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폴 뒤안은 오늘날 데이터 과학의 가장 큰 제약은 기술 그 자체가 아니라, 기술의 잠재력을 제한할 수 있는 기관 내의 프로세스와 의제라는 사실을 입증하고 있습니다. 따라서, 그는 기존 정부와 파트너십을 맺고 고도의 기술을 갖춘 소프트웨어 개발자, 컴퓨터 프로그래머 및 데이터 과학 엔지니어로 구성된 팀을 동원해 시민 부문에서 주도하고 소유할 병렬 디지털 소셜 서비스 도구를 공동 설계하기 시작했습니다.
폴 뒤안은 1989년 베이징 톈안먼 광장에서 학생 주도 시위의 일환으로 자신을 발견한 중국인 이민자 부모들의 자녀이다. 새로운 삶을 시작하기 위해 중국에서 프랑스로 도망친 후, 폴의 부모는 폴이 공동 책임의 가치를 주입하고 옳은 것을 위해 일어서면서 그의 학문적 분야에서 우수성을 위해 노력하도록 그를 키웠습니다. 자라는 동안, 폴은 더 나은 삶을 주기 위해 그의 부모님이 그에게 했던 투쟁과 희생을 이해했고 그들을 자랑스럽게 만들기 위해 학업적 우수성을 위해 노력하는 자신을 발견했습니다. 그의 학문적 노력은 타고난 지적 능력과 결합되어 Paul은 그의 학문적 삶의 많은 분야에서 그의 반의 "최고"로 이끌었습니다. 하지만 어린 나이에 폴은 이러한 학업 성취가 가져다준 행복이 짧고 때로는 피상적이라는 것을 발견했습니다. 또래들 사이에서 내성적이고 수줍음이 많은 어린 아이인 폴은 다른 사람들을 돕는 데 더 많은 즐거움을 찾았고 그의 지식을 공유하고 더 의미 있는 연줄을 만드는 방법으로 그의 지적 능력을 사용할 기회를 찾았습니다. 이러한 욕망은 폴이 13살 때 무료 온라인 플랫폼을 디자인하도록 이끌었고, 이것은 십대들에게 인터넷에서 코드를 디자인하는 방법을 가르쳤습니다. Paul은 또한 다양한 배경과 환경을 가진 사람들에게 흥미를 느끼고 매료되었던 것을 회상합니다. 그는 종종 10대 초반의 새로운 사람들과의 무작위적인 대화를 찾곤 했습니다. 예를 들어, 파리의 공원에서 노인들과 체스를 두는 것과 같은 그의 지역사회의 사람들의 상황을 더 잘 이해하기 위해서요. 20대 초반에, 폴은 정규 교육을 계속하기 위해 미국으로 여행할 기회를 발견했지만, 처음에 그 여행을 하는데 필요한 재정적 지원을 받지 못하게 하는 학교 정책에 의해 방해받았습니다. 폴은 이 정책을 받아들이는 대신, 이 제도를 교묘하게 이용했고, 그의 학교의 주된 임무는 폴이 캘리포니아에 있는 버클리 대학에 다닐 수 있게 해준 이 진보된 교육 기회를 제공하는 것이라고 그의 학교를 설득했습니다. Berkley에 있는 동안 Paul은 IT 컨퍼런스를 공동 주도하고 설계하여 Google과 Eventbrite를 비롯한 데이터 과학 및 기술 분야의 주요 담당자를 공격했습니다. Paul은 코딩과 데이터 과학에 대한 그의 사랑이 어떻게 사회 정의 문제 및 기업가 정신과 결합될 수 있는지를 볼 수 있도록 고무시킨 Berkley에서의 시간을 인정합니다. Paul은 Eventbrite의 창립 팀원이 되기 전에 Pay Pal에 의해 헤드헌팅을 받았습니다. 그는 23세 이전에 인상적인 연봉을 받으며 그의 위치에서 뛰어났습니다. 하지만, 그의 업적에도 불구하고, Paul은 그의 성공으로 인한 그의 행복이 짧다는 것을 발견했습니다. 10대 때, 그의 기쁨은 다른 사람들을 도울 수 있는 능력을 공유하는 데 있었다는 것을 기억하면서, 폴은 데이터 과학이 사회적 선을 위해 사용될 수 있고 사용되어야 한다는 설득력 있는 믿음 아래 NGO인 베이즈 임팩트(Bayes Impact)를 만들기 위해 이벤트브라이트를 떠났습니다.
