Using Data toUnderstand and End Homelessness
Highlights
- Measuring the extent of homelessness is essential to combat it and efforts to count homeless populations since a early 1980s has been significant evolvements.This uses data to understand homelessness.
- ホームレス管理情報システム、ポイントインタイムカウント、およびハウジング・インベントリー・カウントの組み合わせは、アメリカのホームレス人口における人口統計、傾向、およびサービスの利用状況について、政策立案者や支援者に情報を提供しています。
- ホームレスのデータの正確さと詳細さの向上は、HUDの政策やそのパートナー機関の政策のあらゆる側面に影響を与えています。
ホームレスが米国の問題として浮上して以来、支援団体やシェルターから地方、州、連邦政府機関まで、献身的な個人や組織の幅広いグループが、ホームレスが住宅を見つけて安定して住み続けられるよう戦っています。 このような取り組みにおいて、データは非常に重要な要素となっています。 アメリカのコミュニティにおけるホームレスの数、特徴、ニーズ、サービスを受けている人の数、サービスのキャパシティを記録することは、この問題に取り組むための適切な戦略を特定するために不可欠であり、測定できないものを管理することは非常に困難である。
ホームレスの人口を数えるのは難しく、資源も必要なため、地方自治体は、地域のさまざまな状況に対応できる柔軟性と、地域のデータを集約して国レベルで全体像を把握できる一貫性を備えたシステムを開発しなければならなかった。 この記事では、データを通じてこの国のホームレス問題を理解するための進化を要約し、初期の測定の試みと、HUDとその連邦政府や地方のパートナーが使用している現在のシステム（主にポイントインタイム（PIT）カウント、住宅インベントリーカウント（HIC）、ホームレス管理情報システム（HMIS））について詳しく説明する。 また、これらの情報は、政策立案者がより効果的にホームレス問題に取り組むためにどのように役立ってきたかを探る。 このような補完的なデータ収集の努力によって、ホームレス問題のより詳細な実態が明らかになり、政策立案者は効果的な支援モデルに向けて資源を投入し、効果の低いプログラムをより迅速に適応させることができるようになる。
Early Efforts To UnderstandAmerica’s Homeless Problem
1980年代にホームレスが増加するにつれ、問題の性質と範囲を理解することに関心が高まった。特にCommunity for Creative Non-Violenceの提唱者は、全国のホームレス人口が200～300万人に達すると断言した。 他のデータがないため、この数字が常識となったのです1。 この調査は、特定の期間、特定の場所でカウントされたホームレスの数に基づいて、ホームレス人口を算出するために実施された。
HUD は、1983 年から 1984 年にかけて最初の全国 PIT 調査を行った。 この調査では、20都市の数百の事業者が参加し、世帯構成、人種、年齢、収入源などの人口統計情報を含む、初の全国代表的なデータセットが作成された。 1988 年、HUD は、シェルター・システムの能力を評価するために、初のシェルター・インベントリーを実施した3
こうした国の取り組みに続いて、多くの地方都市が、1986 年には、ホームレスに関するデータを系統的に集め始めている。 ニューヨーク市とフィラデルフィアは、市全体のデータを収集した先駆者である。 ニューヨーク市とフィラデルフィアは、市全体のデータを収集した先駆者である。これらの都市は、地方政府が資金を提供するホームレス・シェルターがあり、助成金申請者に顧客レベルのデータ収集を義務付けた最初の都市のひとつであった。 たとえば、Dennis Culhane博士は、ニューヨークのデータを分析し、ニューヨークの路上で1人が生活するには、1年間で平均40,500ドルかかることを発見しました5。 この発見により、選挙で選ばれた議員、政策立案者、プログラム管理者、支持者、研究者が、ホームレス問題は道徳的問題であると同時に、経済的問題であることを認識するようになった。 同年、ホームレスの経年変化を追跡する初の縦断的分析が、ホームレスの経験の有無と、ある場合は過去 5 年間の経験かどうかを尋ねる電話調査に基づいて行われた8。米国ホームレス問題省庁間協議会とそのメンバー（HUD、米国保健社会福祉省、米国退役軍人省）は、1996年にもサンプルベースのPITカウントを行い、1987年のUSDAの調査と同様に、政策立案者、特にホームレスの地理的分布に関して情報を提供するために使用された
