Cómo medir el impacto de los datos abiertos: la importancia del ROI Social

Tradicionalmente, las empresas han medido sus resultados en base a una sencilla operación: cuánto han ganado en comparación con los gastos en los que han incurrido. Sin embargo, está cuestión no es tan sencilla. Hay muchos aspectos a tener en cuenta que no son fácilmente cuantificables, sobre todo cuando hablamos de una organización que persigue un fin social. Es aquí donde entra el SROI.

El retorno social de las inversiones o SROI (en sus siglas en inglés: Social Return of Investment), fue definido por la fundación Roberts Enterprise Development (REDF) a finales de los años 90 con el fin de medir el valor social de sus inversiones filantrópicas. La idea era sencilla: mientras que el Retorno de la Inversión (ROI) solo mide las ganancias, el SROI incluye el valor económico, socioeconómico y social de una empresa. Tras el REDF, diversos expertos y organismos han ido adaptando este enfoque y desarrollando múltiples cuadros de mando que ayudan a calcular el impacto de una operación.

Este enfoque es utilizado por multitud de organizaciones sin ánimo de lucro, asociaciones o fundaciones con un marcado enfoque social, pero también es muy útil en el caso de los datos abiertos. En el contexto actual, medir el impacto de las iniciativas de apertura de información pública puede suponer un gran reto, ya que sus efectos pueden tardar un cierto tiempo en ser visibles.

El método SROI distingue 4 aspectos: el uso de recursos (input), los resultados directamente controlables (output), las actividades indirectas (outcome) y las consecuencias de la creación de valor (impact). A continuación se explican cada uno de estos aspectos en base al informe Measuring the promise of open data:Development of the Impact Monitoring Framework, realizado por el CEDEM, que explica cómo se puede aplicar esta metodología a un ecosistema de datos abiertos:

• Input: incluye todos los recursos que utiliza una organización para ejecutar una determinada acción, como por ejemplo dinero, personas, equipos e instalaciones. En el caso de los datos abiertos, es necesario tener en cuenta los datos “en crudo” obtenidos por la organización y los esfuerzos técnicos y económicos que conlleva su transformación en formatos abiertos y reutilizables.

• Output: se refiere a los resultados que son controlados directamente por la organización, es decir, los entregables directos y tangibles producidos por la propia organización. Por ejemplo, el portal de datos abiertos donde se va a publicar la información que se quiere hacer pública.

• Outcome: cubre todas las actividades directas o indirectas derivadas de las acciones realizadas por parte de la organización. En el contexto de los datos abiertos, entrarían en este apartado todas las actividades llevadas a cabo por los usuarios. Por ejemplo, una aplicación.

• Impact: los efectos a corto, medio o largo plazo que se han producido gracias a la intervención de la organización. En el caso de los datos abiertos, esto abarca solo los resultados realmente ocasionados ​​por la liberación de los datos.

Veámoslo con un ejemplo. Imaginemos que un ayuntamiento pone a disposición de los ciudadanos datos sobre las rutas de transporte público y sus horarios (input) a través de una plataforma en tiempo real (output). Esos datos, que se deberían encontrar en un formato abierto, que facilite la reutilización y la interoperabilidad, son utilizados por un ciudadano que crea una app (outcome) que facilita e impulsa el uso del transporte público. El resultado final (impact) sería una reducción del CO2 emitido a la atmósfera. Un resultado final que sí se puede cuantificar. El reto está en determinar si dicha reducción del CO2 ha sido consecuencia de la aplicación lanzada –y consecuentemente de la liberación de los datos- o si se han llevado a cabo más acciones encaminadas al mismo fin. En ese caso, habría que determinar qué parte corresponde a cada acción basándose en distintos parámetros: uso, impacto, etc. Existen empresas especializadas en realizar este tipo de modelos.

De esta forma, podemos medir el impacto de una acción en retrospectiva. Mapeando las aplicaciones o casos de uso de los datos abiertos, podremos conocer cuál es el impacto de un determinado conjunto de datos. Asimismo, si las personas responsables de tomar decisiones conocen el potencial impacto que tendría la reutilización de un determinado conjunto de datos, será más fácil que inviertan recursos en su apertura.

Gracias al SROI es más fácil monitorizar la actividad de una iniciativa de datos abiertos, conocer qué datos se están reutilizando y qué impacto está teniendo su uso, lo que puede impulsar más actividades encaminadas a mejorar nuestro entorno. Pero sobre todo, el SROI nos permite conocer qué aportamos a la sociedad, qué retos estamos solucionando, y eso es fundamental para continuar evolucionando de manera sostenible.