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已更新: 44 分鐘 34 秒 前

[網二紀錄] 綠色和平:戀愛心理測驗如何幫助環保工作?

2017, 9月 28 - 16:45
七月份的網路星期二,邀請到綠色和平的羅可容(台北辦公室專案主任),與我們分享,怎樣透過心裡測驗的遊戲設計,引起大眾對時尚去毒(Detox My Fashion)專案的意識與關心,藉此來推動環境保護工作




簡報@slideshare

※當日直播影片 https://www.youtube.com/watch?v=BTHtHB8cMzQ&

綠色和平的同溫層很小,特別要面對 95% 對環保議題比較陌生的人,應該如何推廣出去?過去綠色和平的宣傳用語都比較強烈,這個專案嘗試用比較柔性的減法生活,企圖喚醒廣大消費者的環保意識,這是引起本次專案思考的動機。


快速時尚的代價

製衣工業通常散落在開發中國家,具有密集勞動力、惡劣的工作環境與嚴重環境污染等特色。譬如:中國廣東的紡織工廠,是有名的癌症村,當地人都說:「今年流行什麼顏色,看我家後面的河流就知道。」此外,這類工廠往往也有嚴重的工安危險,例如:2013年孟加拉國薩瓦區大樓 Rana Plaza 的倒塌事故,導致一千多人死亡、2,500 人受傷,是史上第四大工廠意外。

同時,每天有1000億件衣服被生產出來。由於原料越來越便宜,例如聚酯纖維、尼龍等人造纖維,廠商也推出「快速時尚」,講求符合這一季流行的服飾。以前是以四季為標準、來推出新品;現在則是每週都有,並搭配很多廣告來刺激消費。

過去,綠色和平多從品牌端下手,要求廠商公開排放數據及製造工廠。2000年,成衣產值已近一兆美金,預計2025年,將達到2.5兆美金。面對如此急速成長的產業,以及過程中,包括生產端和民眾洗衣時,可能都有毒素產生,要如何進一步擴大與民眾溝通?



所以產生一些轉換的數據。譬如:生產一件衣服的成本,約是2,720公升的水,等於成年人3年的飲用水;一件褲子,則需要7,000公升的水,可洗285次澡。

和品牌溝通有其局限性。接洽、處理的人必須有環保意識,才比較有溝通效果。而紡織業和品牌的遊說,綠色和平的歐洲分部仍持續在做。目前香港和台灣共同合作的專案,則嘗試和同溫層以外的人進行溝通。前期準備時,做了二次在臉書上的訊息測試研究,目標群眾(TA)是25-45歲,試著找出這群TA,比較喜歡的溝通方式,後來發現「名人」(如:Emma Watson 穿回收衣走紅毯)和「漫畫」的效果最好。

同時,也找廣告人諮詢,譬如廣告心理學的教授。發現原本的推動方向和民眾的距離,於是不再用憤怒、譴責的手法,改用減法生活的軟性訴求,試圖接觸完全不熟悉環保議題的民眾,希望他們減少消費,進而影響整個產業。當然,我們也花了很多心力做組織內部的溝通,目前還在努力發展評估機制。

我們希望大眾能將衣服的壽命從一年延長至兩年,估計可減少24%的碳排放。因為每個人平均擁有75件衣服,確有 ⅕ 的衣服幾乎沒在穿。

如何規劃與準備線上測驗?

嘗試將測驗的官網和本專案獨立的粉絲頁(TA是非同溫層),以轉換溝通語調的方式,企圖讓大家認不出來是綠色和平的專案。由於女性表現在衣服的消費多於男性,所以測驗的設計比較偏向女性為TA。

經過測試和調校之後,2016年11月,綠色和平臺灣及香港辦公室聯合推出線上心理測驗:「在愛裡,你是哪衣種人?」。



因為消費行為主要是心理影響行動——需要了解每個人買東西的動機。詢問消費心理學的學者後,從這幾個方向入手:

  1. 補償心理 
  2. 社會價值感:透過買東西來展現社會成就 
  3. 依戀:比較嚴重的會囤物。 
  4. 自我實現:我買得起這個東西,代表人生達到某種里程碑 
  5. 關係替代品:透過某個品牌的使用,強化別人對我的關注,或維繫某種人際關係 
    1. 廣告的迷思:例如母親節或父親節的促銷活動。由於被強打的商品說服,反而可能忽略收禮者的真正需求,被廣告帶著走。 
  6. 情緒(壓力的發洩):焦點團體的訪談中,獲得很多實證 
  7. 無聊:佔51%,特別是25-45歲的年齡層,購物是打發時間的方式之一,加上社群媒體的廣告推播。 
因此如果去百貨公司拉布條直接宣導少買點東西,可能是沒有用的。而是引發大家的好奇心——沒人在罵我,願意去玩、去分享。當然,這些研究數據也告訴我們:買東西得到的快樂與快感,持續度其實比不上「人與人之間經驗分享所得到的快樂」。

後來也做了一波消費者調查,TA 是 25-45 歲民眾,也舉辦了記者會並發送新聞稿。題目有:

  • 多常買? 
  • 花多少錢買? 
  • 從哪裡買? 
  • 下手的原因? 
  • 對於紡織品的保固是否在意? 
  • 衣櫃裡有多少衣服? 
  • 有多少衣服沒有在穿? 
    • 台灣人平均75件,女生85件,男生65件 → 評分會依照依附理論(自己的不安全感+物品的依戀),進行加權 
    • 1/5很少在穿 
  • 如何處理不要的衣服? 
  • 每年丟棄的衣╱褲╱鞋? 
  • 丟棄的原因? 
  • 看待二手衣的態度? 
  • 對環境與動物友善的製成、或公平貿易紡織品的看法? 
將衣服和戀愛做連結,以及「超神準」和「全台灣瘋傳」的口號來宣傳。測驗結果分成七種,依照依附理論進行評分;宣傳時,搭配名人的參與來提昇社群媒體的擴散(和名人接洽之前,會確認他們清楚綠色和平做過的倡議和運動,也確認其背景和形象)。

從 Google 分析中,可以看到 2016/11/10-2017/2/1 期間,約11萬人玩過這個測驗。當時是9月底聯繫名人,10月中開始一波波的宣傳,正好名單中有吳慷仁和柯佳嬿,他們後來拿到金鐘獎的影帝、影后。整個活動的高峰則在2016年年底,因為那時有一些名人參與。提醒,邀請時,最好是能在3步驟完成、超級簡單的指令,玩過之後分享就好。後來也發現,分享的貼文會影響到測驗結果的主因是:是否有有品質的討論。

這個測驗玩最多的是25-35歲女性,因為視覺設計很明確。也建議設計網頁時,最好埋一些追蹤用的程式碼,比較方便追蹤想知道的部分。

由於無法詢問參與的11萬人的想法,所以無差別測驗了112個人。這份質性問卷是手寫的,和老師們合作,邀請參與者玩完測驗後、直接填寫。包括:
  • 年齡、性別 
  • 喜歡這個測驗嗎? 
  • 印象最深刻的是什麼? 
  • 擁有多少衣服?有多少衣服很少在穿?(這二個問題是溝通的開始) 
  • 什麼顏色的衣服最多?(作為緩和) 
  • 我怎麼看待外界對我的評價? 
    • 自我實現和社會價值感 
    • 好奇 
  • 進一步思考的內容? 
    • 整理衣櫃 
    • 我是否擁有太多衣服? 
    • 到底我想要或我不想要? 
  • 讓你想起什麼? 
有問題意識才會開始思考,也才能帶來一些意識形態的改變。這份問卷年齡層約18-30歲,也是後續要檢討的部分,因為年齡層過度集中。


這個測驗打開機會、能觸及到同溫層以外的人。幾個事後的觀察:

  • 觸及的人,屬於購物狂的人(少於) 美容教主  (少於)對美容產品有興趣的人 
  • 名人分享的訊息內容會影響留言的品質。如果內容有提到「我最近也在思考是不是買太多…」底下留言就比較會有反思的討論串,品質較好;如果只提到「我是依附者,你呢?」下面就開始交換心理測驗的結果 
  • 現場有人詢問:玩完之後,是否需要增加一點教育意義的內容?
  • 後來沒加,想讓測驗單純化,讓大家比較願意分享。 
  • 減法生活:約七成是玩遊戲的人來的,但無法繼續留著 
  • 視覺跟傳統的環保運動方式,差異很大 → 比較簡潔、清新,但訊息內容太少。
  • 目前網站改版中,會新增比較多邀稿內容 → 邀請時尚達人來做衣服穿搭、舊衣新生的分享;居家收納師來分享斷捨離;從「理財」切入,例如少買會節省多少錢等等。 
  • 繼續用柔性的方式來訴求(因為心理改變的過程是比較漫長的,最好是一般人可以做到的狀態) 
買東西的快感,持續約 24小時。我們不會否定這個感覺,但想引起大家對廣告有所反思;此外,31%的人快感消失後,會更空虛,希望把大家慢慢引導到不消費的方向。
Q&A

1. 整理完衣服、捐贈出去後,可能又想買新的?