これらの初期の調査は、ホームレス支援団体がホームレスの理解と対処に向けて決定的進歩を果たす助けとなった。 このような初期の研究により、ホームレス支援コミュニティは、ホームレスの理解と対策に向けた重要な前進を遂げた。 最初の研究によって、ホームレスの数の基準値が確立され、その後の研究によって、ホームレス人口の人口統計から地理的分布に至るまで、ホームレスの問題がより焦点化されるようになった。 しかし、25年間にわたる様々な方法論と目的を持った少数の全国調査は、ホームレス問題やその解決策を理解する上で極めて不十分であった。 より効果的にホームレスに立ち向かうために、地域と国の両レベルの関係者は、定期的で一貫した地域のデータ収集努力に基づく、より信頼できるデータを持つ必要があった9
Developing a Vehicle for Regular National Reporting
新しいミレニアムでは、データ収集におけるHUDの役割に大きな変化があった。 1999 年、議会は HUD に対し、支援したホームレスの人数、人口統計情報、住居の種類、住居の安定性などホームレス事業の成果などを収集するために、代表的な管轄区域のサンプルを作成するよう指示した10 。 この広範な任務を達成するために、コミュニティは、ホームレス管理情報システム（HMIS）として知られるようになったものを通じて、一貫した長期的データを収集する必要があった
左から右に リッチモンドのフィールドオフィスディレクターであるキャリー・シュミット、リッチモンドのCPDディレクターであるロニー・レジェッテ、マーク・ジョンストンは、バージニア州リッチモンドで2012年のPITカウントに参加しています。
HMISは、ホームレス支援を受けている人々のクライアントレベルのデータを収集・保存する、地域ごとに管理された電子システムです。 HUDは、HMISの経験を持つ専門家をコミュニティに派遣し、1対1の支援やHMIS導入ガイドなど、幅広い技術支援を提供した。 また、HUDは、HMISの導入が遅れている地域に対して有益な助言を得るため、早期に導入した地域、他のHMIS専門家、ホームレス研究者、支援者、プロバイダー、プライバシー専門家などに意見を求めた。 この事業の過程で、HUDは、すべてのプロバイダーに使用を義務付けるソフトウェア・アプリケーションを開発しないことを決定し、その代わりに、HMIS標準に準拠するソフトウェアの開発を市場に委ねた。
ホームレス人口を収集し報告するという議会の指令を受けて、HUDは、コミュニティがデータを収集するためのツールやインセンティブを作成した。 HUDとHMISの専門知識を持つホームレス支援関係者の協調努力により、HUDはHMISの技術、プライバシー、およびセキュリティ基準、ならびに議会に提出する年次ホームレス評価報告書（AHAR）の形式を開発した。 HUDはまた、ホームレス人口（定期的なPITカウントによる）とホームレスのベッドとユニットの年次目録のための国家基準を確立した。 HUDは、全国、地域、州、地方の会議において、HMISの導入と運用に関する広範な技術支援を提供し続けている。 標準が発行され、技術支援の仕組みが整うと、HUDはHUDホームレス支援金の受給者全員がHMISに参加することを期待し始めた11
HUD はまた、データの質を重視し、ホームレス支援金コンペを変更した。 ホームレス支援補助金コンペティションは、ホームレスと戦うための最大の連邦政府の単一リソースに相当する。 ホームレス支援補助金の年次申請の一環として、地域社会は、その地域でPITカウントを実施し、そのデータを申請書で報告しなければなりません。 さらに、地域社会は、集計を実施した日付、集計の性質（例：避難所および非避難所）、集計方法を報告しなければならない。 コミュニティはまた、住宅在庫カウント（HIC）と呼ばれる、ホームレスのためにターゲットにしたHUD資金および非HUD資金住宅在庫について毎年報告することが要求される。