Paul Duan은 효율적이고 효과적인 시민 주도의 사회 서비스를 통해 큰 사회 문제가 효과적으로 해결되고 있는 세상을 구상하고 있습니다. Paul은 데이터 과학과 데이터 엔지니어링 기술을 활용하여 가장 긴급하고 보편적인 사회 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 수행함으로써 이러한 목표를 달성하기 위해 노력하고 있습니다. 그는 데이터 엔지니어링 과학을 단순한 정보 제공에서 벗어나 진정한 시스템을 만드는 패러다임으로 전환하여 모든 사람에게 영향을 미칠 수 있는 기회로 보고 있습니다. 이를 위해, Paul은 사회적 선을 위한 데이터 과학의 문제는 이용 가능한 기술에 의해 제한되는 것이 아니라, 애초에 데이터 과학의 능력을 극대화하도록 설계되지 않았던 시대에 뒤떨어진 제도화된 의사결정 프로세스와 소유권 마인드에 의해 제한된다는 것을 인식하고 있습니다. 이러한 충돌을 억제하기 위해 Paul은 데이터 과학 및 엔지니어링 분야에서 뛰어난 기술을 적용하고 오픈 소스 기술과 함께 데이터 과학 커뮤니티 내에서 영향력을 활용하고 새로운 병렬 사회 서비스 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 시스템은 기존 기관과 공동 설계되었지만, 서비스하도록 설계된 시민 부문에 의해 100% 소유되고 진화되었습니다. 그렇게 함으로써, Paul은 이러한 새로운 병행 사회 서비스가 정치적 의제, 관료적 과정, 그리고 심지어 부패의 영향을 너무 자주 받는 행정 구조에 면역이 될 수 있다고 믿습니다. 기존 정부 및 기관과 협력하면서, Paul은 시대에 뒤떨어진 선입견과 책임을 해체하고 방해하는 새로운 행동과 사고방식을 내재할 수 있으며, 인식된 소유권과 리더십을 정부 부문에서 시민 부문으로 전환할 수 있습니다. 그는 관리자가 직접 서비스 공급자 및 규제 기관으로서의 자기 견해를 바꾸도록 도전할 수 있습니다. 이어 시민 분야는 정권교체와 중복 과정에 취약한 고도로 일반화되고 불완전한 사회서비스의 수동적 채택자일 뿐이라고 적극 옹호합니다. 이 모든 것은 Paul이 시스템의 소유권과 진화를 수혜자의 손에 직접 맡기는 평행하고 독립적인 가상 사회 서비스 플랫폼을 공동 개발하면서 함께 이루어집니다. Paul은 현재 데이터를 유용하게 활용할 수 있는 능력을 가진 모든 사람에게 제공함으로써 데이터 과학 및 엔지니어링 기술이 이를 활용하기 위해 설정된 시스템을 능가할 수 없다고 생각합니다. 이를 증명하기 위해, Paul은 악명 높은 관료주의 시스템인 "Pharle Emploi"로 시작했으며, 그는 이미 시민 소유의 서비스를 통해 사회적 의식의 데이터 활용의 변화된 힘을 보여주고 있습니다.
