디지털 사회혁신 프로젝트 매니저로서의 핵심 역량을 기르기 위한 온/오프라인 강의 교육에서부터 시민/시빅해커들과 함께 실제 사회문제를 해결해보는 프로젝트 기반 교육까지, 디지털 사회혁신 전문가에게 필요한 모든 것을 알차게 준비했습니다. 프로젝트 수행과정의 어려움을 해소하기 위한 전문가 멘토링을 제공하고, DSI JAM 행사는 9월과 12월에 진행됩니다. 주변의 사회 문제들을 해결해보고 싶으신 분들, 내가 가진 디지털 기술 역량을 의미 있게 사용해보고 싶으신 분들, 뭔가 새로운 걸 배우고 도전해보고 싶으신 분들, 누구나 환영합니다! 교육일정 : 2021.7.7 ~ 2021.12.31 (강의 : 7월7일 ~ 9월15일 / 프로젝트 기반 교육: 8월~12월) 장소 : 서울도서관 1층 DSI센터 강의 내용 디지털 사회혁신(DSI) 이해하기 디자인 씽킹 사용자 중심 디자인 퍼실리테이션 기법 지속가능 발전 목표와 DSI 디지털 리터러시 MVP 테스트 사회혁신의 확산과 임팩트 투자 신청방법 : http://bit.ly/seouldsi 문의 : desis.yonsei@gmail.com
2022-09-25
디지털 사회혁신 문제공감 워크숍 2021년 7월 15일 부터 8월 19일 까지 1달 동안 총 4회에 걸쳐 시민이 참여하는 디지털리터러시 교육이라고 할 수 있는 ‘DSI(Digital Social Innovation) PLAY 문제 공감 워크숍(PLAY)’을 진행했습니다. 워크숍은 [데이터로 디지털 사회혁신 상상하기]의 주제로 진행 되었습니다. 데이터를 중심으로 디지털 사회 혁신을 이해하고 실습해보는 방향으로 구성했는데요. 한번에 의미를 파악하기 힘든 디지털과 데이터라는 단어를 이해하고 사회문제를 해결했던 디지털사회혁신 사례를 살펴보았습니다. 이후에는 참여자가 직접 데이터액티비즘 캔버스를 채우며 사회혁신을 기획하는 시간을 가졌습니다. 프로그램 일정 (시간 순) 워크숍 안내 체크인: 데이터에 둘러싸인 일상에 사는 우리, 오늘 나의 캐릭터는? 디지털 사회 혁신 소개 및 사례 시민주도 데이터 액티비즘 순서도 및 캔버스 데이터 기반 디지털사회혁신 프로젝트 활동 기반 프로젝트 캔버스 작성 공유 및 피드백 체크아웃 : 회고하기 데이터로 디지털 사회혁신 상상하기 오프닝과 강의 “디지털이 들어간 순간 스스로가 전문가가 아니라고 생각해서 ‘난 못할 것 같아’ 하고 쉽게 생각하게 되지만, 디지털 사회혁신에서 가장 중요한 것은 열린기술이라고해서 모두가 접근 가능하고, 쉬운 기술을 사용하고, 시민들이 항상 참여할 수 있는 채널 존재하고, 시민들에게 지속가능하고 포용가능한 해결책을 고민한다는 점에서 디지털 사회혁신이 함께한다고 볼 수 있습니다.”” 워크숍 “데이터 액션은 다양합니다. 공익적 목적의 데이터, 누구나 사용할 수 있는 데이터를 공개하는 것만으로도 엄청난 데이터 활동이고 디지털 사회혁신의 첫 걸음이라고 볼 수 있습니다. 아니면 내가 분석한 것이나 내가 작업했던 것을 공론화하고 싶고 사람들과 이야기 하고 싶다면, 공론장을 직접 열어서 웹이나 앱의 서비스를 이용해서 사람들의 의견을 묻는 작업을 해볼 수도 있습니다. 일정한 스토리를 전달하는 콘텐츠...
