Child support agency uses analytics to provide better options for parents
Orange County’s data-driven approach empowers caseworkers to help parents make decisions that benefit their children
When parents don’t – or are unable to – meet their child support obligations, social service agencies often have little recourse. Jailing delinquent parents won’t help them pay their bills, and the threat of jail could lead them to further avoid child support staff – and their children. Rather than help the child, these efforts can send a parent and their children into a poverty spiral.

We start from the premise that almost all parents want to support their children to the best of their ability. So let’s tailor social support to enhance that ability. Our approach is to concentrate on multigenerational poverty and look at the long term rather than the short term.
Steve Eldred

Steve Eldred
Director of Orange County Child Support Services
California’s Orange County Child Support Services is trying something different. It uses analytics to predict who is at high risk of failing to pay support and identifies the factors that could get the parent into compliance more effectively. This new approach is data-driven – based on the county’s extensive research into the factors that help parents fulfill their obligations – and sensitive. The ultimate goal is to reduce the number of children living in poverty.

Steve Eldred, Director of Orange County Child Support Services, says that predictive analytics, used in conjunction with social safety net support tailored to the individual, can help the agency find long-term solutions that help parents support their children. It is an approach that he believes works particularly well in areas like Orange County, where jobs are plentiful and wages are decent – but the cost of living is high. Eldred’s team focuses on finding ways to help noncustodial parents earn enough to pay their child support.

“The model of ‘People won’t support their children without coercion or threat of jail’ isn’t effective or accurate. We start from the premise that almost all parents want to support their children to the best of their ability. So let’s tailor social support to enhance that ability. Our approach is to concentrate on multigenerational poverty and look at the long term rather than the short term,” Eldred says. The county’s caseworkers manage 69,000 active child support cases annually, with 12,000 new cases opened each year.

Looking long-term
Prior to using predictive analytics, caseworkers tried to figure out how to help parents be in a better position to pay, but the data was not easy to access. Staffers would poke through dozens of screens to scrape together details on the parent that might point to a solution. Could they use more education? Did they need social services support themselves? “They don’t really have the luxury to go through 100 screens to decipher what is pertinent to the case,” Eldred says.

With better analytics, the agency gathers everything it knows about the parent, analyzes it and assigns something it calls an iScore, which details information concerning ability to pay and what factors might encourage full or timely payments. Parents with significant issues – unemployment, criminal records or homelessness – receive a “seedling” iScore classification that lets caseworkers know that this parent needs more time and help to be able to pay. Others are classified as “saplings” or “young trees” if they have one deficit that could make a significant difference in their ability to pay.

“Our research shows that a person with a high school diploma or GED pays 44 percent more support over the life of that child than a high school dropout,” says Eldred. With that knowledge, a caseworker might decide to encourage night school. A parent with an old felony conviction hindering employment might be sent to a public defender to get the conviction expunged. If the conviction is recent, the parent might be referred to employers who hire those recently released from prison.

In each case, analytics surfaces the best course of action, sparing the caseworker from trying to guess the best option for recourse. “We started to develop the model using 450 variables and slimmed it down to about 30 of the most significant variables,” Eldred explains, noting that the models were built using information from 30,000 cases. A big benefit: Rookie caseworkers are nearly as productive as their most experienced colleagues.

“iScore is an attempt to mimic the knowledge of a 20-year caseworker,” Eldred says. And while the score draws in some demographic data like ZIP code and age in its model, those are only two of 30 variables because demographic data alone can mislead.

Early results show promise
Within six months of implementation, the system has been embraced by the county’s 60 caseworkers who use it daily. Among the successes:

Using the iScore tool, a caseworker was prompted to find additional government benefits for a disabled parent that enabled him to pay $100 a month that he owed in child support.
Another parent was referred to low-cost medical help for a nagging health problem that was interfering with work.
Caseworkers can review iScore with a customer, then collaboratively design an earnings improvement plan that meets the customer’s needs, interests and skills. “Building a success plan with parents that is tailored to them specifically, where they can see the possible results, makes all the difference for customer engagement,” Eldred says.
According to Eldred, the analytic approach saves time and empowers caseworkers to help people make changes that truly benefit their children. “I had a caseworker manager tell me years ago that cases are like snowflakes,” he says. “From a distance, they are all identical. But every single one is unique. Instead of saying most 22-year-old single fathers from this ZIP code have these characteristics, we use analytics to truly understand what social, economic or structural barriers keep this particular 22-year-old from succeeding. And then we figure out how to help.”

