Vissza az előzőleg látogatott oldalra (nem elérhető funkció)Vissza a tananyag kezdőlapjára (P)Ugrás a tananyag előző oldalára (E)Ugrás a tananyag következő oldalára (V)Fogalom megjelenítés (nem elérhető funkció)Fogalmak listája (nem elérhető funkció)Oldal nyomtatása (nem elérhető funkció)Oldaltérkép megtekintése (D)Keresés az oldalon (nem elérhető funkció)Súgó megtekintése (S)

Üzleti és közpolitikai alkalmazások, marketing, adatbányászat, szociális intelligencia / Közszolgálati és üzleti tartalmak felhasználása (szimuláció, CRM, kommunikáció, szervezetfejlesztés)

A szimuláció

A különféle adatbázisok egyesítése révén az üzleti és közszolgálati szervezetek vezetői a lehetséges üzleti és közpolitikai beavatkozások hatásait még azelőtt ki tudják értékelni, hogy aktuálisan bevezették volna azokat. A sokféle adatbázis együttes kezelése révén a mikroszimulációs módszer legelőnyösebb tulajdonsága, hogy lehetőséget ad az elgondolt üzleti, vagy gazdaság- és szociálpolitikai eszközök együttes hatásainak elemzésére. A módszer további előnye, hogy az aggregált számok összehasonlítása és a „tipikus” háztartásokra kiterjedő elemzések helyett ez az eszköz teljes képet ad a különböző jövedelmi csoportok helyzetéről. Ezen túl lehetővé tesz más csoportosítás szerinti elemzéseket is. Például alkalmas az egyes régiókban élők jövedelmének összehasonlítására, hátrányos helyzetű vagy más szempontból kiemelt társadalmi csoportok, például a munkanélküliek, nyugdíjasok vagy sokgyerekes háztartások jövedelmi helyzetének vizsgálatára. De ugyanez a logika érvényesül az előnyös helyzetű, piac építés szempontjából elérni érdemes csoportok vizsgálata során is. A szimuláció segíthet megválaszolni olyan kérdéseket is, hogy például a gyermektámogatásra szánt költségvetési keret közvetlen támogatás vagy adókedvezmény formájában éri-e el inkább a célzott csoportot.

A szimulációs módszer további előnye, hogy lehetőséget ad mind egyéni, mind háztartási szintű hatáselemzésre. E megkülönböztetés igen fontos, hiszen ez nagymértékben befolyásolja az újraelosztás mért hatásait. Az adó- és támogatási rendszernek lehetnek például olyan elemei, amelyek alanya a háztartás (ilyen például a gázáttámogatás). Azt is tudjuk, hogy az egyes háztartástagok jövedelmeiből más tagok is részesednek, illetve a fogyasztási kiadások egy része háztartási szintű (például lakásfenntartási költségek).

A GDP újraelosztása társadalmi hatásainak vizsgálatára egyre több országban használnak szimulációs modelleket mind a kutatói, mind a kormányzati szférában. Az Egyesült Királyságban például a Treasury (pénzügyminisztérium) és a Department for Work and Pensions (szociális minisztérium) rendszeresen használ és tesz közzé ilyen számításokat a költségvetés vitája, illetve az újonnan bevezetett szociális intézkedések kapcsán. Az EU megrendelésére felépített Euromod a korábbi tizenöt EU-tagország integrált mikroszimulációs modellje, ami európai szintű és összehasonlító elemzéseket is lehetővé tesz (Immervol és szerzőtársai [1999]). Segítségével megvizsgálható például, hogy miként járnának Ausztria lakosai, ha országukban angol adó- és szociális juttatási rendszert vezetnének be, vagy például milyen csoportoknak kedvezne az egyes tagállamokban egy egységes európai adórendszer bevezetése. Az Euromod továbbfejlesztett változatában helyet kapnak majd mindazok az újonnan csatlakozott tagállamok is, amelyekben van erre alkalmas egyéni szintű adatbázis és kutatói kapacitás. Magyarország – mivel mindkét feltételnek megfelel – a tervek szerint része lesz majd ennek a kiterjesztett európai mikroszimulációs programnak (Euromod).