ホームレス人口と住宅在庫に関するデータの報告に加えて、HUDはコミュニティが使用しているHMISの品質に関する質問をその資金調達のアプリケーションに追加しました。 HMIS の導入と運用に関連する費用をまかなうために、HUD は助成団体がホームレス支援助成金をこの目的のために使用できるように議会に求めることに成功し、これは HMIS を全国的に導入するもうひとつの重要な要因であった。 これらのさまざまな努力の結果、PITとHMISへの参加は劇的に増加しました。
HUD の現在のデータ収集努力
HUD は、アメリカのホームレスの危機について知り、対処するために、データに依存し続けています。 HUDが現在の評価に使用している主要なデータセットは、PIT、HIC、およびHMISである。 各データセットにはそれぞれ長所と短所があり、HUD はこれらのデータセットを活用して、米国におけるホームレスの全体像を形成している
PIT. HUDは、地域社会に対して、その地域のホームレス人口のカウントと、慢性的なホームレス、退役軍人、同伴者のいない若者など特定の小人数に関する情報を提出するよう求めている。 この情報は、世帯の種類（少なくとも大人1人と子供1人の世帯、子供のいない世帯、子供だけの世帯）とプログラムの種類（緊急避難所、暫定的住宅、恒久的住宅など）別に報告される。 コミュニティは、ホームレス支援助成金のためのContinuum of Care（CoC）アプリケーションを通じて、毎年これらのデータを提出する。
多くのコミュニティは、彼らのHMISデータから避難所カウントを作成する。 しかし、地域社会全体のプロバイダーがカバーしていないなどの理由でHMISデータが不十分な場合、地域社会は一般に調査に基づいてデータを補完する。 調査は、調査員の単なる観察から、詳細な聞き取り調査まで、さまざまである。 HUDは使用する調査方法を規定していないが、出版物「A Guide to Counting Sheltered Homeless People」で調査技術に関するガイダンスを提供している。
非保護者数は保護者数よりも複雑で実施に費用がかかり、HUDはこれらの数を実行するための許容される方法についてより厳格である。 避難していない人は一般に HMIS に記録されないため、コミュニティはより多くの計画を立てなければならない。 HUDのA Guide to Counting Unsheltered Homeless Peopleには、HUDが受け入れている無宿者のカウントを行うための3つの基本的なアプローチの概要が示されている。 まず、多くのコミュニティがストリートカウントを行う。これは、コミュニティのボランティアがホームレスがいると思われる通りや場所を訪れ、非常に特定の期間（通常は一晩の夕暮れから明け方まで）の観察に基づいてカウントを行うものである。 この方法は、組織化、ボランティアの実施訓練、集計が比較的容易である。 シンプルではあるが、この数え方は必ず何人かの人を見逃してしまい、避難していない人の総数以上の情報はほとんど得られない
2番目の方法は、ストリートカウントをインタビューと組み合わせたものである。 このアプローチでは、カウントの参加者は、避難していないと思われる人に出会うたびにインタビューするか、単純なランダムサンプルを作成するためにn番目の人ごとにインタビューするように訓練されている。 ホームレス人口を数える第三の方法は、サービスベース集計で、特定の集計期間中にホームレスサービスを受けた人を集計する。サービスベース集計を行う地域は、特別な朝食や医療オプションなど、ホームレスが集まりそうな特定の行事を計画することが多い。 この方法は、コミュニティが誰がすでにカウントされたかを慎重に判断する必要があるが、スープキッチン、ドロップイン・センター、ストリート・アウトリーチ・チームなどの利用可能な支援サービスを選択する特定のホームレス集団に届く傾向があり、彼らが寝る場所を選ぶために他の方法でカウントすることは困難である。 カウントの参加者の数と地域の大きさが、しばしば選択される方法を左右する。 しかし、いくつかの地域では、これらの方法を組み合わせて使用しています。
ホームレスの人口データに加え、HUDはコミュニティに対し、慢性的なホームレスの個人と家族、退役軍人、重度の精神病患者、慢性薬物中毒者、HIV/AIDS患者、DVの被害者、同伴者のいない子供（18歳未満）の小人口データの提出を要求しています。
Barbara Poppe, Director of USICH, and HUD Secretary Shaun Donovan participated in 2011 PIT count in Washington, DC.