  • 如果測驗完後,把參與者引導到和環保與地球保護相關的文章 → 可能讓人有罪惡感 
  • 舊衣:產業發展、丟棄的問題 
2. 過去的運動方式都比較強硬,現在轉換為面對消費者比較軟性的方式。有其他國外的案例嗎?

  • 目前由台灣和香港率先嘗試 
  • 組織風格、問題界定的方式都不同 
  • 開始有不同國家的辦公室一起參與討論 → 每個辦公室的在地脈絡都不同。譬如德國辦公室比較常用說教的方式 
  • 避免譴責性文字 
  • 希望大家對廣告的反應有比較多反思 
3. 分享在環保署大樓跳舞的活動。
  • 因為組織裡行動部門有很好的懸吊技術,所以就想在大樓的立面上跳舞,但牆面很難申請,最後跟環保署租借到 
  • 透過故事和音樂的呈現:舞者是海洋生物,被人類入侵和傷害,訴求減少塑膠的使用與流入海中。 
  • 環保署的署長順勢出來接受採訪,並不在計畫中 
  • 參考資料:綠色和平空中垂直舞蹈 呼籲一起減塑海洋才沒塑
4. 如何打擊壞人時,自己不變成壞人?
  • 現場提問:不要無腦追求某種價值觀,但又透過名人代言,如何選擇?行動的尺度? 
  • 重點是:目標是什麼?正當的手段又是如何?回歸用什麼角度去宣傳? 
    • 更快的宣傳出去,但事前會有一些檢視,例如:名人的挑選,以及都是公益合作。 
    • 1980年代開始做鯨豚追蹤的計畫,這部份有傷害到日本傳統漁業,但行動過程很難不傷害別人,只能依賴決策者的判斷與原則,譬如:維護生物多樣性是基本原則 
5. 組織的價值觀如何界定?
  • 大蒐集意見(Big Listening )→花了二年時間整合內部和區域辦公室(差異性很大,各有在地脈絡)的意見,盡量讓討論透明,但組織很大,所以有些決定還是很難包括每個人的意見 
  • 指南(Guidance):有些組織的大原則和評估標準,各專案必須通過這些標準。譬如:氣候增溫要在 1.5 度內,因為氣候變遷是首要議題,會影響生物多樣性 
  • 台灣的碳排放是世界均值的2倍 
  • 氣候變遷需要各地辦公室的共同努力 
6. GP最近的地圖事件引起爭議,內部如何進行思辯?和對外反應?
  • 地圖事件:研究範圍不包括台灣。全球水資源資料庫裡有台灣的數值,就被放上去,所以是誤植。 
  • 北京辦公室:受限於中國法規,不這樣做沒辦法公佈、發表,是沒有選擇的。該辦公室也曾被中國政府關閉過。然而,中國PM2.5的監測報告是他們首發,針對燃煤排點,也做了許多大規模的調查和研究(包括揭露官商勾結等地方問題) 
  • 中國燃煤的發展是極度惡劣的。十年前 GP 開始關注這個議題,目前已經關閉了一半的燃煤場 
  • 因為中國的環境問題很嚴峻,所以北京辦公室需要繼續守住其位置 
  • 那份地圖背後的議題和報告,是很重要的——由於煤炭造成水資源的壓力。 
7. 網站從開始設定到改變人的行為,需要很長的時間,如何持續和人保持溝通?有其他的期程計畫?
  • 目前專案都是一年一年的規劃 
  • 意識形態的改變需要以世代為單位 
  • 做完測驗有留言的人,會接收 GP 的電子報 
  • 因為減法生活是個哲學問題,並非具體目標或議題 
  • 接下來會有居家收納師等小型講座,組織希望收集參加者的資料後,看看後續有沒有繼續接觸的機會 
8. 完成遊戲的有11萬人,後續有其他轉換率的數值嗎?有做使用者研究嗎?專案的成果和影響力評估?
  • 使用者研究:有做焦點團體的訪談和驗證 
  • 轉換率:不高,很多人玩完就走了。 
  • 影響力:網站的聲量調查,透過超連結來追蹤,有做媒體分析報告(反映表現和參與表現:漫畫的反應很好,但參與不好;名人的訪談則是參與表現得好) 
  • 看暢銷書排行榜的關鍵字,觀察其中有沒有一些指標價值 
9. 這樣的專案,大約佔總預算多少百分比?內部和外部人力的配置?
  • 組織內部都是以實際專案的計畫內容,來申請請款。前期的概念,需要很多內部會議及背景資訊研究,最後變成正式提案,提出來的錢就是專案實際需求 
    • 小遊戲 
    • 三次講座 
    • 名人宣傳 
    • 傳統媒體的溝通 
  • 超過十萬需要估價,得找合適的廠商去做 
  • 因為這個專案需要比較多專業,要找比較多外部資源 
10.要不要放GP的Logo?選擇不揭露的效果?
  • 可以不放嗎?其實「關於我們」裡面都有提到。宣傳時,一開始不強調→文案的取捨 
  • 揭露有差嗎? 
  • 假設:綠色和平和環保聯繫很深,二次訊息測試的確也都印證了 → 可能會有心理預設,導致參與者的反應很強烈 
  • 希望是生活風格的方式被提倡 
  • 消費欲望可以被轉移和隱瞞,不希望因為這樣而讓受試者感到害怕 
11. 台灣的數據佔了10萬,香港1萬人→推測是後者比較沒有耐心

12. 這個測驗網站是台灣和香港一起使用的:
  • 香港:回饋意見的心得都比較完整,比較多真誠的話 
  • 台灣:意見比較短 
  • 盡量不將強硬的價值觀套用到他人身上 
  • 但同時仍對快速時尚品牌施壓:換季頻率減低、多一點縫補的服務、回收的材料可以再製衣服等等 
  • 很多成衣工廠是血汗工廠,尤其許多是婦女;碳足跡排放也很多,這些都是平價時尚的代價 

2017 數位故事創作挑戰賽:9/6-10/31,歡迎線上送出你的影片和照片!

2017, 9月 7 - 15:38


9/6-10/31,歡迎線上送出你的 Youtube影片 和 IG照片!

有總額 1 萬美金的現金獎勵!

本活動邁入第 7 年,科技濃湯希望透過這個比賽,可以強化非營利組織(NPO)說故事的技巧,更順暢地與支持者溝通,有益於募款及倡議的進行。

台灣的伙伴,即使不方便參與線上的訓練和討論,還是可以用您熟悉的方式和工具,直接參與活動。

動手吧,用您的照片和影片,讓全球的朋友看到、聽到台灣的聲音!

詳情請見活動網頁

[網二紀錄] 網路謠言時代的NPO資訊傳播與反傳播

2017, 8月 29 - 14:33


6月份的網二,邀請到長期關注媒體生態與趨勢的黃哲斌,以及開發「新聞小幫手」的 Ronny,一起來聊聊:「假新聞」是什麼?身處社群媒體時代,如何釐清混亂的網路訊息帶來的挑戰?以及在小幫手推出四年後,Ronny 對問題新聞的定義和處理的更多想法。

現場錄影 https://youtu.be/2mt-HXNx-3M

黃哲斌:一樣米養百樣新聞

假新聞也像維基百科一樣需要先釐清定義,每個人定義可能不一樣,我先舉兩個例子。

A. 鯰魚

2015年4月,蘋果日報報導,有隻波蘭鯰魚裡面有納粹軍官屍體,而且估計 1940 年就被吃掉。這則新聞有很多新聞網站轉載,據稱來自中國環球新聞網引述俄羅斯「RIDUS新聞網」,成為當天熱門新聞,有 3,000 多個讚。新聞留言裡有位張先生,質疑該新聞的圖文真實性,就 google 出圖片來源,分別是國家地理雜誌、拍賣商品及CNN 照片。

蘋果日報的這則新聞已經不見了,但在「新唐人」上面還有,底下沒有張先生資訊核對的留言,寫明引用自「世界每日新聞網」——這是一個惡搞新聞的網站。

B. 選票

2016年10月的基督時報,有一篇新聞報導數萬張希拉蕊的票匣在俄害俄州被發現,該則新聞出自哈里森之手,這是一個專門製造假新聞的一人報社。這篇報導他花了 15 分鐘寫完;同時他成立了 6 個臉書專頁,該新聞被轉貼超過六百萬次,迫使該州州務卿出來澄清。頁面上掛載很多 google 廣告,等於 15 分鐘就賺了五千塊美金。

他藉口需要賺錢交房租,因為選前川普發言「如果我選輸,一定是希拉蕊做票」,讓他產生靈感製造了假新聞。

AB有何差別?

