Vários tipos de dados foram coletados ao longo do processo deste projeto. Na fase de Horizon Scanning, foram coletados dados secundários socioeconômicos e ambientais usando os SDGs como estrutura, juntamente com dados de tendências de mídia social. Essa fase foi realizada principalmente pela SDG Move. Esses dados foram processados e questões sociais, econômicas e ambientais desafiadoras foram selecionadas e cada uma delas foi transformada em um relatório de uma página. Cada região contextualizou os relatórios de uma página e selecionou ou acrescentou questões regionais específicas. Na fase do método Delphi (nível regional), as opiniões de especialistas (avaliando e comentando o relatório de uma página na primeira rodada e priorizando as questões desafiadoras na segunda rodada) foram coletadas e processadas para identificar as prioridades regionais. Em seguida, as prioridades foram utilizadas nos workshops regionais de previsão, nos quais o método Backcasting foi usado em uma consulta com várias partes interessadas para obter as aspirações regionais envolvendo as prioridades regionais e as direções estratégicas para alcançar essas aspirações. Os resultados de todos os processos regionais foram sintetizados. Uma lista de mais de 10.000 projetos de pesquisa foi analisada em relação aos SDGs e aos resultados regionais sintetizados para obter lacunas de pesquisa.
A experiência das equipes regionais possibilitou a contextualização de questões desafiadoras com pouco esforço. Seu capital social, com conexões pessoais com partes interessadas de vários setores da região, ajudou a identificar as partes interessadas com experiência e envolvimento com os movimentos existentes, permitindo-nos obter perspectivas fundamentadas e atuais dessas questões desafiadoras.
Um processo de coleta de dados bem planejado e consultas regulares e abertas entre a SDG Move e as equipes regionais também foram cruciais para a coleta de dados em tempo hábil.
Especialistas acadêmicos e de organizações da sociedade civil são a segunda fonte para preencher a lacuna de dados. Isso é possível porque os dados não são usados para métodos estatísticos complexos, mas para entender a situação das questões desafiadoras. Portanto, os dados quantitativos eram apenas uma peça do quebra-cabeça.
Objetivos, cronograma e resultados claros para cada equipe regional ajudam no planejamento. O cronograma deve levar em conta atrasos e limitações regionais ou locais inesperadas. O check-in regular foi importante para atualizar o status e os obstáculos do projeto. Quanto mais cedo os obstáculos forem identificados, melhor.
A SDG Move, como equipe de coordenação, precisa ter a mente aberta e ouvir a voz e as preocupações das equipes regionais, pois nosso plano não é perfeito e pode não se adequar aos contextos regionais e culturais. O moral das equipes regionais também precisa ser observado e estimulado quando necessário. O progresso e as perspectivas do projeto e um elogio do escritório da TSRI foram bons estímulos para o moral.