Közpolitikai adatok

Közpolitikai területen az adatbányászat alkalmazása jóval kezdetlegesebb, mint az üzleti szférában. Ennek egyik oka az, hogy a szükséges adatok kevésbé állnak rendelkezésre. Változás az elektronikus ügyintézés és elektronikus kormányzás egyre szélesebb körűvé válásától és terjedésétől várható. Másrészt a közigazgatás – értéksemlegesen tekintve – bizonyos szervezetszociológiai tényezők miatt konzervatívabb, mint az üzleti szféra, itt nem jellemző az üzleti szférát meghatározó verseny okozta innovációs kényszer, ugyanakkor nagyobb az igény a biztonságra, megbízhatóságra. Mindezen okok miatt az üzleti alkalmazásoknál alkalmazott áttekintés helyett három rövid példa bemutatásán keresztül jelezzük az adatbányászat alkalmazási lehetőségét a közpolitika és közszféra területén.

Küzdelem a levegőszennyezés ellen Tajvanban

Sok más, sűrűn lakott és indusztrializált országhoz, illetve területhez hasonlóan, Tajvanban is jelentős, kormányzati kezelést igénylő problémát okoz a légszennyezettség. Li és Shue (2004) cikkükben azt vizsgálják, hogy hogyan lehet adatbányászati technikát alkalmazni a légszennyezettségi adatok vizsgálatára megfelelő közpolitikai intézkedések érdekében. Tajvanon a vizsgált időszakban 71 légszennyezettség-mérő állomás működött. Csak a szállópor (PM10) szennyezettség mértékről szolgáltatott minden állomás adatot, az adatok óránkénti bontásban voltak elérhetőek. A vizsgált időszakban Tajvanban a légszennyezettség kezelésével kapcsolatos szabályok előzetes kutatástól függetlenül fogalmazódtak meg, ennek keretében kerültek kialakításra úgynevezett levegő minőségi körzetek. A kutatók azt a célt tűzték ki, hogy a rendelkezésre álló adatok alapján olyan területeket határozzanak, amelyek jellemzően időben hasonlóan viselkednek, így ezek szabályozási szempontból is egységként kezelhetőek. A rendelkezésre álló, nagy mennyiségű adatot a klaszterezés és a prediktív eljárásoknál említett neurális hálózatok kombinálásával elemezték. Az elemzés eredményeként a 71 mérőállomás (azaz 71 terület) adatai alapján 7 klasztert hoztak létre. Az elemzés eredményeként kapott klaszterek meglehetősen eltértek az adminisztratív szabályozásban használt levegőminőségi körzetektől: egy-egy hivatalos levegőminőségi körzetben 2-4 klaszterhez tartozó terület szerepel. A szerzők mindezek alapján a hivatalos levegőminőségi körzetek határainak megváltoztatására tesznek javaslatot.

Légszennyezettség Tajvanban (forrás: www.taiwantoday.tw)

Egészségügyi ellátás során keletkező adatok

Az adatbányászat alkalmazására kiemelkedő lehetőséget nyújtanak azok a területek, ahol nagyszámú, dokumentált ügyfél-szolgáltató kapcsolat történik. Erre példa az egészségügy területe.

Koh és Tan (2005) összefoglaló jellegű cikkükben az egészségügyön belül az alábbi területeken tartják „fontosnak, ha nem esszenciálisnak” az adatbányászat alkalmazását:

Az adatbányászati technikák egészségügyi alkalmazási lehetőségeire itt felsorolt példák is jól jelzik, hogy az egészségügyben rendelkezésre állnak az adatbányászat feltételei (megfelelő adatbázisok) és az alkalmazás szükséglete (korlátos források hatékony elköltése). Ezek együttesen az adatbányászati eljárások elterjedt alkalmazását indokolják.

Adatbányászat segítségével felállított modell, a családon belüli erőszakra utaló leggyakoribb jelekre

Vissza a tartalomjegyzékhez

Új Széchenyi terv
A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszirozásával valósul meg.

A Társadalominformatika: moduláris tananyagok, interdiszciplináris tartalom- és tudásmenedzsment rendszerek fejlesztése az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával, az ELTE TÁMOP 4.1.2.A/1-11/1-2011-0056 projekt keretében valósult meg.
A tananyag elkészítéséhez az ELTESCORM keretrendszert használtuk.