假新聞的表層因素
  1. 主流媒體市場衰退及信任危機:因為需要創造大量流量,很多基礎查證都沒做 
  2. 採寫與出版工具門檻降低:網站很容易架設,自媒體盛行 
  3. 社交平台主宰訊息管道:標題聳動,或迎合受眾立場的新聞 
  4. 網路廣告自動媒合機制崛起:15分鐘寫一個假新聞,就賺了5000美金 
C. 黑武士



(正在主持 InfoWars 的 Alex Jones。圖片截自 YouTube)
亞歷斯・瓊斯(Alexander Jones),美國極右翼電台主播,他目前在德州主持自己的「亞歷斯・瓊斯秀」節目,通過創世紀通訊廣播網、WWCR和網際網路向美國播出,還主辦了一個名為《資訊戰》(Info Wars)的新聞網站,鼓吹陰謀論,例如主張:

  1. 911 是美國自導自演 
  2. 某一個美國校園槍擊案是假的、都是演員。 
  3. 華盛頓某家披薩店是希拉蕊虐童大本營,導致真地有槍手前去開槍。 
  4. 敘利亞的毒氣案是假的。 
哈里森至少是匿名的,但這位亞歷斯先生現身不諱,甚至歐巴馬也現身他的節目。

假新聞的深層因素

假新聞和社會深層的矛盾/因素有關,包括政治分歧、族群對立、槍枝管制立場的不同等等原因:
  1. 政治分歧與選舉動員:譬如很多人就是支持川普,自動合理化相關的言論及新聞 
  2. 社會矛盾與族群對立:槍支管制就是很分歧的議題 
  3. 網路傳播問責制度的空洞化:一次又一次說謊而不用負責,像前面提到被開槍的批薩店老闆告他,沒有刑責、只要道歉。他也說優格工廠雇用穆斯林難民還集體性侵,但被告後也只有道歉。這兩天還現身 NBC 的主流電視網接受訪問。 
  4. 主流媒體失能+反制無力:譬如希拉蕊落選這件事,主流媒體都預測失準 

拍攝者 Vlad Tchompalov(轉自 Unsplash
答案就在我們身上(AB的差別)
  1. 造假動機(脈絡)不同:假新聞自古存在,但過去不是嚴重的社會問題,只是一部份網站的獵奇新聞。譬如:台灣 70 年代發行量最大的報紙是台灣新生報,當時還是戒嚴時期,中時、聯合都在炒社會新聞,編寫很多故事,和小說差不多。 
  2. 感染及傳佈成因不同:以前透過主流媒體傳播,現在大家可以透過臉書轉載「基督教時報」這類不知來源為何的媒體;假新聞可以在臉書被轉載 600 萬次,是可怕的數量。 
  3. 議題腐蝕性不同:假新聞開始對社會產生實體的影響。例如:天主教教宗挺川普的假新聞,來自馬其頓共和國的一個小村莊,很多年輕人共開設 20 多個假新聞網站,大量製造迎合川普選民的假新聞,形成大量轉載、影響輿論。 
  4. 影響與衝擊不同 
假新聞背後的脈絡太複雜——有些是刻意製造,有些因為不知道是假新聞而轉載,有些是業配、置入行銷;有些事件是真實的,只是被誇大。譬如:哈佛圖書館整理了「哈佛假新聞指南」(英文),有 900 多個網站,但被批評,因為把假新聞、宣傳等不同網站都擺在一起,造成「錯殺一百」,其中有的是刻意搞笑或以假新聞來進行諷刺的網站。

幾層洋蔥
  1. 假新聞就像感冒發燒,可能是好幾種病狀,原因都不同 
  2. 必須先理解背後的病灶 
  3. 視病因投不同藥方 
  4. 資訊體系強根固本,才能頭好壯壯 
假新聞是一組問題,很多因素交互影響。有時需要社會對話,化解政治的對立及仇恨,才是修補資訊體系,解決問題的根本作法。

Ronny Wang:新聞小幫手

簡報 @Slideshare
新聞小幫手是我在 2013 年做的專案,這幾年有更多的想法,所以今年想要大改版。也做過求職小幫手開放政治獻金等專案。

會開始新聞小幫手的原因是:2013年8月,戴立忍在臉書分享了一個由 NowNews 登載的假新聞,即便新聞被撤下,仍一直被轉載和按讚。

新聞小幫手來解決(2013年8月推出)
  1. 直接在臉書插入警告 
  2. 在新聞頁面下跳出 
  3. 事後用通知的:類似IM軟體來主動通知 
就在黑客松提了這個案子、做了 prototype(初步的原型) ,一兩週就有了完整版。小幫手的初衷:幫助懶人不要被假新聞誤導。目前累積 5,000 個回報,在今年 5/3

有13,000 個不重複 IP 更新了小幫手的資料,等於有這麼多的安裝數量。但相比臉書有1600 萬個用戶……。



困境
  • 只用手機看臉書的人越來越多 
  • 臉書網站常改版,一改版小幫手的外掛就會失效 
  • 問題新聞不是只有一種樣態 
    • 標題斷章取義:被帶風向
      標題:五大改革重點提黨產 連勝文:該是國民黨的一分都不讓
      原文:不該是國民黨的一分都不留,該是國民黨的一分都不讓 
    • 新聞未說完全:襲胸十秒無罪事件,真的是恐龍法官嗎?
      → 因為被摸時,受害者還沒有感覺,後來表達反對時,對方手就拿開了
      → 重點是檢察官運用法條錯誤 
    • 來源不明:根據「英國研究」「外電報導」?很多不是問題新聞,而是難以查證。 
    • 立場不同的新聞:有人說核能不好,擁核反核就會相互爭吵。很多議題由於立場不同,例如:年金、核能、同志婚姻,文字內容可能有所偏頗或不實。 
新聞小幫手不算是成功的產品….
想進行2.0版本:


提醒新聞相關的補充資訊:
  1. 是否下標偏頗或斷章取義 
  2. 新聞原始引用的來源是哪裡? 
  3. 是否與原始來源有落差? 
  4. 是否有不同觀點的說法? 
讓查證的人用最少的力氣可以去查證(有時需要花很多時間),也更懂得去懷疑、查證網路訊息。譬如:
  • 按「懷疑」取代按「讚」和「分享」 
  • 列出每日懷疑,讓好心有空的查證者可以優先查證 
重要的是:
  • 按讚前,請先確定看過內文。 
  • 按分享前,先確定內文寫的與原文相符。 
太多讚者是按讚或分享了,實際進去看的人很少,很多人只看標題就拿來作為聊天話題。


Q&A

1. 新聞小幫手 2.0 有辦法解決臉書 App 的問題嗎?

  • g0v另一個真的假的專案,透過加入Line機器人的帳號,可以取得查證 
    • 編輯小組,已在慢慢建立資料庫,歡迎大家加入 
    • 打算做圖片的處理 
  • 開發臉書機器人,分享新聞給 bot,就可以回吐訊息 
2. 小幫手的 13,000 位用戶,活躍用戶大概佔多少? 

我沒統計,但我猜可能很多人辦公室有裝,但家裡沒有在看,那就沒有用到。
3. 有個點子,像假新聞賺很多廣告,表示有需求,可以做個平台做「假新聞大全」,大家會去看想看的,工程師也能透過這個去抓假新聞出來。
泛科學有建議做金瞎獎,蠻不錯的
4. 請問臉書機器人是怎麼構成的?另外,如果有網站出產假新聞,小幫手能不能抓資料來源呈現出是透過哪個網站?

  • Ronny:我不想幫媒體貼標籤,希望大家能具體討論文章與內容——就算爛媒體也會有好內容,好媒體也有爛內容。 
  • 年初 FB 就有 API 釋出,可以作應用了 
5. 大家多專注在文字的介質,但如果是 podcast(播客)或影片,該怎麼辦?感覺是個隱憂。
  • 想先針對新聞,有網址、明確的標題和內容先做。 
  • 圖片、影片的部份,知道「真的假的專案」有比對圖片、影片的問題,未來會再觀注、結合這塊。 
6. 企業責任,譬如臉書等,有可能跟主要的企業合作嗎? 
之前 NCC 找了 g0v 和幾個大企業開了閉門會議的交流,但需要民眾形成壓力,才可能推動企業多做些什麼。 
7. 2.0的舉證部分,唐鳳提到,政府會有一個平台。有可能只要是提到政府的相關新聞,去抓政府的回饋嗎?