HIC.PIT カウントに参加しています。 HUDは地域社会に対し、その地域のホームレス人口に対応するために指定されたベッド、ユニット、プログラムの年次目録であるHICデータを収集するよう求めている。 これらのデータは、PITの人口および小人口データと合わせて、毎年提出される。 HUDは、このデータを、目録に記載された世帯タイプに基づいて報告するよう要請している（すなわち、少なくとも大人1人と子供1人がいる世帯、子供のいない世帯、子供だけの世帯など）。 HICのデータは、多くの場合、コミュニティのHMISから直接取得される。 HMISのデータが不完全な場合、コミュニティはホームレス支援目録の性質を決定するために、欠落しているプロバイダーに連絡する
HMIS. HMISは、CoCプログラムを通じてホームレス支援システムにアクセスする人々に関する縦断的な顧客レベルの情報を保存する電子データ収集システムである12。HUDはHMISソフトウェアを作成または所有していないため、HUDは顧客レベルの情報を直接受け取ることはない。 HUDはHMISのソフトウェアを作成・所有しないため、顧客レベルの情報を直接受け取ることはない。一貫性とデータの質を確保するため、HUDはHMISデータ基準やその他の通知やガイダンスを発表している。 コミュニティは、コミュニティでサービスを受けるホームレスの人々を追跡するためにHMISを使用し、彼らの人口統計データから彼らが受けたサービス、プログラムを終了した後の行き先まで、ホームレスに関する豊富なデータセットを開発することができる。
コミュニティはHMISデータを集計し、ホームレス支援助成金の申請やHUD資金プロジェクトの年次実績報告など様々なメカニズムを通じてHUDに提出する。 HUDはまた、AHARプロセスを通じてHMISデータを受け取り、コミュニティレベルで重複のない年間HMISデータを収集し、その網羅性と完全性を評価する。 HUD は、十分なカバー率と完全性を持つコミュニティから集計された HMIS データを使用して、国の保護されたホームレス人口に関する国の推定値を決定している。 PITデータは、ホームレス人口の時間的なスナップショットを提供する。 PITデータは世帯数、プログラムタイプ、サブポピュレーションデータに限定されるが、ホームレス人口を決定するHUDの唯一の手段であり、コミュニティがHMISに参加していないプロバイダーのデータを報告することを可能にしている。 HICデータは、HUDの資金提供の有無にかかわらず、全国のホームレスのために費やされている資源の性質と程度を測定するHUDの主要な手段である。 HMISデータは、参加プロバイダーがサービスを提供するホームレス顧客のより全体的な理解を可能にし、ポイントインタイムベースではなく、年間ベースのデータを理解することを提供する。 地域的にも全国的にも、定期的で正確なデータを持つことが、ホームレス問題を解決する鍵である。 初期の調査では、ホームレスの人口や人口構成に関する基本的な情報が主に提供された。 例えば、1987年の米国農務省の調査では、ホームレスの成人のうち、子供のいる世帯はわずか10パーセントで、その84パーセントが女性世帯であることがわかった。 データ収集の方法は、ホームレスの性質や効果的な介入方法をより深く理解するために、単なる集計を超えて進化している。
地域レベルでは、選出された公務員、政府機関、非営利サービス提供者、支援者、および一般市民は、問題の範囲を理解していれば、PITカウント、HIC、HMISで報告されたデータを使用して、ホームレスの解決により効果的に関与することができる。 地域社会は、PITカウントで地域のホームレス状態の程度を把握し、HICのデータと比較して、利用可能なリソースを判断しています。 そして、HMISのデータを使って、自分たちのリソースがホームレスのニーズに効果的に応えているかどうかを判断しています。 コミュニティは、滞在期間などのHMISデータの測定値を確認し、最もパフォーマンスの高いプロジェクトを決定しています。 この見直しにより、地域社会は、低パフォーマンスのプロジェクトに支援を提供したり、より効率的なプロジェクトを優先してそれらのプロジェクトへの資金提供を検討したりするようになっている
報告の深さと頻度も、国の意思決定における重要な要因となっている。 何人が慢性的なホームレスで、何人が退役軍人で、何人が子どものいる家族なのかを知ることで、HUDはコミュニティとより戦略的に協力することができる。 例えば、2009年から2010年にかけて、特に都市部ではない地域で家族のホームレスが増加したとき、HUDはCoCのリソースをこの貧困層に集中させることができた。 家族向けプロジェクトに対する資金が増加し、コミュニティが家族向けサービスであるHomelessness Prevention and Rapid Re-Housing Program (HPRP) を利用したこともあり、家族のホームレスは2011年までに2％減少した14
