现代时代的一个特征，是人们日益相信数据的力量。“大数据”“开放数据”和“循证决策”已成为流行语，被誉为解决世界上最复杂、最持久问题的方案，涵盖从腐败和饥荒到难民危机。
这一趋势或许在高收入国家最为明显，如今却已在全球兴起。在非洲、拉丁美洲、亚洲及其他地区，人们对数据获取抱有很高期待，认为这有助于发展中经济体提升透明度、促进可持续发展、增强气候韧性等。
这令人振奋，但开放数据真的能改善人们的生活吗？
让数据驱动数据实践
我们与美国国际开发署（USAID）、非营利组织FHI 360以及万维网基金会合作，全面梳理了相关证据，探究开放数据，尤其是政府数据，能够在发展中国家发挥哪些作用。
我们在世界各地开展的12项深入案例研究现已发布。报告《发展中经济体的开放数据：构建关于何者有效及如何奏效的证据基础》深入审视了发展中国家开放数据项目的成果。
我们的结论是：人们的热情有其道理，但也应以充分的现实主义加以平衡。以下是六项主要发现：
1. 我们需要一个框架——总体而言，目前仍缺乏足够证据来支持那些热切的主张，即开放数据能够推动可持续发展并改变治理方式。考虑到大多数开放数据举措尚处于早期阶段，这并不令人意外。
现在开展影响评估或许为时尚早，但制定一种模型并不早；这种模型最终将使我们能够评估开放数据随着时间推移所产生的影响。
为此，GovLab创建了一个循证框架，旨在更好地把握开放数据在发展中国家的作用。下方的“开放数据逻辑框架”聚焦开放数据价值链中的多个环节，从数据供给到需求、使用和影响。
2. 开放数据确有潜力——基于这一框架及其所依据的证据，我们可以谨慎地得出结论：开放数据确实能够推动发展，但这只有在特定条件下、并具备适当的支持生态系统时才能实现。
一个广为人知的成功案例发生在2015年尼泊尔地震之后。当时，开放数据帮助非政府组织绘制了医疗设施、道路网络等重要地点的地图。
在哥伦比亚，国际热带农业中心推出了Aclímate Colombia，这项工具为小农户提供数据驱动的种植策略见解，使他们更能适应气候变化。
除了这些真正带来变革的经验，我们也发现了一些遭遇挑战的案例。
例如，坦桑尼亚推出了两个教育信息仪表板，初衷良好（通过向家庭提供学校质量信息，帮助提高学生考试成绩）。但由于缺乏长期战略来扩大规模并维持其使用和影响，这些努力很快便不了了之。
3. 开放数据能够改善人们的生活。我们考察了卫生、人道主义援助、农业、减贫、能源和教育等对发展至关重要的多个领域的项目，发现数据主要通过四种方式产生影响。
开放数据能够改善治理。例如，布隆迪将其基于绩效的融资体系公之于众。通过将发展援助与预先确定的目标成果挂钩，这些信息提高了透明度和问责水平。
数据还可以帮助民众做出更明智的决策，从而增强其自主能力。例如，肯尼亚的 GotToVote!系统提供选民登记中心的信息，提高了选民意识，进而提升了投票率。
数据能够促进经济增长和创新，也因此有助于创造机会。在加纳，Esoko平台通过提供有关日益复杂的全球食品供应链的实用信息，帮助小农户最大限度地提高作物价值。
最后，数据可以帮助政府、非政府组织和民众解决重大问题。巴拉圭自2009年以来一直是登革热地方性流行地区。最近，开放数据帮助研究人员开发了一种预测该病疫情暴发的新工具。
4. 数据可以成为发展的助力。这些影响在发达国家和发展中国家都显而易见，但我们认为，开放数据在发展中经济体能够发挥尤为重要的作用。
在数据稀缺的地方——较贫困国家往往如此——开放数据能够促成更公平、更民主的信息与知识分配。这反过来可能调动更广泛的专业力量来应对复杂问题；我们在业内称之为“开放式创新”。
这一特点能让资源匮乏的发展中经济体接触并借助全球最优秀的人才。
而且，由于许多发展中经济体民众对政府的信任相当低，公开数据所带来的透明度可能产生远超数据本身直接影响的后续效应。
5. 构成要素很重要。为了更好地理解为何一些开放数据项目失败而另一些取得成功，我们编制了一张开放数据“元素周期表”（见下文），其中列出了27项促成因素，分为五大类。
对于真正能够释放开放数据潜力的人——从实践者到政策制定者——这张表可以作为一份核查清单，帮助他们考虑并处理相关因素和要素。评估开放数据项目影响的研究人员也可以用它来确定哪些变量发挥了作用。
6. 我们可以为影响做好规划。报告最后指出，发展组织如何能够推动开放数据的发布和使用，从而在实际层面带来改变。
建议包括：
· 明确问题、了解用户，并关注当地情况；
· 着眼于准备程度、响应能力和变革管理；
· 通过协作与伙伴关系培育开放数据生态系统；
· 制定风险缓解策略；
· 确保资源到位，并注重可持续性；以及
· 构建坚实的证据基础，并支持更多研究。
后续步骤
简而言之，尽管现在或许仍为时过早，尚无法全面评估开放数据迄今在发展中经济体产生的有限影响，但我们确实有理由保持乐观。
正如区块链、无人机及其他备受追捧的技术进步一样，现在是时候用真实、扎实的证据来验证人们对开放数据的热情了。
下一步是采取系统化做法，运用我们在此提出的分析框架，获得关于开放数据是否有效、何时有效以及如何发挥作用的可比较且可操作的见解。只有以数据驱动的方式研究开放数据，我们才能帮助它实现自身潜力。
