calidad del análisis y la inferencia posterior para garantizar que influimos en las prescripciones de política correctas?  ¿Cómo podemos promover la colaboración y el intercambio de lecciones durante estos tiempos?