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Hacking Democracy Conference
給民主與人權倡議工作者的資料運用訓練工作坊

Poster for Hacking Democracy Conference
© FNF

諾曼基金會邀請您參加於2022年12月9日(五)下午2:00-6:05舉行的資料運用訓練工作坊,地點在NPO Hub (台北市中正區重慶南路三段2號)。若您是從事民主與人權,或社會公義相關倡議的非營利組織工作者,或有興趣的朋友,歡迎您點此報名!

為什麼要舉辦本工作坊?

資料(data)不僅對商業運用十分重要,他也是倡議者推動民主人權與自由,以及政府實踐良好治理的基礎跟資源。例如,藉由資料的幫助,當人們正在對一件關乎大眾利益的事情或公共政策進行討論時,參與的人民、政府、倡議團體、以及各方的利害關係人都能夠在資訊共享的狀態下進行溝通,讓對話建立在透明與相互信任的基礎上。

但是,如何能用有系統的方式搜集資料呢?蒐集到大批資料後,又要如何處理,才能將之轉變為有意義的資訊?資料分析後,又該如何正確解讀資料所傳達的訊息?學習資料科學,可以幫助大家得到上述問題的解答,更可以讓人們知道如何處理資料,來讓倡議者平日對民主人權的倡議工作更順暢。在獲得更多資料後,倡議團體也更能運用這些資料,來創造更多有利於倡議的工具或行動。

舉例來說,我們想了解校園民主的真實狀況,我們該搜集哪些資料來幫助我們具體了解台灣的校園內民主的程度?蒐集到這些資訊後,我們該怎麼處理這些資訊,讓他們能便於分析?分析過後,又應該如何解讀?若能學習資料搜集與處理的方式,將能對這樣的工作有所助益。

參與工作坊能學到什麼?

  • 當有倡議上的需求時,如何釐清自己需要哪些資料,並將之轉化為搜集資料時要問的問題

  • 怎麼樣有系統的搜集資料?如何確定自己搜集的資料是有用的?

  • 什麼叫做有用的資料?怎麼樣確保搜集來的資料有一定的品質跟實益?

  • 拿到大量的資料,要怎麼處理?如果是圖片或非文字的資料呢?

  • 分析完資料過後,要怎麼正確的分析跟判讀?

訓練會如何進行?

課程會分成兩階段進行:

  • 2:00-3:55pm 第一階段:資料處理的講習與實作

講師會先進行資料基本概念的講解約半小時,之後會提供參與者一個實際的案例,按照學習目標進行實作演練。因為有實作課程,參與者需要自行攜帶筆記型電腦。

  • 4:00-6:00pm 第二階段:實際案例分享:如何用資料科學促進轉型正義

我們邀請不當黨產委員會的文本分析系統與數位敘事專題的團隊成員與資料科學家們,分享他們如何運用資料科學促進轉型正義的經驗。在資料科學家們的協助下,專案成員們運用自然語言處理(Natural Language Processing)與數位敘事(Digital Story Telling),讓大批的轉型正義相關史料得以有系統的快速分析,以及視覺化資料讓資料便於一般人理解。當史料能被更有系統的分析,社會大眾可以更清楚的追溯,哪些財產應該返還給國家,造成不當判決的決策路徑與經過的上下層級為何,讓轉型正義的促進可以在更透明與讓大眾得以參與的方式來進行。

什麼樣的朋友適合來報名參加?

歡迎所有對本議題有興趣的朋友報名參加,但因為講師能負荷的學生人數有限,我們的第一階段訓練會優先錄取工作內容與民主、人權、自由、或社會公益相關的非政府組織工作者,之後若還有名額,就會開放其他朋友參與。若已額滿,則會先關閉第一階段訓練的報名。

第二階段案例分享,歡迎所有有興趣的朋友來報名!

報名後請留意信箱,是否收到我們的回覆喔!

參加時需要準備什麼?

第一階段訓練因為有實作課程,學員需自行攜帶筆記型電腦喔!

資料訓練工作坊訓練講師團隊

  • 資料英雄計畫(Data for Social Good) by 智庫驅動

智庫驅動股份有限公司致力於運用資料思考,協助客戶改變決策與工作流程以成為更棒的創新者,服務範圍涵蓋製造、能源、電信、金融、資訊科技、行銷媒體、政府機關以及學研機構等產業。他們以《D4SG 資料英雄計畫》實踐企業社會責任,協助非政府組織與政府機關提升資料素養,發掘資料價值,促進跨域對話與合作,進而協力改善社會問題。該計畫迄今已經協助超過40個組織,攜手解決公共服務因資料而生、也能因資料而解的問題。

案例分享與談人

  • 林聰賢,不當黨產處理委員會專任委員

林委員運用自己的法律專長貢獻於公民社會。在擔任不當黨產處理委員會專任委員之前,他曾經擔任財團法人法律扶助基金會副執行長,也曾擔任台灣高等法院台中分院以及台灣新竹地方法院的公設辯護人。他也曾在大學執教,在台灣大學工商管理學系擔任兼任教授級專業技術人員,以及在中原大學擔任專任講師。

  • 簡毅慧,資料記者

現任資料記者,喜歡研究各國媒體的資料新聞與互動專題。在百年老字號媒體中,嘗試在大型專題製作過程中注入科技的力量,拉近議題與普羅大眾的距離,並探索更多說故事的方法。

  • 李俊穎中央研究院社會學研究所研究助理

國立臺北大學社會學系碩士,現於中央研究院社會學研究所擔任研究助理,研究興趣為生命歷程與社會階層化。主要以Stata、Python進行數據資料處理與統計分析,共同出版《巨震創生:九二一震災的風險分析與制度韌性》。

  • 蘇彥庭,資料科學家

目前在化工業擔任資料科學家,運用資料科學方法來提升工廠生產效率。喜歡用自己的專業能力幫助其他人,學習如何透過數據的力量來解決各種面向的問題。
 
 

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