A conversa sobre políticas baseadas em evidências costuma girar em torno de avaliações: este programa funciona ou não? Jeffrey Liebman, professor da Harvard Kennedy School (HKS) e fundador do Government Performance Lab (GPL), propõe um complemento. No artigo Using Data to More Rapidly Address Difficult U.S. Social Problems, publicado na revista The Annals of the American Academy of Political and Social Science em janeiro de 2018, ele argumenta que órgãos sociais precisam usar dados em alta frequência para melhorar a gestão de políticas sociais mês a mês.
A ideia em resumo
Para Liebman, a lógica de separar programas entre os que funcionam e os que não funcionam orienta mal o gestor, porque trata a eficácia como algo estático e o orçamento como a única alavanca. Evidência fica velha, boas intervenções falham quando ampliadas e a maior parte do trabalho de gestão não é avaliação de impacto. Os líderes políticos deveriam olhar se o programa vai melhor neste mês do que no mês passado e cobrar das agências, e de seus contratados, que reprojetem processos para produzir tendência de melhora.
O que o artigo mostra
O autor usa o exemplo de um órgão que quer reduzir a mortalidade infantil e descreve quatro tipos de análise que fariam diferença.
- Conhecer toda a população-alvo. Quem são, onde estão, que serviços receberam, o que antecedeu os casos ruins.
- Encaminhar a pessoa certa ao serviço certo, usando dados de risco e custo-efetividade.
- Acompanhar em tempo real se o serviço chegou e reunir-se com os prestadores para rever os casos em que não chegou. O GPL chama essa combinação de revisão frequente de dados e reuniões colaborativas de gestão ativa de contratos, em contraste com a relação comum, centrada em notas fiscais e conformidade.
- Comparar resultados entre serviços, uma vez por ano, ajustando por diferenças de público, para redistribuir vagas ou espalhar boas práticas.
O texto descreve também análises que órgãos têm dificuldade de fazer: medir toda a população e não apenas quem chega à porta, avaliar a qualidade das decisões de entrada e encerramento de casos, olhar resultados e não só volume de atendimentos, e interpretar os dados de forma a gerar ação, em vez de repetir reuniões em que todos concordam que o dado é interessante e nada muda. Sobre contratos, aponta que governos costumam pagar por vagas sem identificar o propósito estratégico, não medem resultados e não gerenciam o desempenho depois de assinar.
Os obstáculos principais, segundo Liebman, são lideranças com horizonte curto e equipes sem tempo e competência analítica. Entre os menores, ele cita dependência de contratados para acessar os próprios dados, computadores defasados e juristas que tendem a dizer que algo não é permitido em vez de buscar soluções. A análise em si, afirma, raramente é difícil; o difícil é vencer a inércia. Ele conclui com a ideia de formar quadros de líderes de dados dentro dos órgãos.
Como aplicar no Brasil
- Escolha uma política e um resultado. Por exemplo, reduzir a evasão escolar ou o tempo de espera por uma consulta, e defina a população-alvo.
- Peça um painel mensal simples. Três a cinco números de resultado, não só de volume de atendimentos.
- Faça a reunião de dados todo mês. Com a equipe e, quando houver parceiros ou contratados, com eles. Em cada reunião, uma pergunta operacional e um compromisso.
- Procure os casos que não chegaram. Quantos encaminhados não receberam o serviço? Onde se perdem?
- Compare serviços com cuidado. Ajuste por perfil de público, para não punir quem atende os casos mais difíceis.
- Garanta o compartilhamento legal de dados. A LGPD exige que o uso compartilhado entre órgãos atenda a finalidades específicas de execução de políticas públicas e atribuição legal, respeitando os princípios do art. 6º (art. 26). Combine o acordo com o jurídico antes e use dados agregados sempre que possível.
- Forme a equipe de dados. Dê a dois ou três servidores tempo protegido para analisar e propor mudanças.
Cuidados e limites
O artigo é um ensaio de política baseado na experiência do GPL com cerca de cinquenta governos americanos e usa exemplos principalmente da área de proteção à infância; não apresenta uma avaliação sistemática de resultados do método. O contexto institucional é outro: nos Estados Unidos, os estados administram a maioria dos programas sociais, e, no Brasil, a rede envolve União, estados e municípios, com sistemas e regras próprias. O autor também alerta que dados mal usados podem distorcer incentivos, e que comparar serviços sem ajuste por perfil pode ser injusto. Este texto é uma leitura própria da Evoluta, feita por profissionais com formação pela Harvard Kennedy School, sem vínculo da empresa com a HKS.
Para estruturar a rotina, veja a gestão de indicadores e resultados, o curso de planejamento de metas e painéis de resultados e o sistema de gestão de projetos e metas de governo.