프랑스에 사는 사람이 실업자가 될 것으로 예상할 수 있는 평균 예상 시간은 18개월입니다. 지난 10년 동안 겨우 10%의 일관된 비율로, 프랑스는 서유럽의 선진국들 중 가장 높은 실업률을 가지고 있습니다. 실업 문제의 복합적인 요소는 복잡한 행정 시스템입니다. 프랑스는 국민의 일자리 창출을 지원하는 역할을 하는 국가 사회 서비스인 Pharle Emploi를 가지고 있지만, Pharle Emploi의 지도부와 정부는 이를 지원하기 위해 사용된 기금에 대해 현재 시행 중인 정부의 정책과 우선순위를 따릅니다. 2017년 봄 프랑스 전국 선거가 예정되어 있는 상황에서, Phille Emploi와 같은 서비스는 정권 교체에 취약해질 수 있습니다. 또한, 관료주의, 비효율적인 프로세스 및 취약성이 정권 교체에 미치는 어려움은 도움이 필요한 시민들에게 중요한 사회 서비스를 제공할 수 있는 시스템의 능력을 복잡하게 만들 수 있습니다. 불행하게도, 시민들을 지원하기 위해 고안된 사회 복지 제도의 역설은, 그것을 운영하는 행정부에 취약하다는 것은, 확실히 프랑스에만 국한된 것은 아닙니다. 예를 들어, 2010년 미국에서 법으로 제정된 저렴한 의료법을 예로 들 수 있습니다. 일반적으로 "오바마케어"로 알려진 이 법은 저렴한 의료혜택을 받을 수 없는 수백만 명의 미국 시민들에게 건강보험을 적용하도록 고안된 정부의 의무적인 사회서비스이다. 2010년에서 2016년 사이에 1,500만 명으로 추산되는 시민들에게 의료 보험 혜택을 제공할 수 있는 능력을 제공하고, 보험에 가입되지 않은 시민의 비율을 18%에서 13%로 줄였음에도 불구하고, 이 법은 여전히 보험 혜택을 받지 못하는 수백만 시민들에게 도달하지 못했습니다. 게다가, 이 법은 2016년 미국 선거 기간 동안 정치적 논쟁의 주요 지점이 되었고, 현재까지 행정부 교체로 인해 폐지될 수 있는 취약성을 유지하고 있습니다. 현실은 전세계적으로, 정부는 시민기반의 가장 중요한 요구를 해결하기 위해 사회서비스를 구축하고 건설합니다. 의심할 여지 없이, 행정부는 정치적 신념과 관점에 상관없이, 일반적으로 실업, 의료 및 교육과 같은 대규모 사회 문제를 해결하고 개선할 필요성을 인식하고 있습니다. 그들은 시민들을 위한 사회 서비스를 건설하고, 자금을 지원하고, 육성합니다. 이러한 서비스는 지원하도록 설계된 시민과 수혜자의 주도권이나 소유권 없이 구축되는 경우가 많기 때문에 문제가 발생합니다. 대신, 가장 필요한 사람들에게 도달하지 못할 수 있는 고도로 일반화된 솔루션을 설계하는 데만 국한되지 않고, 정치적 프로세스, 관료 및 통제, 극단적인 경우 부패에 취약할 수 있는 선출직 관리들에 의해 만들어졌습니다. 리더십이 변화함에 따라 프로세스, 관료, 통제도 변화할 수 있습니다. 이는 새로운 정치 정권이 시민 기반을 지원해야 하는 주요 필요성보다 자신들의 견해를 우선시함에 따라 비효율적이고 중복적인 서비스 실행으로 이어집니다. 최고의 의욕에도 불구하고, 사회 복지 제도는 그것을 만들고, 자금을 지원하고 운영하는 행정 기관들에 의해 심각하게 제한됩니다. 새로운 지역 및 국가 리더십은 서비스를 새로운 정부의 정치적 견해에 따라 변화시키기 보다는 새로운 정부의 정치적 견해에 따라 변화하기 쉽도록 만듭니다. 사회서비스가 이러한 도전으로부터 면역이 될 수 있도록 하기 위해서는 사회서비스가 지원하도록 설계된 시민기반이 주도하고 소유해야 합니다.