디지털 사회혁신 (Digital Social Innovation: DSI) 주제로 다양한 시민들이 모여 함께 DSI 이야기를 나누고 협업합니다. 실험실로서 디지털 기술을 활용해 일상 속에서 사회문제를 발견하고 해결해보는 오픈 소스 프로젝트 실험을 해봅니다.DSI JAM 2021 9월 오프닝 세션에서 관심있는 사회문제 해결을 위해 프로젝트 팀을 구성하고, 3개월 동안 DSI 오픈 소스 프로젝트를 진행해 12월 클로징 세션에서 미니 데모를 하고 마무리합니다. 실험실 여정에서 DSI 도메인 전문가, 시빅해커의 맞춤형 자문을 연결해 사회문제를 재정의하고, 손에 잡히는 DSI 프로젝트 프로토타입을 작업합니다.시민들의 경험과 기여가 쌓이고 모여 연결될 수 있도록 오픈소스 라이선스로 모든 과정을 공개합니다. 5개 사회문제 분야(교육/디지털성범죄/자원순환/장애/디지털 격차)의 시민주도 오픈소스 프로젝트가 프로토타입 작업해서 공유합니다. DSI 프로젝트 실험실 행동강령 code of conduct 내가 기여할 수 있는 것을 찾고, 널리널리 알려요. 바보같고 서툴고 완벽하지 않아도 괜찮아요. 나중에 온 사람을 환대해요. 조곤조곤 알려드려요. 미루거나 쌓아두지 않고, 지금 함께 해요. DSI 프로젝트 실험실 자료 모음 DSI 프로젝트 실험실 소개 DSI 프로젝트 실험실 줌 링크 : https://zoom.us/j/93889851105 DSI 프로젝트 실험실 공동 문서 : https://nuly.do/C9gN DSI 프로젝트 실험실 타운홀 : https://townhall.kr/m/2079 DSI 실험실 드라이브 5개 DSI 프로젝트 좌표 문제적 문해력 👀01. DSI 프로젝트 #교육분야 https://open.kakao.com/o/gmtJ9xxd 리퍼 🧙🏻♀️ 02. DSI 프로젝트 #자원순환 분야 https://open.kakao.com/o/gOHTmyxd 디세나보✨03. DSI 프로젝트 #디지털성범죄 분야 https://open.kakao.com/o/gVtlcy...
서울 디지털 사회혁신 센터(서울 DSI 센터) 시민이 디지털 기술을 사용해 서울시의 사회문제를 해결하는 것을 돕는 공간입니다. 서울 DSI 센터는 서울도서관 안에서 '*디지털 사회혁신의 놀이터 + 실험실 + 학교'로서 세 가지 역할을 하고 있습니다. '실험실답게 우리가 일상에 접할 수 있는 사회 문제를 시민과 전문가, 활동가가 함께 디지털 기술을 활용해 해결할 수 있습니다. 교육 프로그램을 통해 디지털 사회혁신 전문가를 만들어내는 학교이기도 하고요. 누구에게나 열려 있고 DSI를 경험할 수 있는 놀이터 같은 곳입니다. *디지털 사회혁신 DSI 디지털 사회혁신(Digital Social Innovation)은 기존의 접근으로 해결되지 않는 일상의 문제를 새로운 관점과 방식으로 접근하는 걸 말해요. 지금까지 디지털 기술은 기업이 개발하고 시민은 소비하는 형태였어요. 디지털사회혁신은 시민에게 디지털 기술을 개방하고 사회문제 해결에 참여를 독려함으로써 다가온 난제와 닥쳐올 문제를 해결하기 위한 실험입니다. 서울 DSI 센터는 어떤 일을 하고 있나요? 2021년 서울 DSI 센터는 연세대학교와 서울도서관, 사회적 협동조합 빠띠가 함께 만듭니다. 놀이터 + 실험실 + 학교로서의 역할을 충실히 수행하고 있어요. 2021년 7월 ~ 11월│DSI 문제공감 워크숍, 디지털 리터러시 체험프로그램 디지털 리터러시에 근거해서 사회혁신의 개념을 정리해 보고, 디지털 사회혁신의 관점에서 문제를 정의하고, 시민들이 관심을 가지고 있는 여러 의제를 설정하는 시간을 가졌답니다. 아두이노, 데이터, 코딩, 스마트폰, 3D 프린터 등의 디지털 기술이 어떻게 사회문제를 해결하는데 기여할 수 있을지 그 가능성을 발견하고 경험해 보는 시간이었어요. 2021년 7월 ~ 9월│DSI 전문가 양성 교육 디지털 사회혁신의 개념 이해부터 디자인 씽킹, 사용자를 이해하는 디자인 방법, 여러 이해관계자와 아이디어를 내는 퍼실리테이션 기법까지 서른 명의 참가자가 다양한 내용의 강의를 수료했습니다...