  • 的確有些政府人員會來回報 
  • 但有時政府也會出假新聞 
  • 還是希望大家可以多找不同立場的來源 
8. 假新聞因素的探討:由於台灣整體經濟下降,養不起好的媒體人,每個人的錢很少,所以每個人只會去使用質量低的新聞。
  • 媒體靠點閱率賺錢,而不是專業,造成大家都在「情緒動員」,想透過勾起大家的情緒來賺點擊率 
  • 新聞媒體的生態是一個比假新聞還難的問題。大家在各自的能力範圍內,多做一些什麼,支持好的媒體,就有可能改善台灣的環境。 
  • 好幾位傳播學院的學者有感。雖然 Google 可以進行查證,但臉書和Google 也賺了很多廣告財。在國外,歐盟和德國給臉書很大的壓力,所以開始針對假新聞多做一點。台灣給科技巨頭的壓力夠嗎?照理說,是臉書來拜託公民社群或團體做 fact check(事實查核)才對 
  • 歐洲有某個國家,臉書會把分享最多的新聞給 NGO,進行查證 
  • 年輕人的媒體識讀教育應該加強,甚至應該進入課綱 
9. 有沒有可能打假新聞時,誤殺到重要但難以查證的新聞?
  • 問責制度很重要。事實才是最重要的,必須透明化,不能只用立場互幹。 
  • 必須拿出證據,不能是媽祖托夢 
  • 有時主流媒體的證據力也不足 
  • 網路時代,應該對媒體施壓,放上超連結來源。除非保護來源,才要特別說明。 
10. 很多 NGO 會用爭議手段談環境或社會議題。譬如有的環保 NGO,在車站發現人工核種,但可能不是正確的知識來源(可參考:針對台北車站測出人工輻射核種原能會澄清說明 - 行政院原子能委員會)。有沒有可能有什麼樣的作為,能更積極面對? 
今年初,有中國網軍要來台灣散播假新聞 → 可能是好現象!希望大家都學習到「查證」的習慣。 
11. 最在意的網路新聞問題是什麼?

  • 趣聞類就算是假的,只是好笑。比較希望能解決「帶風向」、會影響社會議題討論的新聞。 
  • 腐蝕性的:破壞社群、媒體的信任感,造成二元對立和仇恨 → 同溫層的最大化。反核和擁核的、以及同婚議題等等的討論,其實有助於理解台灣整體社會的狀況,看見、同理彼此。但訴諸極端的仇恨或歧視,是比較大的問題。 
  • 擔心被關在 18 億人的臉書王國,大家都不出來看新聞。這很難,和媒體生態有關。 
12. 影響力足以影響選舉嗎?有刑責嗎?
  • 刑責只能針對特定人,議題則無法 
  • 選情很激烈時,譬如陳水扁選舉中槍時,就有很多假新聞,只是那時還沒有臉書等社交媒體。有時這樣的效應會大到候選人無法反應,加上選舉的不可逆轉性,會造成嚴重的結果 
  • 英國脫歐的候選人,也製造很多假新聞 
  • 因為川普當選,導致自由派媒體訂閱量增加,因為有好媒體才能予以制衡 
  • 跟反詐騙一樣,大家現在都被訓練得很好。詐騙升級,但反詐騙的宣傳也升級 → 需要更多人有共識 
  • 國外目前透過 AI (人工智慧)和語意(Semantic Web, 語意網)來反制假新聞,但目前辨識率只有 30% 
  • 造成社會恐慌,要看程度和哪一種類型,要透過法律舉證並不容易。 
  • 懲戒太過可能淪為網路警察、國家侵犯人權,也不好。 
13. 面對「謠言滿天飛 vs 言論被少數公司控制」的兩難?
  • 臉書容易散播謠言,但又不容易找到資訊(訊息墳墓) 
  • 資訊流通被掌握在單一公司很可怕 → 儘量避免訊息的接收和發佈被壟斷 
  • 理想的網路世界是自由的,但自由不等同於可以扭曲事實 → 人們有識別的能力,資訊社會會比較健全。 
  • 透過多管道來取得對抗和平衡 
14. 無法只期待單一工具解決所有問題。如果要當自主的消費者,需要多做功課;但現在對資訊的接收,太無戒心。過去一報天下的狀況,使人時常產生懷疑;但現在取得容易,大家反而疏於查證了。

延伸閱讀台灣媒觀》面對假新聞 我們需要更多事實-新聞急先鋒|王怡蓁

[活動紀錄] 6/23 微軟 Azure 服務大解密及應用案例分享

2017, 8月 10 - 16:49

更多活動照片(使用 Adobe Spark 製作)
微軟在 2016 年底,開放雲端服務 Azure 的捐贈(合格的組織每年有 5,000 美金的額度可免費使用)。Azure 提供的雲端服務與應用程式的功能很多,為了讓 NPO 夥伴們可以更瞭解 Azure 的整體面貌,6/23 邀請了朱以方(微軟資深產品行銷經理)及余俊宏(宏庭科技),一起跟大家分享 Azure 概觀及功能介紹,與實際應用的案例分享。本場活動共有 29 個組織、34 位夥伴參加。




朱以方:Azure 服務百百種 from 開拓文教基金會為什麼有雲端?

過去使用 IT 系統,需要自行架設伺服器,不管是在硬體、人力成本與維護時間的投入,都需要很多資源。現在雲端的架構成熟後,轉往雲上不僅能降低初期的投資成本,也能減少過度投資,依照需求,隨時調整資源投放,同時各種雲上提供的現成套件與解法,也能讓服務更便捷地執行。

雲端服務可分為幾種類型:



  1. 基礎設施即服務(IaaS, Infrastructure as a Service):廠商會負責管理網絡、儲存、伺服器與視覺化功能
  2. 平台即服務(Paas, Platform as a Service):除了前述功能之外,還包括作業系統、中介軟體及執行期
  3. 軟體即服務(Saas, Software as a Service):再加上資料與應用程式,譬如 Office 365 服務,整個系統軟體完全在雲上運作,由廠商負責維護。
許多人會擔心雲端服務的安全性,其實雲端安全和使用者的資安觀念比較有關,譬如之前有案例:美國共和黨智庫把資料放在亞馬遜的雲端服務 AWS 上面,但資料完全沒加密,等於讓資料在雲端上裸奔。

Azure 的所有服務:

  1. 可和 AD(Active Directory) 整合
  2. 開發者服務(Developer Services):可透過 Visual Studio 直接開發
  3. 開發網頁和 App:瞭解使用者使用的狀態及 App 可以改進的部分
  4. 最多人使用:VM 和 Data。可直接在 PaaS 上呼叫 SQL Server,連安裝伺服器都不需要,費用更少


上雲端的三大理由:

  1. 快速:譬如有廠商負責政府燈會的網站,因為和政府合作時,公文會壓縮後面執行的時間,透過 Azure 的 PaaS 服務,可直接選擇、部署所需要的系統與程式
  2. 節省:因應活動人數多寡,隨時進行頻寬方案費用的調整
  3. 延展:資源的部署和方案的更改,延展性大
Azure 生態系統(市集,Marketplace):許多廠商開發各種服務在上面,「應用程式」可隨選付費,馬上使用各種服務。

Azure is an Open Cloud:很多開放原始碼(Open Source)的應用程式也有支援。

Azure 法規遵循:符合最多業界規範或法規遵循,也取得許多認證。

Iaas:儲存、備份、災難復原備援



儲存、備份、復原你的資料:

  1. 「冷資料」的儲存:多年前、不太取用的資料,在 Azure 上儲存便宜,存取較貴。
  2. 預設會異地備份六份,可設定定時
  3. 情境:譬如財報資料的應用,只在特定時間下載、參考,平常不會太常使用。
Modern Application 網站:網路服務(Web Services)+應用程式套件(Application Insight)




  • Iaas 裝在虛擬機器:完全控制
  • PaaS 直接使用網站:簡化管理
    • 提供多種內容管理系統,內含網站範本可直接套用。
  • 案例:
    • 究心科技打造救災協作平台,就是使用最聰明、節省的方式,可參考相關報導
    • 活動網站開發測試:可先測試小活動的網頁,不用把整個網站往上搬
    • App 服務的花費很低
  • 直接整合 Azure CDN(內容傳遞網路)
    • 任何內容都能加速傳遞到全球任何裝置
    • 檔案下載加速
    • 網站加速
    • 影音服務加速
    • 健全的安全性
    • 依需求進行簡單或複雜的控制
    • 進階的即時分析
    • 目前最大客戶是 ASUS,可把網頁快速抵達客戶端
影音上雲端 (Azure 影片串流服務)


