Positive Deviance basiert auf der Beobachtung, dass es in jeder Gemeinschaft Individuen oder Gruppen gibt, die verschiedenste Herausforderungen trotz ähnlicher Bedingungen und Ressourcen deutlich besser als ihre Peers lösen. Die Methode wurde erstmals in den 90er Jahren erfolgreich von Monique und Jerry Sternin im Bereich der Kinderernährung in Vietnam in einem Entwicklungskontext angewandt. Die außergewöhnlichen Verhaltensweisen von Positive Deviants sind häufig auf den lokalen Kontext angepasst, benötigen keine oder wenige zusätzlichen Ressourcen, sind potenziell skalierbar und bieten daher eine wichtige Ergänzung für die Entwicklungszusammenarbeit.
Um den bisher hohen Zeit- und Ressourceneinsatz zu reduzieren, den es braucht, um Positive Deviants im Feld zu finden, arbeiten das GIZ Data Lab gemeinsam mit den UNDP Accelerator Labs, der University of Manchester und Pulse Lab Jakarta am Einsatz neuer digitaler Datenquellen um Positive Deviants zu finden (Data Powered Positive Deviance).
Im Rahmen der Data Powered Positive Deviance Initiative testen wir diese in insgesamt sieben Pilotprojekte: in Indonesien, Mexiko, Ecuador, Niger, Somaliland, Guinea und Deutschland. Die Piloten decken bewusst eine weite Bandbreite an Sektoren und geographischen Regionen ab, um das Potenzial von DPPD für die GIZ und die Entwicklungszusammenarbeit zu erforschen: Von Dörfern mit Reisanbau in Indonesien über sichere, öffentliche Räume für Frauen in Mexiko bis hin zu Landkreisen, die während der Covid-19 Pandemie in Deutschland unerwartet gut abgeschnitten haben. Mehr Informationen finden Sie auf dem GIZ Data Lab Blog und auf dem organisationsübergreifendem Medium Blog der Data Powered Positive Deviance Initiative.