2014년 폴 뒤안이 공동 설립한 베이즈 임팩트(Bayes Impact)는 미국과 프랑스에 사무소를 두고 있는 국제 NGO입니다. Bayes Impact는 정부 기관에서 자금을 조달하는 시민 주도 및 시민 소유 사회 서비스 창설을 위한 방법론을 개발하고 있습니다. Paul이 시민 주도 서비스를 만들려는 계획의 핵심 요소는 그가 사회적 이슈의 "기생적"이라고 부르는 것에 대처하는 것입니다. 의료, 사회 정의, 실업과 같은 문제들은 보편적으로 우선순위로 인정되지만 일반화된 프로그램을 통해 해결하기는 불가능합니다. 만약 만들어진다면, 종종 가장 취약하고 어려움에 처한 사람들을 돕지 못합니다. 그러나 Paul은 이러한 "기저"를 해결함으로써 Bayes Impact에 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. 예를 들어, 정부는 종종 이러한 사회적 문제에 대한 대량의 데이터를 수집하므로 분산되고 일관성 없는 정보의 저장소를 고도로 맞춤화되고 유용한 정보로 재구성할 수 있는 데이터 과학 엔지니어링의 능력을 보여줄 수 있는 최고의 기회가 됩니다. Paul은 이 데이터에 대한 액세스와 탐색이 독립적이기보다는 수집하는 정부와의 파트너십을 통해 이루어져야 한다고 생각합니다. Paul은 정부 기관과 협력하여 데이터에 액세스하고 해당 데이터를 사용하여 서비스를 공동 설계함으로써 독립적 또는 상업적 수단을 통해 비교할 수 없을 정도로 세부적인 정보를 시민들로부터 수집하는 정부의 능력을 활용하고 있다고 주장합니다. Bayes Impact는 이미 Sutter Health 시스템(캘리포니아에서 가장 큰 병원 네트워크 중 하나), 미국 재향군인 서비스 부서 및 프랑스의 국가 고용 기관인 Pole Emploi와 파트너십을 시범 운영하고 있습니다. Bayes Impact가 시민 영역에서 디지털 소셜 서비스의 옹호자로 자리매김하고 미디어 내에서 상당한 관심을 받을 수 있도록 하는 것도 사회적 이슈의 "기저"를 해결하는데 있어 또 다른 이점입니다. Paul은 이것이 시민 주도의 사회 서비스 개념을 중심으로 지역 및 국가 차원의 "민간 뿌리" 운동을 자극하는 한편, 정부 국회의원, 정책 입안자 및 인플루언서s가 대중의 요구에 주목하고 이에 부응하도록 강요할 수 있다고 믿고 있습니다. 지금까지, Paul과 Bayes Impact의 그의 연구는 Forbes.com - 2016년 30대 30의 사회적 기업가들, 월스트리트 저널, 그리고 Le Monde (프랑스 최고의 전국 언론 매체 중 한 곳)에 의해 소개되었습니다. 이러한 언론 노출로 폴 뒤안은 프랑스 대통령 프랑수아 올랑드에게 직접 시민 주도의 서비스에 대한 비전을 공유하여 프랑스에서의 실업을 논의할 수 있었습니다. 이러한 기회는 단순히 언론 보도만을 위한 시도가 아니라 베이지스 영향 비전을 키우는 동시에 정치 및 행정적 참여자들에게 영향을 미치는 미디어의 힘을 활용하여 사회 서비스가 어떻게 제공될 수 있고 어떻게 제공되어야 하는지에 대한 변화된 역할로 더욱 민감해질 수 있는 기회입니다. 정부에 영향을 미칠 수 있는 것만큼이나 중요한 것은 현 정부 및 기관과 사회 서비스 제품을 공동 설계할 수 있는 전략적 기회이다. Paul은 정부 관리들과 함께 일하는 것이 자신과 그의 팀이 "훌륭한" 제품이 성공적으로 구현되거나 시민 기반에 출시되는 것을 막을 수 있는 제도적 도전과 장벽을 더 잘 이해하고 탐색하는 데 도움이 된다고 주장합니다. Paul은 프로젝트 기반 팀의 이러한 친밀감을 통해 그와 Bayes의 동료들이 더 많은 공개 채널을 통해 항상 이용할 수 있는 것이 아닌 정치적 역학관계와 제도적 관계의 지형을 밝혀낼 수 있다고 말합니다. 이는 또한 그의 팀과 기관 간의 신뢰와 영향력의 기반을 구축하는 데에도 도움이 됩니다. 그의 팀이 단순히 제품을 제공하도록 "위탁"된 경우 이러한 유형의 관료 조직의 내부 작업에 대한 이러한 접근은 불가능합니다. 