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Justificativa
A avaliação de impacto de programas e ações sociais representa uma das questões mais críticas e desafiadoras no campo das políticas públicas e do investimento social privado contemporâneo. No contexto atual, onde recursos são escassos e as demandas sociais crescem exponencialmente, torna-se imperativo desenvolver mecanismos robustos para mensurar, de forma científica e objetiva, os resultados efetivos das intervenções sociais.
Cenário de Necessidade Crescente
O Brasil enfrenta desafios sociais complexos e multidimensionais que demandam respostas baseadas em evidências. Segundo dados do IBGE e de organismos internacionais, persistem indicadores preocupantes em áreas como educação, saúde, emprego e renda, exigindo intervenções mais efetivas e estratégicas. Simultaneamente, observa-se um crescimento significativo no volume de recursos destinados a programas sociais tanto pelo setor público quanto privado, o que intensifica a necessidade de accountability e demonstração de resultados.
Lacunas Metodológicas Existentes
A literatura especializada e a experiência prática revelam limitações significativas nos métodos tradicionais de avaliação. Muitas organizações ainda dependem de indicadores de processo ou de resultados de curto prazo, sem conseguir estabelecer relações causais robustas entre suas intervenções e as mudanças observadas nos beneficiários. Esta deficiência metodológica resulta em decisões baseadas em percepções ou dados incompletos, comprometendo a eficiência na alocação de recursos e a maximização do impacto social.
Oportunidades Tecnológicas
Os avanços recentes em inteligência artificial, machine learning e análise de big data oferecem oportunidades sem precedentes para revolucionar o campo da avaliação de impacto. Estas tecnologias permitem processar volumes massivos de dados, identificar padrões complexos, controlar por variáveis confundidoras de forma mais sofisticada e realizar análises preditivas que eram impensáveis com métodos tradicionais. A integração dessas ferramentas aos métodos econométricos consolidados pode elevar significativamente a qualidade e a precisão das avaliações.
Demanda por Evidências
Existe uma crescente demanda, tanto de financiadores quanto de beneficiários, por transparência e comprovação da efetividade das intervenções sociais. Organismos internacionais, fundações filantrópicas e órgãos de controle têm exigido cada vez mais evidências rigorosas sobre o retorno social dos investimentos. Esta tendência reflete uma mudança paradigmática em direção à filantropia baseada em evidências e à gestão pública orientada por resultados.
Impacto Multiplicador
A disponibilização de metodologias robustas de avaliação de impacto pode gerar efeitos multiplicadores significativos. Organizações que demonstram impacto real tendem a atrair mais recursos, replicar suas práticas e influenciar políticas públicas. Por outro lado, a identificação de programas inefetivos permite o redirecionamento de recursos para alternativas mais promissoras, maximizando o bem-estar social agregado.
Contribuição Científica e Social
Este projeto se posiciona na fronteira entre a pesquisa acadêmica de excelência e a aplicação prática de alto impacto social. Ao combinar rigor metodológico com inovação tecnológica, contribui simultaneamente para o avanço do conhecimento científico na área de avaliação de políticas públicas e para a melhoria concreta das condições de vida das populações beneficiárias dos programas avaliados.

Abordagem Geral
Este projeto adota uma abordagem metodológica que combina métodos econométricos consolidados de avaliação de impacto com técnicas avançadas de inteligência artificial e análise de big data. A estratégia metodológica segue um paradigma experimental e quase-experimental, priorizando a identificação causal rigorosa dos efeitos das intervenções sociais sobre os beneficiários.
Desenhos de Pesquisa
Experimentos Controlados Randomizados (RCTs)
Sempre que eticamente viável e operacionalmente factível, serão implementados experimentos controlados randomizados, considerados o padrão-ouro para avaliação de impacto. Este desenho envolve a alocação aleatória de indivíduos ou unidades (escolas, comunidades) entre grupos de tratamento e controle, garantindo a comparabilidade entre os grupos e permitindo inferências causais robustas.
Métodos Quase-Experimentais
Para situações onde a randomização não é possível, serão empregados desenhos quase-experimentais, incluindo:

Diferenças em Diferenças (DiD): Comparação das mudanças ao longo do tempo entre grupos tratados e não tratados, controlando por características fixas não observáveis.
Regressão Descontínua (RDD): Exploração de descontinuidades arbitrárias nos critérios de elegibilidade dos programas para identificar efeitos causais.
Pareamento por Escore de Propensão (PSM): Criação de grupos de comparação estatisticamente equivalentes baseados na probabilidade de participação no programa.
Variáveis Instrumentais (IV): Utilização de variações exógenas que afetam a participação no programa mas não diretamente os resultados de interesse.

Integração de Inteligência Artificial
Machine Learning para Seleção e Controle de Variáveis
Algoritmos de machine learning (Random Forest, LASSO, Ridge Regression) serão utilizados para identificar as variáveis mais relevantes para controle, reduzindo problemas de seleção e melhorando a precisão das estimativas. Estas técnicas são especialmente úteis quando o número de covariadas é grande em relação ao tamanho da amostra.

Indicadores Principais:

Número de avaliações de impacto realizadas com metodologias quantitativas ( econometria + IA)

Metas (5 anos):
Realizar pelo menos 3 avaliações robustas de programas e ações socioeconômicas, educacionais e culturais.
Treinar profissionais na execução das metodologias avançadas
Estabelecer parcerias com organizações públicas e privadas

Resultados Esperados:
Identificação da efetividade real dos programas e ações avaliadas
Balizamento de futuras decisões a respeito do escalonamento das ações.