HUD は、すべての関係者に、HUD が収集したデータによって示されるホームレスの状況を確認しコメントしてもらうことの重要性を認識している。 HUDは毎年、HICとPITのデータを公開し、これらのデータとHMISのデータを年次ホームレス評価報告書（AHAR）として議会に報告している。 2010年のAHARでは、1月の最後の10日間に約65万人のホームレスが路上で、緊急シェルターや経過的住宅に滞在し、1年の間に約159万人が緊急シェルターや経過的住宅に少なくとも1泊したと報告された。 この2つの数字は、ホームレス人口が非常に流動的であることを示している。 さらに詳しく見てみると、緊急シェルターにいるホームレスの人たちは短期間しか滞在しない傾向があり、このことは毎年一貫している。 12 カ月のシェルターでのデータに関する最新の報告書によると、約 3 分の 1 (34%) が 12 カ月の間に緊急シェルターに 1 週間以下滞在し、61%が 1 カ月未満しか滞在しなかった。15
ホームレスの緊急シェルターでの滞在期間に関するデータを知ることで、政策立案者は多くの-実際にはほとんどの-ホームレス個人がホームレスから抜け出すために永久住宅助成と支援を必要としていないことを認識することができた。 むしろ、急速リハウジングのような短期間の介入は、ほとんどのホームレスにとって効果的でより効率的な支援の形である。 緊急シェルターに入るホームレスのほぼ3分の2は、1年のうち1か月以下しかホームレスにならないのに対し、12か月の間に6か月以上ホームレスになるのはわずか6％である。これらの長期ホームレスは、ホームレス状態を脱し安定的に住み続けるために、支援サービス付きの永住住宅など、通常より強力な介入を必要とするだろう」
他の連邦政府のパートナーはデータを利用して意思決定を行っており、パートナーにHMISや同様のデータベースを利用するよう促している。 2010年、オバマ政権は、米国ホームレス問題省庁間協議会を通じて、「Opening Doors」を発表した。 これは、全米でホームレスをなくすための初めての包括的な計画である。 この連邦戦略計画では、2015年までに慢性的なホームレスと退役軍人のホームレスを、2020年までに家族、若者、子どものホームレスをなくすことを目標に掲げています。 HUDのデータは、これらの目標設定、目標達成に向けた進捗状況、目標達成に最も効果的なパートナーや介入方法を決定する上で、極めて重要なものとなっている。 (「Tackling Veteran Homelessness With HUDStat, p. 1」参照)
他の機関も、目標達成におけるこれらのデータソースの価値を認めています。 PITカウントを通じて毎年HUDと共同で退役軍人のホームレス状態を集計することに加え、米国退役軍人省はHMISを導入し始めている。 例えば、退役軍人家族支援プログラム（Supportive Services for Veteran Families）は、助成団体にHMISへの参加を義務付けている。 同様に、米国保健社会福祉省の補助金プログラムであるProjects for Assistance in Transition From Homelessness（PATH）は、ホームレスまたはホームレスになる恐れのある重度の精神疾患を持つ人々を対象に、その助成団体にHMISを導入しています。 PATHのように、HMISはホームレスの人々だけでなく、ホームレスになる恐れのある人々にも有用である。 議会は、15億ドルのHPRPプログラム（主にホームレス状態になる恐れのある人を対象とする）の助成機関に対して、HMISに参加するよう指示した。 2012年3月31日現在、HPRPは130万人以上のクライアントにサービスを提供している。 ホームレスの危険があり、予防支援を受けた人々を HMIS の集計に含めることにより、コミュニティは、これらの人々が時間とともにホームレスになったかどうかを知ることができます。 最近制定された Homeless Emergency Assistance and Rapid Transition to Housing (HEARTH) Act は、HUD にコミュニティ レベルでのデータ収集を改善するよう促しています。 HEARTH法は、再犯や初めてホームレスを経験する人々の性質について、より批判的な分析を求めている。 HUDは、今後もコミュニティがパフォーマンスに基づいてプロジェクトを分析することを推奨していく。 多くのコミュニティがデータを使ってパフォーマンスを評価し、重要な決定を下しているが、HUDはすべてのプロバイダーにそのアプローチを浸透させ、各コミュニティのニーズを満たす効果的なプロジェクトを実現することを望んでいる。 HUDは今後もデータ収集プロセスを改善し、HUDとそのパートナーが米国におけるホームレスの防止と終結に貢献することを目指します。 1991. “Estimates and Public Policy: the Politics of Numbers,” Housing Policy Debate 2:3, 631-3.