Sukurti įrankiai, skirti padėti reagavimo į ekstremalias situacijas grupėms koordinuoti savanorius
Po nelaimės daugelis žmonių kreipiasi į skubios pagalbos organizacijas, klausdami, kaip jie gali padėti, tačiau organizuoti visus naujus savanorius gali būti sunku.
Dabar Šiaurės Karolinos valstijos universiteto ir Alabamos universiteto tyrimų grupė sukūrė įrankius, padedančius reaguoti į ekstremalių situacijų ir pagalbos valdytojus efektyviausiai koordinuoti savanorių pastangas.
„Spontaniški savanoriai yra žmonės, kurie, įvykus nelaimei, impulsyviai prisideda prie reagavimo ir atkūrimo pastangų, neprisijungdami prie pripažintų savanorių organizacijų (pvz., Raudonojo Kryžiaus) ar kitų tipiškų pirmųjų pagalbos teikėjų“, - sakė daktarė Maria Mayorga, dviejų studijos šiuo klausimu ir NC valstijos Edwardo P. Fittso pramonės ir sistemų inžinerijos katedros profesorius.
„Šie žmonės yra neįkainojamas ir sunkiai valdomas darbo šaltinis. Paskirti savanorius po nelaimės gali būti sunku, nes nežinote, kiek savanorių ateis ar kada jie atvyks. Be to, iššūkis gali būti sudėtingas dėl tokių pastangų, kaip maisto paskirstymas, kai jūs taip pat nežinote, kiek atsargų turėsite išdalyti, ar kiek žmonių reikės pagalbos “.
Tyrimui atlikti komanda naudojo pažangius skaičiavimo modelius, kad išspręstų šias netikrumo sritis, kad būtų parengtos gairės arba „nykščio taisyklės“, kurias skubios pagalbos valdytojai gali naudoti, kad savanoriai galėtų kuo labiau pasikeisti.
Naujausiame dokumente didžiausias dėmesys skiriamas savanorių paskyrimui atlikti užduotis, kuriose laikui bėgant gali keistis atliktinų darbų kiekis, pavyzdžiui, paieška ir gelbėjimas, poreikių įvertinimas ir pagalbos priemonių paskirstymas.
"Iš esmės mes sukūrėme modelį, kurį galima naudoti norint nustatyti optimalų savanorių priskyrimą užduotims, kai nežinote, kiek reikės darbo", - sakė Mayorga. "Pavyzdžiui, paskirstant pagalbą teikiama neapibrėžtumo tiek pagalbos reikmenų tiekimo srityje, tiek ir to, kokia bus paklausa išgyvenus nelaimę."
„Tada mes naudojome modelį kurdami ir išbandydami nykščio taisykles, kurios gali būti taikomos net ir tada, kai pagalbos valdytojai neturi prieigos prie kompiuterių ar interneto.“
Tyrėjai nustatė, kad paprasta politika, kuri gerai veikia, yra „didžiausio svertinio poreikio (LWD) politika“, pagal kurią savanoriai skiriami užduočiai, kuriai liko daugiausia darbo. Šiuo atveju darbas yra prioritetinis pagal jo svarbą. Pavyzdžiui, patenkinti vandens poreikį yra svarbiau nei valymo priemonių paklausą.
Tačiau jei svarbos skirtumas tarp užduočių tampa pakankamai didelis, vadybininkams geriausias pasirinkimas yra paskirti savanorius pagal „Didžiausią eilės kliringo laiką (LQCT)“, kuris yra laikas, kurio reikia dabartiniam darbui užbaigti, jei dabartinis užduočių skaičius savanoriai nepakito.
"Tiesą sakant, LQCT euristika gerai veikė visais mūsų išbandytais atvejais, tačiau sunkiau greitai įvertinti", - sako Mayorga. „Taigi vadovams rekomenduojame naudoti LWD taisyklę, nebent iš tiesų labai skiriasi užduočių svarba.“
Tačiau LWD ir LQCT nykščio taisyklės neveikia atliekant visas užduotis.
Tiesą sakant, komanda nustatė, kad gairės, kurios yra prasmingos atliekant savanorių užduotis, kai nežinote, kiek reikės įdėti darbo, iš tikrųjų blogai tinka užduotims su aiškiai apibrėžtu darbo krūviu, pavyzdžiui, šiukšlių valymui po nelaimės.
2017 m. Straipsnyje mokslininkai nustatė, kad gera šiukšlių valymo taisyklė buvo „Mažiausiai savanorių“, kai savanoriai tiesiog priskiriami tai užduočiai, kurioje dirba mažiausiai savanorių.
„Mūsų darbas šiuose straipsniuose pateikia strategijas, kaip įtraukti spontaniškus savanorius į organizuotas pagalbos pastangas, kad padėtų mums pasiekti saugų ir reaguojantį nelaimių valdymą“, - sako Mayorga.
„Taip pat verta paminėti, kad šie darbai buvo sutelkti į vieną organizaciją, kuri savanorius skyrė užduotims. Savo būsimame darbe daugiausia dėmesio skiriame strategijoms, kurias gali naudoti kelios agentūros, kad koordinuotų pastangas ir sustiprintų savanorių atsaką “.
Rezultatai paskelbti žurnale Omega.
Šaltinis: Šiaurės Karolinos valstijos universitetas