影片應用情境

  • 內部培訓影片
  • 服務介紹影片
  • 會議記錄、直播。例如:安麗的全球大會,是透過 Azure 直播來做
  • 宣傳影片播放
雲端影片處理的工作流程:上傳與雲端儲存→編碼→內容保護(加/解密)→資料流處理→媒體播放器(根據不同裝置自動調整解析度)。

客服機器人(Chatbot, Cognitive Services,辨識服務
  • 越來越多廠商把重心轉移到 IM(Instant Messenger,即時通),因為聚集的人數比社群媒體還多(可參考:華康字型聊天機器人創意行銷,三天湧入三萬多則留言郵遞區號收取手寫情書!
  • Prism 服務:
    • 透過影片進行物件分析,以及前景和後景的辨識
    • 平台上可使用微軟開發的研究技術,API 都分享在平台上,preview(預覽)狀態皆可試用
  • 未來:人力、機器人或 AI 共同工作。Ex. 智能冰箱:哪些菜快壞了?材料可以做出什麼食譜?冰箱可以自動偵測告訴你。
  • 官網:頁面拉到下方,有「探索表情 API 的實際操作情形」,可以透過變更不同標籤來進行辨識,也可上傳圖片自動辨識。
  • LUIS 語言理解智能服務:讓機器聽得懂!
Azure 應用案例


余俊宏:6/23 微軟 Azure 服務應用案例分享 from 開拓文教基金會
  • 資料備份(NAS)
  • 部署網站(使用現成的 App Service)
    • 使用 AZURE App Service、AZURE VM (LINUX MYSQL SERVER)、AZURE SQL Database 
    • 應用方式:以共用 AZURE App Service 方案的方式使用 
    • 優點:共用的APP SERVER 服務以少量的費用提供多個網站的展示
  • 部署網站(VM)
    • 使用 AZURE VM (Windows SERVER) 、AZURE SQL Database 
    • 應用方式:因需要比較高的 WEB SERVER 主控權,所以不使用 APP SERVICE,改用 VM 架構 
    • 優點:資料庫使用 AZURE SQL Database,有較高的穩定性,使用者只需調校教好 VM
  • 影音播放
    • 使用 AZURE VM (Web & DB) 、AZURE media service、AZURE storage 
    • 應用方式:以 AZURE media service 作為影音播放的使用方式 
    • 優點:價格便宜,不需擔心頻寬以及轉檔等問題,兼顧檔案安全及私密性
Q&A
  • App Services 和 AD 是二個分開的系統,要分別設定。
  • NAS 資料備份:下載資料要計費,上傳是不計費的。
    • Azure 上面的資料備份是以防萬一。平常都使用 NAS 進行檔案分享,如果 NAS 壞掉,可以把資料下載下來,只付一次性費用
    • 存放 1TB 是 800 元 + 取出的流量費用
    • 台灣數位有聲書推展協會詢問:如果是 8 年前的舊 NAS,可以如何處理?建議可放在一台舊電腦上,使用微軟提供的工具(AzCopy)進行 Windows Server 的設定排程來上傳,也可以做差異備份
    • 災難復原的速度是很快的
  • 計算方式
    • 可以部署好幾個網站,放在同一個方案內是比較省錢的作法
    • 管理員可以設定警示,每個月設定一個額度,超過就寄發 Email 通知
    • 透過 Azure 計算機,設定及預估 Azure 產品的費用
  • 目前 Azure 沒有客服電話。可以加入 Azure 的使用者臉書社團(Azure Taiwan User Group),進行技術與知識交流。

[紀錄總整理] 6/24-25 D4SG 資料工作坊@NCCU

2017, 7月 27 - 16:28
大合照(更多照片請見 Flickr相簿
2015 年年底,開拓文教基金會和智庫驅動(DSP)聯合舉辦了「公益加值」資料工作坊(相關紀錄),獲得一些組織的提案和不錯的迴響。今年(2017),開拓、DSP 和教育部ITSA社群運算與巨量資料跨校資源中心,攜手合作,希望能讓更多 NPO 夥伴瞭解資料蒐集與清理、以及怎麼應用資料來改善組織的營運或服務。

工作坊之前,照例在 5/8 先舉辦說明會(活動頁面),瞭解有意願參與的組織,手邊收集到數位資料的質與量,同時也回應夥伴們的問題與擔心,譬如:資料是否可用來解決原本想詢問的問題?資料需要如何整理、清理,方便未來使用?資料的隱私問題與安全性,該怎樣處理、保護?說明會當天夥伴們提出了許多精彩問題,也多了一些對資料應用的想像。

6/24-25 的工作坊在政大舉辦。本次活動主要是政大不同科系、學習過統計及資料分析科目的同學們,一起參與。5 個組織提案,共 40 多位 NPO 夥伴、資料顧問及同學們,一起度過為期 2 天的黑客松。

以下是來自各組織及資料顧問們的心得分享與點評,也歡迎參考活動的 hackfolder 共筆
  1. 從無障礙服務推展社會參與(社團法人台北市行無礙資源推廣協會) 
  2. 分析捐款人樣貌,提升募款績效(財團法人天主教善牧社會福利基金會) 
  3. 弘道AIO照護服務優化(弘道老人福利基金會) 
  4. 從過去的數字找到一條生路(財團法人台北市立心慈善基金會) 
  5. 從個案紀錄/個案基本資料得到天使的行為風險評估(台北市失親兒福利基金會) 
更多相關資料...

[D4SG] 淺談資料格式與資料清理

2017, 7月 27 - 16:22
工作坊現場,發現很多組織的資料量雖大,但資料的格式都有點「髒」,需要經過清理、整理之後,才能讓資料人拿來做進一步的資料分析與應用,也才能回應每個組織想解決的問題。

因此,活動中場,Johnson(DSP顧問)特別跟大家分享「好的資料是什麼?」希望未來組織若想投入資料分析的活動時,可預先做準備,特別是在做資訊系統的建置、規劃,與各種表單填寫的設計時,能多加留意。




十分鐘談資料科學的第一步 from Johnson Hsieh
任何資料成為數據化的紀錄之後,會喪失部分訊息。因此,一個問題是否能透過資料來解決,和「資料蒐集與紀錄」的方式有關。

當我們在做資料分析時,會動用到許多不同的資料處理工具或方法,因此資料必須是「機器可讀」的資料。記得:「給人看」的文件,不等於「給機器看」、「機器讀得懂」的內容。譬如單位裡常見的「報表」或「報告」,會把圖片、文字、表格等等,通通壓縮在一個 docx 或 pdf 檔,這是屬於給人閱讀的資訊;甚至報表裡,時常會有二個數值放在同一個儲存格裡、以星號註記、包括「總計」欄位,或欄位彼此有階層的關係、甚至使用跨欄的編排等等。以上這些機器都無法讀懂。




好的資料內容,需要:
  1. 文件內的「報表」要獨立抽取出來
  2. 報表轉成資料:要合併跨頁。移除額外的標頭、小計、階層、註釋等等。
  3. 單一儲存格只放一個數值,欄位很多的話,可以做成好幾份表格
    a. 透過 Excel 的 VBA 功能,很容易可以把二個表格合併在一起。因此不需要擔心加總或數值需要合併考慮的狀況
  4. 統一資料結構:同一筆資料,有不同的儲存結構(如:Excel 版本、JSON 版本),儘管機器可讀,卻會有不一樣的意義。 
  5. 每筆資料要有獨一無二的識別碼,讓機器懂得判讀、分辨那是不同筆資料。
  6. 同一個東西有不同的紀錄方式,最好盡量標準化。譬如年份,最好統一規定,否則可能在同一份表格,因為不同人的紀錄,出現:民國106年、106年、106、2017,這些都需要額外的資料清理過程。
  7. 資訊系統(表單設計)的設計,包括「必填 vs 非必填」欄位,都會影響未來針對特定問題進行分析的成果
  8. 可用「資料儀表版」規劃資料的品管規則
    a. 確認資料已經可以正確的被取出,並視覺化呈現
    b. 讓組織中的不同團隊共享資料,提升全體素養
    c. 減少資料科學團隊產生報表的需求,減少內耗
    d. 建立信任感,初步展現資料科學團隊的價值
如果組織希望大家記錄、保存下來的資料是有「能量」的,就要記得「文件、報表、資料」的區隔,做好資料欄位的設計及數值的清理。因為「資料品質」的控管,會影響之後的資料分析、報表及決策的指標。

更多相關資料...