서울 디지털 사회혁신센터 아카이브 소개서울 디지털 사회혁신센터 아카이브는 시민 누구나 디지털 사회혁신를 이해하고 함께 할 수 있도록 디지털 사회혁신 센터의 활동, 디지털 사회혁신 현장 속 사람들의 경험을 기록합니다. 공공의 자산으로 관리하고, 자유롭게 공유하고 활용해 디지털 사회혁신의 확산에 기여합니다.아카이브 구성DSI ⎥서울 디지털 사회혁신 센터 서울 디지털 사회혁신 센터 소개 국내외 DSI 사례 DSI JAM 오프닝 세션 클로징 세션 SCHOOL⎥학교디지털 사회혁신 전문가 양성 교육 (10차시)PLAY⎥놀이터 디지털 사회혁신 문제공감 워크숍 디지털 체험 워크숍 LAB⎥실험실 DSI 프로젝트 실험실 DSI 프로젝트 소개 DSI 프로젝트 인터뷰 디지털 사회혁신 툴킷 아카이브 라이센스서울 디지털 사회혁신 센터의 모든 콘텐츠와 기록물은 크레이티브 커먼즈 저작자표시-비영리 4.0 국제 (CC BY-NC 4.0)에 적용됩니다. 서울 디지털 사회혁신 센터의 모든 콘텐츠와 기록물은 누구나 기여, 공유, 변경 및 재사용 할 수 있습니다. 다양한 사람들이 공동으로 만들어가는 저작물로서 다음과 같은 조건을 따릅니다. 기여 : 오픈소스로 공동으로 작업하는 저작물의 경우, 기여자 표시와 함께 크레딧과 라이센스에 대한 링크를 제공해야 합니다. 저작자 표시 : 다른 사람의 저작물과 아이디어에서 영감을 받거나 사용할 경우, 해당 사항을 원저작자에게 알리고 작업한 본문에 해당 링크를 남겨 저작권을 존중하도록 합니다. 비영리 : 이 저작물은 상업적 목적으로 사용할 수 없습니다. 추가 제한 없음 : 이 라이센스로 다른 사람을 법률적으로 제한하는 법적 장치나 기술적 조치를 적용할 수 없습니다. 서울 디지털 사회혁신 센터의 모든 콘텐츠와 기록물은 아카이브 용도로 아래와 같은 서울 디지털 사회혁신 센터 플랫폼과 채널에 귀속 됩니다. 서울 디지털 사회혁신 센터 홈페이지 https://lib.seoul.go.kr/rwww/html/ko/dsi.jsp 서울 디지털 사회혁신 센터...
