El LNPP ofrece asesoría técnica y metodológica a gobiernos, instituciones, organizaciones nacionales e internacionales interesadas en generar soluciones a problemas públicos.

Nuestro catálogo de servicios incluye el desarrollo de proyectos de ciencia de datos (análisis y visualización de información); de proyectos basados en la economía del comportamiento (experimentación y prototipado de políticas públicas, etc); en la simulación por computadora; y en el desarrollo de y talleres de inteligencia colectiva, así como en la prospectiva y construcción de futuros.

En el LNPP sabemos que las mejores soluciones se construyen en equipo. Por ello, generamos puentes entre actores estratégicos para la atención de problemas públicos.

Nuestro equipo de trabajo se agrupa en 4 unidades: Unidad de Ciencia de Datos (UCD), Unidad de Innovación, Comportamiento y Experimentación (UCEx), Unidad de Simulación (USIM) y la Unidad de Inteligencia Colectiva (UIC).

La Unidad de Ciencia de Datos (UCD) desarrolla proyectos, asesoría y formación en ciencia de datos.

La ciencia de datos emerge como un recurso innovador para el proceso de toma de decisiones, tanto en las organizaciones privadas como públicas; y se caracteriza por combinar estadística y ciencia computacional para extraer conocimiento de utilidad para la toma de decisiones.

En la UCD se realiza:

• Limpieza, diseño y estructuración de bases de datos
• Creación de bases de datos no estructuradas (web scraping, documentos y mapas)
• Digitalización de archivos
• Modelos estadísticos: estadística computacional; modelos de aprendizaje automático (machine learning)
• Descubrimiento de patrones
• Análisis geoespacial, de redes y de texto
• Sistemas de información geográfica (SIG) para análisis y visualización de información espacial
• Visualización cartográfica
• Visualización de datos, estática y/o interactiva, para comunicar resultados desde la ciencia de datos

La Unidad de Innovación, Comportamiento y Experimentación (UCEx) realiza proyectos de investigación interdisciplinaria que tiene como eje a las ciencias de la conducta.

Las ciencias de la conducta buscan comprender el comportamiento humano por medio de experimentos que generan evidencia para la toma de decisiones en política pública. Este enfoque de diseño de políticas públicas esta centrado en las personas.

En la UCEx se realiza:

• Desarrollo de herramientas y diseño de estrategias para comprender y modificar las conductas de las personas
• Formulación de políticas públicas centradas en las motivaciones de las personas
• Experimentación
• Design Thinking
• Generación de soluciones colaborativas

La Unidad de Inteligencia Colectiva (UIC) facilita la interlocución y el intercambio de ideas entre tomadores de decisiones. Reúne actores clave del sector público, privado, académico y de la sociedad civil, con el objetivo de realizar proyectos de planeación con visión de largo alcance.

En la UIC se realiza:

• Planeación estratégica a largo plazo
• Diseño metodológico ad hoc de procesos de inteligencia colectiva para la toma de decisiones.
• Implementación in situ de la metodologíacon actores estratégicos.
• Integración de Planes de Gran Visión
• Tableros de indicadores.
• Análisis de trayectorias de indicadores estratégicos de desarrollo estatal, metropolitano y/o regional.
• Elaboración de escenarios plausibles en los temas centrales del desarrollo sostenible.
• Análisis y diseño de política social
• Mapeo y diagnóstico de instrumentos de la política social
• Recomendaciones de planeación, programación y operación de una política social integral
• Diseño e impartición de talleres para servidores públicos

La Unidad de Simulación (USIM) se especializa en el desarrollo y uso de modelos computacionales para analizar fenómenos sociales y prever los efectos potenciales de políticas públicas antes de su implementación.

La simulación es un método de modelado computacional que genera insumos para la toma de decisiones en política pública basadas en evidencia. El método de simulación se elige en función del estudio.

En la USIM se realiza:

• Modelos de predicción basados en agentes
• Representación de sistemas de alta complejidad por medio de bases de datos, indicadores, agentes (actores) y sus relaciones
• Diseño de experimentos de simulación computacional
• Construcción de hipótesis en un sistema social complejo
• Validación y/o refutación de hipótesis a partir de análisis de resultados experimentales
• Generación de insumos para la toma de decisiones en política pública basadas en el comportamiento de los agentes participantes