[D4SG] 從個案紀錄/個案基本資料得到天使的行為風險評估(失親兒福利基金會)

2017, 7月 27 - 16:08

小組討論中(更多照片請見 Flickr相簿
工作坊專案共筆

失親兒福利基金會已邁入第10年,服務對象從孤兒擴大為失親兒,目前全台有 50 多個社工,服務 6,000 多個個案。過去從紙本逐漸轉為數位化的個案資料、訪視紀錄、獎學金輔助等,已累積一定量的資訊。但因過往並無針對該數據進行分析與研究,希望藉由大數據分析,能評估基金會投入於個案的資源,以及其所產出之成效關聯性,藉此檢討過去成效,以及對未來新案的預先評估。亦希望藉此分析,能檢視目前基金會資料品質的充足性與正確性。

要解決的問題
  1. 分析基金會所投入之資源,與協助個案成效之關聯性。
    檢視個案是否因本會服務,在心理、生理、學業、生活、經濟等方面有所改善。 
  2. 評估現有數據品質,檢視數據是否有不足或多餘,以致未來能在數據蒐集上做調整。 
有怎樣的資料

彙整 5,675 個案資料總表(2014-2017.5),內容包含:
  1. 個案基本資料/申請表(年齡、性別、所在地區等) 
  2. 個案服務紀錄(社工訪視文字紀錄、經濟資助等) 
  3. 個案年度評估表 (每年評估個案情況) 
希望產出「公益投資社會報酬分析」(Social Return on Investment, SROI),可做為對企業主提案的資料內容。


顧問點評
  1. 找到關鍵因子 
  2. 資源配置最適化 
  3. 成功模式被複製,減少失敗經驗 
  4. 傳播策略:需要扎實的資料分析 
  5. 怎麼把大範圍的問題收斂到二天工作坊可以展示的成果 
成果報告
  1. 資料遺漏值達 95% → 有些欄位應設為必填 
  2. 受助個案中,父亡比母亡高很多 → 這樣的家庭危機比較高?家庭經濟來源者? 
組織心得




很幸運能參加 6/24、6/25 兩天的資料工作坊。

回想起來,我們基金會高度重視這次活動,開始一個月前,召開三次跨部門會議,三個提案中挑出我們最想知道的。非常感謝 Johnson(DSP 資料顧問)特別幫助我們了解、澄清討論中產生的許多疑惑。

我們最後的提案想法是:失親兒基金會在台灣耕耘了10年,能否從我們的服務記錄中,看到我們努力所帶來的社會價值、具體的成果?是不是有什麼服務或方案特別有貢獻?或者成效較低需要改善的?確定提案後,我們資訊組的夥伴,開心地前後用了兩週時間,從資料庫中彙整,挑選最後一次換系統後的 5,675 位個案、去識別化後,把系統中所有能撈的都撈出來,我們抓了8萬8千多筆、337個欄位的資料,滿心期待參加這次工作坊。

最後,雖然在時間壓力下,沒能回應我們原本想問的問題,然而,專業導師們的回饋、同學們的努力與熱情、其他單位的成果,給我們很多幫助,也令我們十分感動。

第一天,在資料整理、去蕪存菁的過程中(我想我們撈了太多資料,多到我們也無法掌握,理不出頭緒)),我們和同學們一起迷失在資料海中。第二天我們退而求其次,先了解個案的基本描述、服務以及相互交差比對、檢視資料的完整性等等,這樣的成果,有助於我們未來的個案評估、系統欄位的優化等,很感謝導師們、同學們的努力。

我們仍期待有後續機會,特別是導師們有提到,我們可能可以做使用文字庫分析個案記錄裡的文字內容,很有可能分析出含有社會價值的成果。然而,兩天的工作坊是做不到的,因此若有下次機會,我們在資料的預備上也會有更多掌握——先有內部初篩,再請專家或學生進行分析,相信在時間壓力下可以有更多成果。

很感謝主辦單位,以及每位投入的學生,讓我們有這次的經驗與學習,謝謝。

更多相關資料...

[D4SG] 從過去的數字找到一條生路(臺北市立心慈善基金會)

2017, 7月 27 - 15:54

小組討論中(更多照片請見 Flickr相簿
工作坊專案共筆

立心慈善基金會成立 30 年來,有 25 年都聚焦在新北市的居家服務。透過專業社工精神來協助失能者,目前服務個案約 300 多人,關注萬華地區的社區問題。服務對象:
  1. 老人(失能型)
  2. 身障者
  3. 兒童(高風險)
要解決的問題

從 102~105 年的資料,把長照及非長照補助金額做失能程度的分析,套用在未來服務員薪資支付制度的調整,看成本程度的落差。
  • 目前基金會承接新北市政府的案子,包括:淡水和三重約 1/2 區域。因為區域縮小,多餘的人力怎麼辦?
  • 想了解過去成本的變化,以及成本結構?
  • 因為預算幾乎百分百來自政府專案,如果遇到縮編,會造成困境,所以想透過過去的資料及未來的新制度,來預測「未來的變化」。
有怎樣的資料

長照及非長照的月報表、每個月的核銷明細表。

成果報告
  1. 因應新制的成本規劃
  2. 格式整合困難
  3. 失能程度、低/中/一般收入戶:資料表沒有交集
  4. 基金會可以透過 web app 輸入介面來使用
  5. 顧問:新制與舊制最大的差別是:舊制的輕級不會補助,這部分會被節省起來;重度的新制補助會拉高 → 影響機構的投入服務和配置
  6. 補助方式不同
    a. 居家式:依時數(不管勞力負重)
    b. 機構式:以後是包裹式,不管時數,而是透過類別(把勞力包裹進去)
  7. 資料如果包含多一點訊息(對的欄位),可以找出優勢或服務因子
  8. 變數多的話:可以用「時間長度」而非類別來區分


組織心得


團隊產出了 Web App,可供組織未來使用
6月24日與25日對立心慈善基金會言是一個全新的嘗試,從事前的準備到活動當天,一直無法想像會是什麼樣的過程?以及會有結果產生嗎?當天的報告在參與團隊中並不突出,心想早上結束就可能打包回家了!當面對參與合作的同學們時,立即主動邀約請大家「選我!選我!選我!」還好一群可愛的同學們進入了這個團隊,真是好感謝!覺得好幸福!有這麼一群可愛的同學願意支持「立心」!

中午飯後,團隊開始討論如何進行數字的整理。的確在統計系或資訊人員的眼中,本會呈現的報表需要花時間進行「資料」整理,才是乾淨的!過去的經驗中,以為報表就是資料,原來資料不只是有數字呈現即可,而是需要一個欄位一個數字才能判讀,這是此次參與工作坊得到的重大收穫,未來執行資料整理時,要更確實掌握此重點。

泰竹同學是這組團隊的 Leader,在反覆的討論推敲中,感受到泰竹同學理解力之強,一點即通,不用太多陳述;且能引領團隊達到每個階段需完成的任務。因為如此,我們的工作變得格外輕鬆,只需備詢。

當日在討論階段的前面 2 小時中,確實陷入未來將要推展的「居家支付制度」與現在補助模式無法試算的困難,因為目前缺乏新支付制度的資料,加上新制度設計有多項內容的加成計算,考量因素很多,又缺乏相關資料,工作進度完全卡住。經老師的指點後,突破難關,找到可進行的方向,於是開始進行資料的整理,將本會的報表數字鎖定在 102 年至 105 年度的核銷明細表及月報表的資料,進行推估。因數字的整理需花時間、運用程式導入,遂將團隊分為二組:一組為資料導入,另一組為成果整理。

第二天,同學進入緊鑼密鼓的階段,近中午時又面臨費用計算方式到底為總數費用?還是補助費用?最後,參考目前試推模式,直接將輕度失能等級比照新制分類 8 級中的第1、2、3級,中度失能為第4、5、6級,重度失能為第7、8級,以政府補助的費用進行推估。團隊成員在分享過程中,對很多社政專有名詞是不認識的,而我們也對資訊專業的術語不熟悉,也因此察覺到「如何讓不同專業的對話能接上線」,是需要時間與方法,更重要的是要有耐心及肯學習的動力。不過團隊的成員們都非常專注討論與研究分析、個個全力以赴,這認真的精神實在令人讚嘆!