이웃을 지켜내는 끼니를 찾아가는 WAF(We are full when we are full) 프로젝트 click 👉 http://geunhee-mit.github.io/WAF/ WAF(We are full when we are full)은 프로젝트 내용을 담은 웹사이트를 릴리즈하며 최종 장에 접어들었습니다. 이 웹사이트에서는 WAF 주요 결과의 시각화 자료뿐만 아니라 프로젝트를 시작하게 된 동기, 활용하고 있는 데이터 종류와 출처, 획득 방법 등도 담겨 있습니다. 그럼 먼저 WAF 웹사이트에서 소개하고 있는 내용을 간략히 살펴보겠습니다. "We are full when we are full" 1. 인구 데이터: 저소득 어르신 인구와 무료 식사 지원 여기서는 저소득 어르신 인구수와 비율을 확인할 수 있습니다. “2019년에서 2020년 어르신 인구는 늘어났으나, 무료 급식 사업 참여 인구 비율은 감소한 것으로 나타났어요. 저소득 어르신 인구가 큰 규모로 증가하면서 자치구별로 관리의 어려움이 있거나, 새롭게 분류된 어르신들이 코로나로 인해 무료급식 등록에 어려움을 겪지 않을까 하는 의문을 제기할 수 있을 것 같습니다.” 2. 예산 데이터: 저소득 어르신 무료 식사 예산 여기서는 무료식사 지원 예산을 확인할 수 있습니다. “2019년과 2020년의 차이가 자치구별로 크게 나타나는데, (서울시에 따르면) 이는 데이터 기준 시점이 두 해가 다르기 때문이라고 합니다. 추후 보완이 필요한 부분입니다.” 3. 시설 데이터: 저소득 어르신에게 무료 음식을 제공하는 곳 여기서는 서울시 내 자치구별 무료 음식을 제공하는 시설을 확인할 수 있습니다. “자치구 당 평균 시설 수는 2019년과 2020년 동일합니다. 지도에서 시설 위치와 경로 식당 운영 여부를 알 수 있어요. 마커 위에 커서를 대면 자세한 정보를 알 수 있습니다.” 4. 저소득 어르신 식량 안정 인덱스 WAF를 소개하는 두 번째 글에서 식량 안정 인덱스를 고민하는 중이라는...
"크롤 앤 스티치(Crawl and Stitch)" 프로젝트 셰도우핀즈는 시민들과 함께 스토킹 처벌법 입법을 독려하는 웹사이트와 스토킹 기사들을 크롤링하고 분류한 데이터셋을 공개하며, 21년간 발의와 폐기를 반복한 스토킹 처벌법을 건물의 건축과 무너짐 등으로 표현한 캠페인 영상과 함께 가을 스프린트를 마무리하고 있습니다. 프로젝트의 목적은 앞의 소개 글에서 말씀드린 것처럼 지금보다 강화된 스토킹 처벌법의 제정입니다. 이를 위해 캠페인 웹사이트와 크롤링을 통해 데이터셋을 만들었습니다. click 👉 크롤&스티치 데이터 공개 “데이터 공개 텍스트 문서로, 스토킹 처벌법을 주제로 입법자 타깃으로 모은 것이기도 하고, 언론에서 스토킹을 다루는 모습을 모은 것 두 방향으로 진행했어요. 관련 기사를 긁어모았다는 의미에서 크롤(crawl), 페미니즘이 맥락적 지식이라는 의미가 있는데, 스토킹 기사에서 맥락을 만들고 연결했다는 뜻에서 스티치(stitch)라고 프로젝트 이름을 지었어요.” 현재 데이터셋은 초기 목표만큼 분석되지는 못했습니다. 제대로 된 통계도 없는 상태에서 무척 많은 양의 기사를 일일이 보며 맥락화를 해야 하므로 충분한 인력과 시간이 필요한 일입니다. 따라서 좀 더 제대로 된 연구 형태로 분석을 제안하고 전문적인 자료로 만들어 갈 계획입니다. click 👉 스토킹 입법 독려 사이트 2020년 12월 19일 기준, 21대 국회는 1,256일 남았습니다. 이 시간 안에 스토킹 처벌법 입법을 목표로 합니다. 입법 독려 사이트는 입법자를 타깃으로, 입법을 주요 목표로 오픈했습니다. 스토킹 처벌법이 입법되기까지 소요되는 시간을 드러내고 제대로 처벌 또는 법이 집행되지 않음으로써 문제가 된 사례들을 소개하고 있습니다. 사례들을 보면 스토킹 처벌법이 없는 한 이를 제대로 처벌하기 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 21년간, 지난했으나 포기하지 않았던 발의 연혁을 보여줍니다. 발의 당시 국회의원들의 발언 내용이나 발의안을 보면 발의를 했...
