Nástroje vytvořené na pomoc skupinám reakce na mimořádné události koordinují dobrovolníky

Po katastrofě se mnoho lidí obrací na organizace pomoci v nouzi a ptá se, jak mohou pomoci, ale organizace všech nových dobrovolníků se může ukázat jako obtížná.

Nyní výzkumný tým ze Státní univerzity v Severní Karolíně a Alabamské univerzity vyvinul nástroje, které pomáhají manažerům reakce na mimořádné události a pomoci nejúčinněji koordinovat úsilí dobrovolníků.

„Spontánní dobrovolníci jsou lidé, kteří v důsledku katastrofy impulzivně přispívají k úsilí o odezvu a zotavení bez přidružení k uznaným dobrovolnickým organizacím (např. Červenému kříži) nebo jiným typickým osobám, které první pomoc poskytly,“ uvedla Dr. Maria Mayorga, odpovídající autorka dvou studium této problematiky a profesor na katedře průmyslového a systémového inženýrství Edwarda P. Fittse z NC State.

"Tito lidé představují zdroj pracovní síly, který je neocenitelný a těžko zvládnutelný." Přiřazení dobrovolníků po katastrofě může být obtížné, protože nevíte, kolik dobrovolníků přijde nebo kdy dorazí. Kromě toho může být výzva komplikována pro úsilí, jako je distribuce potravin, kde také nevíte, jaké množství zásob budete muset distribuovat nebo kolik lidí bude potřebovat pomoc. “

Pro studii tým použil pokročilé výpočetní modely k řešení těchto oblastí nejistoty s cílem vypracovat pokyny nebo pravidla, která mohou manažeři záchranných služeb použít k tomu, aby pomohli dobrovolníkům dosáhnout největšího rozdílu.

Nejnovější příspěvek se zaměřuje na přidělování dobrovolníků k řešení úkolů, kde se množství času, které je třeba udělat, může v průběhu času změnit, jako je pátrání a záchrana, posouzení potřeb a distribuce humanitárních potřeb.

"V zásadě jsme vyvinuli model, který lze použít k určení optimálního přiřazení dobrovolníků k úkolům, když nevíte, kolik práce bude zapotřebí," řekl Mayorga. "Například v distribuci pomoci existuje nejistota jak v dodávkách položek pomoci, tak v tom, jaká bude poptávka po přeživších katastrofách."

"Poté jsme tento model použili k vytvoření a testování pravidel, která lze použít, i když manažeři pomoci nemají přístup k počítačům nebo internetu."

Vědci zjistili, že jednoduchá politika, která funguje dobře, je „politika největší vážené poptávky (LWD)“, která přiřazuje dobrovolníky k úkolu, který má před sebou ještě nejvíce práce. V tomto případě je práce upřednostněna podle její důležitosti. Například splnění poptávky po vodě je důležitější než uspokojení poptávky po čisticích potřebách.

Pokud se však rozdíl v důležitosti mezi úkoly dostatečně zvětší, pak je nejlepší možností, aby manažeři přiřadili dobrovolníky na základě „největší doby zúčtování fronty (LQCT)“, což je čas potřebný k dokončení aktuální práce, pokud aktuální počet dobrovolníků se nemění.

"Heuristika LQCT ve skutečnosti fungovala dobře ve všech případech, které jsme testovali, ale je těžší ji rychle vyhodnotit," říká Mayorga. "Doporučujeme tedy, aby manažeři používali pravidlo LWD, pokud nebude skutečně velký rozdíl v důležitosti úkolů."

Pravidla LWD a LQCT však nefungují pro všechny úkoly.

Tým ve skutečnosti zjistil, že pokyny, které dávají smysl pro dobrovolnické úkoly, kde nevíte, kolik práce bude zapotřebí, jsou ve skutečnosti špatně vhodné pro úkoly s jasně definovanou pracovní zátěží, jako je odstraňování trosek po katastrofě.

V dokumentu z roku 2017 vědci zjistili, že dobrým pravidlem pro odstraňování trosek bylo „Nejméně dobrovolníků“, ve kterých jsou dobrovolníci jednoduše přiřazeni k jakémukoli úkolu, na kterém pracuje nejméně dobrovolníků.

"Naše práce v těchto dokumentech poskytuje strategie pro začleňování spontánních dobrovolníků do organizovaného úsilí o pomoc, které nám pomohou dosáhnout bezpečného a citlivého zvládání katastrof," říká Mayorga.

„Za zmínku stojí také to, že se tyto práce soustředily na jedinou organizaci, která přidělovala dobrovolníkům úkoly. V naší budoucí práci se zaměřujeme na strategie, které mohou být použity několika agenturami ke koordinaci úsilí a zesílení reakce dobrovolníků. “

Zjištění jsou zveřejněna v časopise Omega.

Zdroj: Státní univerzita v Severní Karolíně

!-- GDPR -->