接近 3 點時,團隊似乎進入困惑期,此時老師再次進入指導,團隊似乎在黑暗中看見亮光、努力突破難關,這期間我們也發揮照顧服務的專業,送上餅乾、飲料。

在上台報告的前一刻,泰竹 Leader 沈寂了一會兒,將思緒慢慢地整併,在成果發表中得到一份出乎意外的禮物——可敬的團隊設計了App!將過去資料導入後,可以試算出未來支付制度在政府補助方面可能獲得的預算數,作為組織運作及營運規劃的參考,並作為政策倡導的依據,這就是我們期待達成的目標。

在此再次感謝 D4SG 資料工作坊給予我們參與的機會,感謝師資群的協助,更感謝團隊中每一位成員的努力與付出,請大家記得在長期照顧領域裡有你們的貢獻!


更多相關資料...

[D4SG] 弘道AIO照護服務優化(弘道老人福利基金會)

2017, 7月 27 - 15:48

弘道工作人員正在解釋居家服務的流程表(更多照片請見 Flickr相簿
工作坊專案共筆

弘道老人福利基金會致力於老人長期照護服務,提供深耕社區、居家式的服務,包含送餐、社區服務、居家服務、醫療照護連結。近年更在重整服務經驗中,開辦整合照顧模式(AIO, All-in-one;小區域走動式服務)
  • 一天多次,破除服務被切割的狀況
  • 以家庭為單位,滿足家庭需求
  • 豐富老人生活,而非基本需求
以滿足想留在家、居家養老的體弱長者為對象,協助有老人照護需求的家庭。

居家服務目前已經實行了 4 年。希望讓老人在家安心接受服務,年輕人也可以安心投入居家的就業服務,從時薪制變成月薪制,讓照顧者不只是中高齡,能有更多年輕人加入,達成好的職場環境,讓職涯發展有可能。目前政策上,這樣的模式已經開始影響長照 2.0,政府也在密切注意,開始鼓勵更多 NGO 往月薪制發展。希望最終達到「翻轉長照,創造三贏」的目標,同時也希望好的模式能往外擴散。

基金會目前的運作中,共計有台北、新北、台中、彰化、高雄 5 個服務處、下轄 13 個組別,照顧人力約 230 名。單一區域服務人數從 30 餘人至近 300 人不等,以小區域模式提供可快速走動的照顧服務。

在這樣的規模下,基金會希望能從現有的個案、員工資本基料中,分析出更合理的團隊配置、服務規模、照顧比例(社工、照顧秘書與老人)與照護者的班表排程(顧及員工的休假需求、在職訓練需求、服務使用者的服務需求及機構成本管理的行政需求),讓基金會得以規劃、執行完善的服務計畫。

要解決的問題
  • 以台中市西屯區為分析樣本
  • AIO服務有好的服務、找不到關鍵損益
  • AIO服務團隊配置、照護比例(社工、照顧秘書、老人的比例為何?)
  • 排程?
目前有 33 萬名長照需求,居家服務近75%,但現況卻是「高需求、低使用,仍多用外勞」。弘道的服務模式建立起來後,收支平衡仍有待努力。


有怎樣的資料

*資料期間:105/01~106/05
  1. 各區域小區域劃分情形
  2. 成員每月服務時數及班表
  3. 個案、員工基本資料
  4. 每月服務收入及支出
為了準備資料,開了多次會議,各區工作人員一致且有力支持,進行了全會性動員。

遇到的困難

「時間」欄位。因為政府是用時數來計算,但可能遇到個案死亡或停止服務的時間,目前表單上沒有 → 因為格式是混亂的。

成果報告



  1. 五個服務處收集資料的方式都不一樣(模組語法無法一體適用或延展),所以選擇台中「西屯區」(39個里),資料量最大
  2. AIO 在市區比較能推行
  3. 個案資料是105年,但員工資料是106年
  4. 時數和失能:重度服務反而時數最少。得回頭去看排班。
  5. 社工:有人 60 多件,有人 20 多件,但輕重度沒有明顯區別 → 有人負荷很重
  6. 滿班率:四月比較低。冬天老人比較容易生病。
  7. 照顧時數:中度的多很多
  8. 照秘個案個數 vs 居住距離:透過距離比較好排班
  9. 個案地圖:
    a. 顏色深淺依照輕重度來劃分
    b. 以里作為地圖界線:之後可以作為分佈參考
  10. 花很多時間清資料,所以沒有太多產出
    a. 如果資料比較「髒」(格式混亂),那麼要分析的問題和方向就要調整(進行配速)
  11. 建議弘道可規劃:
    a. 統一的系統和介面,可以省下資料成本,至少到資料庫裡的數值是一致的。
    b. 蒐集資料的過程要「人性化」一點,來進行設計和思考
    c. 智慧輸入方式:可以減少行政成本
    d. (有品質的)資料蒐集會決定你要分析的東西。
    e. 到底要蒐集什麼欄位?太多欄位會讓人失去耐心。


組織心得

現場感想:
  • 和預期的結果有些落差
  • 在資料人詢問的過程中,瞭解資料有問題,會回到組織內部改善
  • 延續和推廣的話,無法讓各據點自主發展,至少資料的欄位和系統需要統一
  • 想了解資料工具,但怕打擾同學工作
從 2016 年就聽聞 D4SG 這一個方案,基金會內部也多次討論是否參,思考著透過這方案可以為基金會苦惱已久的創新型服務服務帶來何種改變?或者可以用不一樣的角度來讓我們延展對整體服務的思考。討論了許久,雖然那年並未付出行動,但埋下了一個想嘗試的種子。

今年 D4SG 的公告一出,那棵已埋下的種子露出了芽頭,哪個工作環節適合在此專案中進行探討?哪一個具有迫切的需求?且又是我們真正卡關亟需外援,以及其他觀點的?從服務結構、財務風險、照護模型、常模建立等議題,透過討論取得一致性的目標。也透過全會型的會議邀請夥伴投入、協助蒐集各服務處之資料,一次又一次的內部討論,更讓我們聚焦改變的方向、欲深入探討的議題。

我們期盼透過整體資料,找尋在共同模式底下各服務處因地而產生的差異,在可能的基礎下,何種團隊模式、人力安排及服務涵蓋才是最好的安排?為了這樣的野心,我們花了許多力氣收集各地的人力、排程、財務等各面向的資料,卻也也因資料的龐大,而無法好好在活動前做好資料清理的工作。在工作坊現場非常感謝夥伴們用了整整兩天的時間(看到大家深夜都還在工作,感動……),陪伴我們試圖從資料中找出目前的現況,雖然因為資料的格式、內容……等諸多問題,讓我們花很多時間在清理,也讓大家的發揮有所限制。

但,真地很開心,因為看到夥伴們在現場可以透過自己的專長,自主進行任務分工,努力嘗試著釐清問題、現象以及從中找到可能的解決方法,但因為時間有限及花費太多時間在清理資料,而讓大家都覺得似乎沒提供什麼實質的幫助。

其實在整個過程中,雖然我們一開始的野心很大,想要找到團隊及人力管理的最佳模式,但在二天的團隊工作中,我們也在學習,透過不斷地討論、釐清,做出適當的目標與期待調整;在有限制的情況下,做到什麼程度,是當下對整個團隊最好的模式——這是團隊工作中的學習,也是做出適當的決策、讓團隊能持續走下去的動力,這樣的妥協不是委屈,也不是不得已,而是我們清楚限制,也清楚我們的目標不會因著二天的活動結束而結束。所以過程中,我們很享受團隊夥伴所提出的一切,包含問題、限制,也包含夥伴覺得可以做的;我們也在觀察,從不同人的視角,會如何運用這些資料?會朝什麼方向著手?這些對我們來說都是學習與收穫。


依照服務個案的輕重程度,繪製的地圖
二天的工作坊雖然做出許多調整,卻非全然沒有收穫。除了團隊工作的學習、看見不同專業的切入觀點外,實際上我們一直想做個案落點,想透過一張地圖,讓基金會夥伴一目了然地了解個案分布,這樣他們在派案時可以更直觀;一直想做距離計算,但我們用的是笨方法,一個一個 google 地圖,但在這二天中,夥伴實質做出這二個模型,雖然只是雛形,但有了這些程式碼、這些技法與觀點,後續我們可以有很好的延伸。

另一方面,也讓我們從其他單位的困境,以及其他夥伴投入後的發現有額外的收穫,參與這工作坊對於我們來說是個學習,而我們也很開心曾經投入,在整個活動的過程中發現每個夥伴擁有很不一樣的特質,讓自己在團體中發揮關鍵影響力,也讓自己享受這些過程、看見自己所做的成果,這是一種很棒的體驗,因為每看見一次投入的成果,每次用力在團體中發揮自己的能力,都會有不同的感受以及成長。

最後謝謝開拓文教基金會與智庫驅動辦理這次的活動,謝謝提供這麼好的資源讓我們有機會可以透過團隊工作,深入的討論、陪伴,吸收不一樣的觀點、確認困境背後可能的原因,並提供我們找尋答案的契機。

