DeepResearch 通过对复杂数据集进行高级分析，支持数据驱动的决策，从而增强政府政策研究和公共政策分析。通过处理大量结构化和非结构化数据——例如经济指标、公共卫生记录或社交媒体情绪——DeepResearch 工具可以识别传统方法可能遗漏的模式和关联。例如，一个政府机构分析住房补贴计划的有效性时，可以使用这些工具交叉引用补贴分配数据与驱逐率、就业统计数据和区域生活成本指标。这种方法有助于政策制定者更全面地理解住房负担能力等多方面问题，从而制定更有针对性的干预措施。
另一个关键应用是预测建模，用于预测政策结果。DeepResearch 框架内的机器学习模型可以模拟场景，以估计拟议政策的潜在影响。例如，在实施碳税之前，模型可以通过分析历史能源使用情况、经济数据和全球市场趋势来预测其对排放量、能源价格和行业竞争力的影响。开发人员可以设计这些模型来纳入现实世界的限制，例如预算限制或政治可行性，确保预测与实际情况一致。这减少了对试错法的依赖，并使政策制定者能够在部署前完善提案。
最后，DeepResearch 可以简化对现行政策的实时监控和评估。通过整合实时数据流——例如大流行期间的医疗保健利用率或基础设施升级后的交通流量——政府可以动态评估政策绩效。例如，在公共卫生危机期间，卫生部门可以结合医院入院数据、疫苗接种率和出行模式，按小时调整资源分配。开发人员可以构建自动化数据聚合和可视化的仪表板，无需人工分析即可提供可行的见解。这种能力确保政策保持适应性并响应新兴挑战，从而在最大限度地减少意外后果的同时改善结果。