서울시 도시데이터서포터즈운영 사례 - 연사: 박건철 (서울디지털재단) 서울디지털재단에서는 현재 시민 중심의 도시데이터 생태계를 창출하기 위한 공익데이터 사업을 진행하고 있습니다. 이러한 도시데이터 생태계는 시민-서울시-기업의 순환구조를 구축함으로써 창출될 수 있습니다. 우선 시민들은 데이터를 수집하고 가공하는 과정에 참여하고, 그에 대한 보상을 제공받음으로써 소득 창출의 기회를 제공받을 수 있습니다. 서울시는 문제를 발굴하고 시민들이 수집한 데이터를 정리해 공유하는 역할을 담당합니다. 기업들은 이렇게 구축된 데이터 생태계를 바탕으로 데이터에 기반한 문제해결 서비스를 개발할 수 있게 됩니다. 즉, 수집 및 가공 → 개방 및 공유 → 문제해결의 프로세스가 이뤄지는 과정 속에서 데이터 생태계를 형성될 수 있습니다. 디지털재단의 서울시 도시데이터서포터즈는 이러한 목적 하에서 시민들의 참여를 이끌어내기 위한 사업입니다. 도시데이터 생태계 창출 (자료: 박건철 님 프레젠테이션) 데이터 수집은 크게 두 가지 과정을 통해 이뤄질 수 있습니다. 하나는 기계중심 접근으로, 프로그램을 통해 SNS, 댓글, 뉴스 등 온라인상의 수많은 빅데이터들을 자동 수집하거나 기존에 공공에서 축적된 데이터들 가운데 새로운 활용가치가 있는 데이터를 발굴하는 방식입니다. 그러나 기계가 모든 걸 다 할 수는 없기에, 인간중심 접근이 필요합니다. 인간중심 접근은 시민참여를 통해 원시데이터와 인공지능의 학습데이터를 확보하는 것입니다. 이런 인간중심 접근을 통해 시민들이 데이터를 만들어낸 사례들은 이미 매우 다양합니다. 가령 독일 베를린에서는 시민들이 체감하는 거리의 위험 수준(교통사고, 밤거리 등)을 측정하고, 이렇게 모여진 데이터를 통해 가로등, 횡단보도 설치나 순찰로 재설정 등 도시계획에 반영한 사례가 있습니다. 시민들의 위험에 대한 체감 수준은 기계가 센서로 측정할 수 없지만, 시민들이 일상에서 데이터를 수집함으로써 데이터 축적이 가능해진 것입니다. 기계중심 접근/인간중심 접근 ...
- 연사: 클루KLOU (뉴스타파 데이터분석팀) 데이터 액티비즘이란, 데이터를 수집하고 분석하여 이를 통해 정치적인 목적을 달성하려는 활동이라고 할 수 있습니다. 이 데이터 액티비즘과 관련하여 공익데이터 실험실 가을스프린트에서 진행된 네 개의 프로젝트들은 아주 의미 있는 사례입니다. 이 프로젝트들의 진행과정과 결과를 평가하면서 각각의 강점과 한계, 그리고 함의들을 짚어보고자 합니다. 또한 앞으로도 진행될 공익데이터 실험실에 대해서도 일정한 교훈과 제언을 제시해보고자 합니다. 공익데이터 실험실 가을 스프린트 스몰빅 팀의 <국내 장애아동의 차별 없는 놀 권리 증진을 위한 그린 북(Green Book)> 프로젝트 스몰빅 팀의 경우 우선 멤버들 중에 시민단체 활동가들이 많았기에, 팀원들이 활동 경험이 있다는 게 강점이었습니다. 반면 다들 데이터를 다뤄본 경험은 부족한 상태였습니다. 그렇기에 실제로 스몰빅 팀은 프로젝트 과정에서 지속적으로 빠띠나 자문회의에 데이터 시각화와 관련된 기술적 도움을 많이 요구했습니다. 하지만 기술적인 것보다 더 근본적인 부분이 프로젝트의 발목을 잡았습니다. 스몰빅 팀은 자원봉사자 그룹을 조직하여 놀이시설들의 현장조사를 통해 데이터를 수집했습니다. 놀이시설들을 평가할 지표를 설정하고 해당 지표를 통해 시설들의 등급을 분류해 시민들에게 정보를 제공하고자 했습니다. 그러나 문제는 애초에 장애 친화적인 시설들이 거의 전무하다는 점이었습니다. 즉, “괜찮은 시설이 어디에 있는지” 정보를 제공하려던 초기의 목적과 달리, “좋은 시설이 한 곳도 없다”는 메시지가 프로젝트의 결론이 되어버린 것이죠. 핵심 메시지가 데이터 바깥에 위치하게 된 상황이었습니다. 그럼에도 현장조사를 통해 수집한 데이터들을 맵핑 형태로 시각화하여 공개했습니다. 또 노션 페이지에 그동안 조사했던 이상적인 놀이터의 모습을 담아내 소개하고자 했습니다. 그러면서 이슈레이징을 통해 강서구의 장애 친화적이지 못한 놀이시설들을 개선하려는 노력도 진행했습니다. 그 결과...
