В процессе работы над проектом было собрано несколько типов данных. На этапе сканирования горизонтов были собраны социально-экономические и экологические вторичные данные, использующие ЦУР в качестве основы, а также данные о тенденциях в социальных сетях. Этот этап был в основном выполнен SDG Move. Эти данные были обработаны, отобраны сложные социальные, экономические и экологические проблемы, и каждая из них была оформлена в виде 1-страничного отчета. Каждый регион контекстуализировал 1-страничные отчеты и выбирал или добавлял специфические для региона вопросы. На этапе метода Дельфи (региональный уровень) были собраны и обработаны мнения экспертов (оценка и комментарии к 1-страничному отчету в первом раунде и определение приоритетности проблемных вопросов во втором раунде) для определения региональных приоритетов. Затем приоритеты были использованы в региональных форсайт-семинарах, в ходе которых метод Backcasting применялся в многосторонних консультациях для получения региональных устремлений, включающих региональные приоритеты и стратегические направления для достижения этих устремлений. Итоги всех региональных процессов были обобщены. Список из более чем 10 000 исследовательских проектов был проанализирован с учетом ЦУР и обобщенных региональных результатов для выявления пробелов в исследованиях.
Экспертиза региональных команд позволила без особых усилий придать контекстуальность сложным вопросам. Их социальный капитал, личные связи с заинтересованными сторонами из нескольких секторов в регионе, помогли выявить заинтересованные стороны, имеющие опыт и вовлеченные в существующие движения, что позволило нам получить обоснованную и актуальную точку зрения на эти сложные вопросы.
Хорошо спланированный процесс сбора данных и регулярные и открытые консультации между SDG Move и региональными командами также сыграли решающую роль в своевременном сборе данных.
Эксперты из академических кругов и организаций гражданского общества являются вторым источником, восполняющим пробел в данных. Это стало возможным благодаря тому, что данные используются не для сложных статистических методов, а для понимания ситуации по сложным вопросам. Таким образом, количественные данные - это лишь одна часть головоломки.
Четкие цели, сроки и результаты для каждой региональной команды помогают в планировании. График должен учитывать задержки и неожиданные региональные или местные ограничения. Регулярные встречи были важны для обновления информации о состоянии проекта и препятствиях. Чем раньше будут выявлены препятствия, тем лучше.
SDG Move как координационная команда должна быть непредвзятой и прислушиваться к мнению и проблемам региональных команд, поскольку наш план не идеален и может не соответствовать региональным и культурным особенностям. Необходимо также следить за моральным состоянием региональных команд и при необходимости поддерживать его. Прогресс и перспективы проекта, а также комплимент от офиса TSRI стали хорошим стимулом для поднятия боевого духа.