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[D4SG] 分析捐款人樣貌,提升募款績效(天主教善牧社會福利基金會)

2017, 7月 27 - 15:39
工作坊專案共筆

天主教善牧基金會於民國 76 年成立,已服務 30 年,主要從事婦幼保護及拯救雛妓的工作,目前全台有 39 個服務據點,是擁有最多庇護家園的基金會。




要解決的問題

遭遇的困境:分析資料整合困難、投資效益分析無從下手、募款困難。目前一年約需 2 億經費,募款可達 7,000 多萬。現場其他組織分享:

  1. 失親兒:捐款人資料的收集比較困難
  2. 立心:大多是透過專案和企業及 NPO 合作
  3. 弘道:基金會找了一批行銷人才,會做專案募款分析,以及續捐戶的經營。企業經營很重要,盡量減少政府補助的來源
幫忙一起思考如何產出最完美的資料庫運用,來做最大利益的募款分析與資訊整合。主要研究議題為:

  1. 捐款人之輪廓為何?
  2. 索取贈品之捐款人輪廓?
  3. 捐款者動機與未來規劃。
現場 QA
  1. 避免刊物重新寄發
  2. 怎麼經營和捐款人的互動?
    a. 線上捐款:會收到 email,另外寄發收據時,會有酷卡。每年也會寄發成果報告及季刊。因為 30 年的活動,所以想分析近 5 年實質支持的資料。
  3. 目前有和捐款人的實體見面會?沒有。
  4. 目前募款成果是持平及上升的
  5. 資料填寫:很多資料不完整
  6. 資料庫和行銷的關係
  7. 善牧在聯合國佔有一席位置(有全球的善牧組織),也希望透過資料分析當作未來發聲的後援
  8. 分會的募款角色:很少,多是區域性在地經營,募款大多是總會在做
    a. 線上:總會
    b. 線下:分會,透過捐款人分析的策略

資料

3年線上資料庫、10年線下資料庫,由於資料的遺漏情形考量,最後決定使用線上資料庫作分析之主要資料庫。


第一天的小組成果分享(更多照片請見 Flickr相簿
顧問建議
  1. 資料搜索
  2. 初步分析
  3. 問題定義
目前資料看起來,捐款後贈送給支持者最多的是小陽傘。

成果報告
  1. 遭遇的困境:
    a. 現有媒體的管道資料不足 → 使用線上資料
    b. 資料庫項目不全 
  2. 平均捐款1,000元是合理的
  3. 雲林縣沒有據點,但捐款卻是偏高的 → 可以考慮設點?但成本可能增加!
  4. 資料遺漏值高(其他/待業中) → 設計問卷可以設為必填
  5. 群眾募資、小額捐款 → 小資女孩是主要的目標對象
  6. 所有年齡來看,信用卡捐款比例都是最多的 → 線上小額 1,500 塊以內
  7. 應該加入支持者管理系統(CRM)資料,以及贈品最好準備 500 份以內,也減少倉儲問題
  8. 社群網站:群眾只有 15 秒的注意時間,所以要和線下資料一起
  9. 不害怕推測,但沒有資料支持時,最好是:往哪個方向走?還需要哪些資料?這類的方式。
  10. 歷史資料:發現以前的事情,作為驗證,怎麼往下一步走?
NPO感想

感謝有這一次的機會,不僅可以和老師學生們學習新的資訊和應用,更因為可以和其他基金會接觸和討論現況,產生了更多的激盪與收穫。

1. 與不同領域朋友合作過程的挑戰或火花或其他...

原來資料分析的背後是如此專業複雜的一門課,包含我們在資料收集的過程需要的準備,這給了我們很重要的提醒——基金會應該修正前台線上、線下的資料收集,以利之後分析資料結果出來時,可以用有限的預算做更準確的投資。

2. 過程中,對原本提案的修正

一開始很想知道廣告投遞的效益,但因為資料庫缺乏資訊來源,故無法分析此項。但老師、學生們都給了我們很好的建議,期待來年我們可以做更多更好的效益分析評估。

3. 獲得的成果?以及會怎樣繼續使用產出的成果?



我們這一次主要分析捐款人樣貌,很特別的是我們從未分析過台灣各地的捐款交叉分析,分析的結果與我們自以為的想像還是有段差距,感謝大家的幫忙,讓我們更明白捐款者真實的樣貌。

這一次的成果為線上資料庫的分析,期待之後我們可以將資料庫來源編列的更完善,讓線上、線下的資料共同分析,使得樣貌能更完整。



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[D4SG] 從無障礙服務推展社會參與(台北市行無礙資源推廣協會)

2017, 7月 27 - 15:17

行無礙推廣的無障礙潛水活動
工作坊專案共筆

行無礙長期致力於「透過旅遊達到社會參與」——從旅遊活動落實在地無障礙的深耕與推動,透過各種活動試圖「勾引」更多人出來參與——從無障礙建築物、無障礙旅遊到飛行傘和潛水等各種活動。

障礙者走出來是需要輔具的。老人出國旅行需要租用輪椅,身障者也需要不同類型的輪椅來適應不同活動。目前行無礙提供輪椅輔具的租借宣廣及衍伸服務,包括電動輪椅(可收折及一般重型)和手動輪椅(一般和載重型)。

目前提供租借的輪椅,通常 1 年或 8 個月就會汰換(為了減少損壞或髒污)。有需求者如果到輔具中心租借,是免費的,但需要等待,所以就會轉往行無礙詢問。

目前在台北、台中、高雄三地都有營業據點,可甲地乙還,租借費用堪稱便宜。台北現在有二個據點(大橋頭、公館),發現需求量加起來是過往的二倍,二個據點沒有相互搶生意的問題。目前想在台北市或新北市開設第三個據點。


線上表單資料
資料

去年(2016)一整年租借服務的資料。平常資料都放在 Google 試算表上,累積約 8,000 筆,內容包括:
  1. 租和還各紀錄一次
  2. 日期、使用目的
  3. 不同時間或目的的變化
  4. 只有身心障者的註記,沒有性別
想解決的問題
  1. 每台輔具租借次數/ 天數/ 產值情形
  2. 如何評估租借成本與效益?
  3. 如何評估日後汰換與進貨策略?


行無礙協會總幹事許朝富,進行提案簡報(更多照片請見 Flickr相簿
現場 QA
  1. 這個提案比較偏向營運類:供需﹑習慣或模式的呈現
  2. 比較常被租借的輔具?用途是什麼?試算表有哪些欄位可以增刪?
  3. 租借沒辦法被安排的狀況?有使用者想租租不到嗎?
  4. 通常會準時還,或續租
  5. 多數都提早預約,會提醒:3-5天前打來預約
  6. 庫存有遇到困難?沒辦法預估,目前只能依靠臨時的表單瀏覽
  7. 客訴問題:很少,一個月不到一次
  8. 有記錄人數或人次?
  9. 使用量相關的資料:舊水量、新水量

顧問建議
  1. 對顧客進行分類(End User Profiling)
    1. 現場租借的資料
  2. 找出潛在客群
  3. 從「使用率」計算,來看「成本與收益」
  4. 新的經營方向(不同客群 → 不同費率 → 不同收益)

成果報告
  1. 租借者使用目的:最多是「臨時受傷」和「休閒旅遊」
  2. 使用者身份:老人和一般民眾最多
  3. 只有閒置的問題(供給大於需求),所以是成本問題
  4. 費率(價格敏感度):價格的調漲與調降的差異
  5. 臨時使用的:價格容忍度可以很高 → 調高的空間
  6. 生病及退化比老人還多
  7. 國內使用者:很多是臨時受傷
  8. 借用高峰:國內-農曆年;國外-聖誕節
  9. 使用次數都很低:只借一次的很多
  10. 使用次數1次=使用天數0-15天
  11. 因為成本考量,降低持有天數/提高使用天數
  12. 以一週為單位,有些人借出去,時間不到就還回來 → 可以設定為五天的單位

顧問再建議資料分析團隊
  1. 把長期和短期擺在一起平均,是奇怪的 → 不同行為模式要分開觀察
  2. 資料要產生影響力,需要有一張圖讓受眾馬上有感覺
  3. 如果報告死線是16 點,12 點應該就要完成「觀點」,剩下的時間要找好資料來佐證
  4. 簡報週五完成,那週三就要完成內容,接下來要把內容「做成猴子都看得懂」的狀態

NPO感想
  1. 原本有感覺、在思考的輪廓,有了資料佐證更清楚
  2. 希望在營運策略有更多發展

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