11월 마지막 토요일, 공익데이터 실험실 가을 스프린트의 마지막 장 특별교육 세션이 진행되었어요. 특히 요즘 디지털 뉴딜 사업으로 많은 관심을 받는 데이터 라벨링과 AI 주제도 있었습니다. 실제 현장에서 인공지능 데이터와 소프트웨어 테스트를 전문으로 하는 사회적기업 테스트웍스 이선민 매니저님께서 데이터가 활용되기 위해 수집되고 가공되는 방법에 대한 소개를 해주셨습니다. 4차 산업혁명의 DNA 4차 산업혁명에서는 Data - Network - Artificial Intelligence가 어우러져 혁신이 일어나고 있습니다. 자율주행기술, 핀테크, 헬스케어, 드론, 감성인지, 통·번역 등 다양한 분야에서 인공지능은 사용되고 있습니다. 이처럼 우리 생활에 영역을 확장해나가는 인공지능과 데이터를 위해 무엇이 꼭 필요할까요? AI 개발에는 정확하고 좋은 품질의 데이터, 다량의 데이터를 수집/가공하는데 80% 이상의 시간이 든다고 합니다. 인공지능 또한 성능이 좋아지려면 많은 양의 데이터를 학습해야 하기 때문입니다. 또한, 정확한 데이터도 무척 중요합니다. 가령 강아지의 얼굴을 라벨링 할 때 실수로 눈을 코로 입력하는 순간, 학습력은 떨어지게 됩니다. 그래서 (1) 다량의 데이터, (2) 정확히 가공된 데이터가 AI 학습을 위해 꼭 필요합니다. 그 다음으로 가공된 데이터를 철저히 검수하는 과정이 필요해요. 이런 과정이 부족하다면, 자율주행차가 사람을 친다거나, AI가 편견을 학습하는 등 잘못된 결과로 이어질 수도 있습니다. 라벨링 도구와 방법 테스트웍스에서는 자체 개발한 라벨링 도구를 사용해서, AI 학습을 위한 이미지 태깅과 라벨링 작업을 합니다. 주로 아래와 같은 기능이 있어요. 가령 박스 기능은 주석을 달고 싶은 특정 객체를 사각형 모양으로 캡처하는 방법입니다. 아래 그림을 보면 자동차들이 줄을 서 있는데, 네모 박스로 태깅을 하고 car라고 라벨링을 합니다. 컴퓨터는 이렇게 사진 속에 담긴 태깅과 라벨링 정보를 통해 학습하게 됩니다. ...