이러한 경험으로 인해 Bayes Impact 파트너십 계약에는 두 개의 중요하고 현재 협상 불가능한 조항이 포함되도록 발전했습니다. 첫째, 모든 파트너십은 프로젝트별로 프로젝트별로 충분한 자금과 유한성을 확보해야 합니다. 이는 갱신 가능한 계약에 비해 펀딩이 연간 단위로 분배되고 갱신되는 경우가 많은 전통적인 자금 조달 모델과는 다릅니다. Paul은 이로 인해 귀중한 서비스가 행정 변화와 "전원 플레이"에 취약하다고 믿고 있습니다. 모든 파트너는 "시작된 것을 완료"하기 위한 모든 약속을 이해하는 것이 중요합니다. 두 번째 조항은 최종 제품의 독점 소유권 및 모든 소유권 정보는 Bayes Impact가 독점적으로 소유하고 있다는 것입니다. Bayes Impact는 NGO가 즉시 소스를 개방하고 완료 시 자유롭게 배포합니다. Paul은 모든 알고리즘, 공식 및 전체 프로젝트 방법론을 공개 소싱함으로써 제품과 서비스가 모든 사람의 소유가 되고, 그 어떤 것도 독점적인 것이 아니며, 제품이 리더쉽 변화에 의해 결코 "뒤집혀질" 수 없다고 단언합니다. Paul이 이러한 전략적 파트너십과 계약을 체결하고 나면 Bayes Impact는 사용 가능한 데이터를 가장 잘 활용하는 제품(특화 알고리즘에 연결된 온라인 플랫폼)을 공동 설계하고 공동 개발합니다. 제품을 사용하는 모든 사람에게 적합한 뉘앙스와 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 것이 핵심입니다. 예를 들어, Sutter Health 시스템과의 파트너십을 통해 Bayes Impact는 Sutter의 치료 관리 절차를 개선하기 위해 개별 환자의 재입원 위험률을 예측하는 프로그램을 설계했습니다. 미국 보훈처와의 파트너십을 통해 베이즈 임팩트는 2100만 명이 넘는 미국 보훈자들의 정신건강과 실업 문제를 사무국에서 확인할 수 있도록 알고리즘을 공동 설계할 수 있었습니다. 하지만, 베이지스의 가장 큰 업적은 프랑스 정부와 협력하여, 취업 여행을 통해 시민들에게 개인화된 안내를 제공할 뿐만 아니라, 간소화된 형태의 인공지능(AI)을 통해 서비스 제공을 조정함으로써 그것의 재권고를 향상시키는 것입니다.이전 사용자의 결과 및 성공률을 기반으로 후속 사용자에게 ND 및 지원을 제공합니다. 이 전례 없는 프랑스 정부와의 파트너십을 통해 Bayes Impact는 현재 고립되어 있는 프랑스 내 여러 고용 관리 및 지사에 동시에 접근할 수 있습니다. 지사 간의 소통과 리더십은 분열되어 있으며, 이는 프랑스에서 고용 서비스를 탐색하려는 시민들로 하여금 좌절감을 느끼게 합니다. 2016년 11월 출범한 이 플랫폼은 이미 8만5천명이 넘는 시민이 등록돼 일자리를 구할 수 있었던 구속장치에 의해 이미 긍정적인 질적 피드백이 모아지고 있지만, 폴은 이를 이용하는 모든 사람이 지속적으로 개선할 수 있는 시스템을 만드는 데 더욱 기대를 걸고 있습니다. 미래를 내다보고 있는 베이즈 임팩트는 프랑스의 100만 사용자가 새로운 고용 플랫폼의 혜택을 받을 수 있도록 캠페인을 전개하고 있으며, 아불 라티프 자멜 빈곤행동연구소(J-PAL)와 제휴해 시민 주도의 서비스가 미치는 영향에 대해 독자적으로 검토하고 있으며, 2018년 2월에 결과가 보고될 것으로 예상됩니다. 이미 구축된 이 플랫폼은 베이즈 신 파트너십 구조에 가장 먼저 해당되는데, 이는 모든 알고리즘이 오픈 소싱되고 국가 리더십의 변화에 저항할 수 있도록 구축되었다는 의미이며, 2017년 5월 프랑스 선거가 도래한 것을 감안하면 시기적절하다. Paul은 프랑스가 유럽 전역의 시민 주도 서비스를 활성화하는 데 있어 국가를 활용하는 "핵심"으로 보고 있습니다. 프랑스와 맺은 계약으로 벨기에, 스위스 및 룩셈부르크에서 이미 주요 인플루언서s와 회담하게 되었습니다. Paul은 Bayes Impact를 데이터 과학 및 시민 주도/소유 서비스의 UN으로 포지셔닝하면서, 성공 사례를 경제 및 고용 문제에 적용하고 싶어합니다.