Data-Driven Design and Evaluation of Poverty Policy Research
연구 내용
도시 단위 빈곤 관련 데이터를 분석하여 취약계층 지원정책을 설계하고 시행효과를 평가하는 연구
빈곤정책이 필요해지는 원인과 정책 수요를 도시 맥락에서 파악하기 위해 데이터 기반 분석 방법을 적용합니다. 빅데이터를 활용해 취약 요인을 분류하고, 지능형 빅데이터 분석을 통해 정책 타깃의 특성과 변화 양상을 추정합니다. 이후 정책 설계 단계에서는 지원 프로그램의 우선순위를 도출하고, 평가 단계에서는 도시 내 변화 데이터를 기반으로 시행효과를 점검하는 절차를 구성합니다. 또한 콘텐츠 능동화 방식으로 결과 해석을 정책 이해관계자에게 전달하는 활용 방식을 함께 고려합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 빈곤정책 관련 분석 항목을 정의하고 도시 단위 데이터 구조를 정비하는 작업이 진행되었습니다. 2020년 이후에는 지능형 빅데이터 분석을 적용해 빈곤 관련 변수를 체계적으로 연결하고, 정책 타깃 도출의 재현성을 확보하는 방향으로 연구가 전개되었습니다. 이후에는 정책 시행 전후의 변화 추적을 통해 평가 프레임을 정교화하고, 능동콘텐츠 기반으로 결과를 이해하기 쉽게 제공하는 활용 모델로 확장했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 프로젝트
구분
제목
콘텐츠융합소프트웨어연구소