summarize it
분석을 사용하여 부모에게 더 나은 옵션을 제공하는 아동양육비 대행사오렌지 카운티의 데이터 기반 접근 방식을 통해 사회복지사는 부모가 자녀에게 이익이 되는 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.부모가 자녀 양육비 의무를 이행하지 않거나 이행할 수 없는 경우, 사회복지 기관이 취할 수 있는 수단은 거의 없습니다. 체납 부모를 감옥에 가두는 것은 양육비 납부에 도움이 되지 않으며, 감옥에 갇히게 되면 양육비 담당 직원과 자녀를 더욱 기피하게 될 수 있습니다. 이러한 노력은 자녀를 돕기보다는 부모와 자녀를 빈곤의 소용돌이로 몰아넣을 수 있습니다.우리는 거의 모든 부모가 최선을 다해 자녀를 부양하기를 원한다는 전제에서 출발합니다. 따라서 그 능력을 향상시키기 위해 사회적 지원을 맞춤화합시다. 우리의 접근 방식은 다세대 빈곤에 집중하고 단기보다는 장기적인 관점에서 바라보는 것입니다.스티브 엘드레드스티브 엘드레드오렌지 카운티 양육비 지원 서비스 디렉터캘리포니아의 오렌지 카운티 아동양육비 지원 서비스는 색다른 시도를 하고 있습니다. 이 기관은 분석을 통해 양육비를 지급하지 않을 위험이 높은 사람을 예측하고, 부모가 양육비를 보다 효과적으로 준수하도록 유도할 수 있는 요인을 파악합니다. 이 새로운 접근 방식은 부모가 의무를 이행하는 데 도움이 되는 요인에 대한 카운티의 광범위한 연구를 기반으로 한 데이터 기반이며 세심한 주의를 기울이고 있습니다. 궁극적인 목표는 빈곤에 처한 아동의 수를 줄이는 것입니다.오렌지 카운티 아동양육비 지원 서비스의 디렉터인 스티브 엘드레드는 예측 분석을 개인에 맞춘 사회 안전망 지원과 함께 사용하면 기관이 부모가 자녀를 부양하는 데 도움이 되는 장기적인 해결책을 찾는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다. 이 접근 방식은 일자리가 풍부하고 임금이 적당하지만 생활비가 높은 오렌지 카운티와 같은 지역에서 특히 효과적이라고 그는 믿습니다. 엘드레드의 팀은 비양육 부모가 자녀 양육비를 충분히 벌 수 있도록 돕는 방법을 찾는 데 주력하고 있습니다."'사람들은 강압이나 감옥의 위협 없이는 자녀를 부양하지 않는다'는 모델은 효과적이지도 정확하지도 않습니다. 우리는 거의 모든 부모가 최선을 다해 자녀를 부양하고 싶어한다는 전제에서 출발합니다. 따라서 그 능력을 향상시키기 위해 사회적 지원을 맞춤화합시다. 우리의 접근 방식은 다세대 빈곤에 집중하고 단기보다는 장기적인 관점에서 바라보는 것입니다."라고 엘드레드는 말합니다. 카운티의 사회복지사들은 매년 69,000건의 양육비 지원 사례를 관리하고 있으며, 매년 12,000건의 새로운 사례가 열립니다.장기적인 관점예측 분석을 사용하기 전에 사회복지사들은 부모가 양육비를 더 잘 지불할 수 있도록 돕는 방법을 찾으려고 노력했지만 데이터에 액세스하기가 쉽지 않았습니다. 직원들은 해결책을 제시할 수 있는 부모에 대한 세부 정보를 찾기 위해 수십 개의 화면을 샅샅이 뒤져야 했습니다. 더 많은 교육이 필요할까요? 사회복지 서비스 지원이 필요할까요? "직원들은 사건과 관련된 내용을 해독하기 위해 100개의 화면을 살펴볼 여유가 없습니다."라고 Eldred는 말합니다.더 나은 분석을 통해 기관은 부모에 대해 알고 있는 모든 정보를 수집하고 분석하여 지불 능력에 관한 정보와 전액 또는 적시 지불을 장려할 수 있는 요인을 자세히 설명하는 iScore라는 것을 할당합니다. 실직, 범죄 기록 또는 노숙자 등 심각한 문제가 있는 부모는 사회복지사에게 이 부모가 지불할 수 있는 시간과 도움이 더 필요하다는 것을 알려주는 "묘목" iScore 분류를 받습니다. 다른 사람들은 지불 능력에 큰 차이를 만들 수 있는 한 가지 결함이 있는 경우 "묘목" 또는 "어린 나무"로 분류됩니다."우리 연구에 따르면 고등학교 졸업장이나 검정고시를 받은 사람은 고등학교 중퇴자보다 평생 동안 44% 더 많은 부양비를 지불하는 것으로 나타났습니다."라고 Eldred는 말합니다. 이러한 지식을 바탕으로 사회복지사는 야간 학교를 권장하기로 결정할 수 있습니다. 취업에 방해가 되는 오래된 중범죄 유죄 판결을 받은 부모는 국선 변호사를 통해 유죄 판결을 말소할 수 있습니다. 유죄 판결이 최근인 경우에는 최근 출소자를 고용하는 고용주에게 부모를 소개할 수 있습니다.각각의 경우에 분석이 최선의 조치를 제시하므로 사회복지사가 최선의 선택지를 추측하지 않아도 됩니다. "450개의 변수를 사용하여 모델을 개발하기 시작하여 가장 중요한 변수 약 30개로 압축했습니다."라고 Eldred는 설명하며, 3만 건의 사례에서 얻은 정보를 사용하여 모델을 구축했다고 언급합니다. 큰 이점이 있습니다: 신입 사회복지사도 경험이 많은 동료만큼이나 생산성이 높다는 점입니다."iScore는 20년 경력의 사회복지사의 지식을 모방하려는 시도입니다."라고 Eldred는 말합니다. 이 점수는 우편 번호와 나이와 같은 일부 인구통계학적 데이터를 모델에 반영하지만, 인구통계학적 데이터만으로는 오해를 불러일으킬 수 있기 때문에 30개 변수 중 두 가지 변수에 불과합니다.가능성을 보여주는 초기 결과이 시스템을 도입한 지 6개월 만에 카운티의 사회복지사 60명이 매일 이 시스템을 사용하고 있습니다. 성공 사례도 있습니다:한 사회복지사는 iScore 도구를 사용하여 추가 정부 보조금을 찾을 수 있었습니다.