공익데이터 실험실에서 시민사회 공익데이터활동가를 만났습니다. 일상 곳곳에서 많은 시민, 활동가들은 다양한 이슈로 데이터 활동을 하고 있습니다. 시민사회 공익데이터 활동 기록과 경험을 공유하고, 함께 협업할 방향을 모색합니다. 시민사회 공익데이터활동 사례 참여연대 │ 태초에 눈으로 밖에 볼 수 없는 2,000장의 회계보고서가 있었다 경제정의실현시민연합 │ 아파트의 절반은 거품이다 팀 케일리 │ 한국의 코로나-19 기록보존소를 꿈꾸며 투명한 사회를 위한 정보공개센터 │ 의원님 재산을 찾아서 협동조합 무의 │ 교통약자에게 지도가 필요 없어지는 그날까지 서울환경운동연합 │ 사라지는 우리동네 공원을 지켜라 [아카이브] 공익데이터실험실 시민사회 공익데이터활동 🔎 시민에게 도움이 되는 데이터, We are full when we are full 끝날 때까지 끝난 게 아니다, 크롤&스티치 앞으로도 계속 될 서로넷의 노동인권복지 이야기 한땀 한땀 현장조사로 만들어낸 데이터가 세상을 바꿀 때까지 쓰레기를 따라 걷는 여행, 그 막다른 종착역 시민중심 도시데이터 생태계 구현 공익데이터실험실 가을스프린트 회고 설문조사! 우리가 직접 하고 싶을 때 ‘꼭’ 알아야 할 것들: 사회조사 기초 강의 모두에게 문턱 없는 통합놀이터를 꿈꾸다 ‘쓰레기 덕후’의 ‘쓰레기 덕질’ 모험기 스토킹 처벌법 제정을 위한 2020년 가을의 전설, 크롤&스티치 재난 위기 속, 이웃의 끼니를 지키는 방법을 찾아서 공공데이터 활용을 위해, Open API를 배워보자 (feat. 평범한 개발자 김슬) <공익데이터 실험실> 가을스프린트 🔎 코로나 19가 뒤흔든 일자리, 경계 혹은 바깥에 비켜선 이들의 목소리를 담고 연결하는 서로넷 스토킹 사건을 박박 긁어 모아 촘촘하게 엮어내어, 21년간 유령처럼 떠돌던 스토킹 처벌법 강화로 한 걸음 더 어딘가에는 코로나보다 배고픔이 더 무서운 이들이 있다. 놀지 못해도 괜찮...
설문조사! 전문가에게 맡겨도 되지만, 우리가 직접 하고 싶을 때 ‘꼭’ 알아야 할 것들: 사회조사 기초 강의 지난 11월 17일 오후, 창덕궁의 가을 풍경이 창밖으로 펼쳐진 아늑한 공간에서 서울노동인권복지네트워크(이하 서로넷)를 위한 <통계설문 데이터 읽기 분석-사회조사 기초> 교육이 진행되었습니다. 미국 시카고대학에서 사회학을 공부 중이며, 코로나 19를 잠시 피해 한국에서 논문을 준비 중인 조홍진 님께서 강의를 해주셨어요. 서로넷 참여 네트워크 중 한국비정규노동센터, 서울시 감정노동종사자 권리보호센터, 서울노동권익센터 관계자들과 함께 약 2시간 동안 강의를 들었는데요, 그 내용과 질의응답 등을 정리해서 공유해드립니다. 강의는 사회조사란 무엇이고 어떻게 이루어지는가에 대한 필수 개념 소개, 사례 탐구, 사회조사를 위한 다양한 접근 방법들을 소개로 이루어졌습니다. 그리고 서로넷이 지난 5월 진행한 설문조사에서 어떻게 하면 좀 더 유의한 답변을 얻을 수 있을 것인가에 대한 개선안을 제안하셨어요. #1. 사회조사란 무엇인가? 사회조사에는 세가지 목적이 있습니다. 첫째, 탐색(exploration)적인 목적입니다. 예를 들어, 조사하고자 하는 현상이 있는가, 없는가에 관해 질문을 던집니다. 다만, 작은 케이스 중심이라 대표성에 한계가 있는 경우가 많습니다. 둘째, 현상을 기술(description)하는 것입니다. 가령 인구조사(census) 등이 있는데요. 무엇이, 어디서, 언제, 어떻게 등의 항목에 따라 현상을 기술하는 것이지요. 셋째, 현상을 설명(explanation)하는 것입니다. 왜 이런 현상이 벌어지는가를 인과관계 중심으로 설명하는 것이지요. 조사를 할 때는 분석단위 즉 조사 대상을 설정하게 됩니다. 조사 대상은 개인, 집단, 조직일 수도 있고, 사회적 상호작용이나 사회적 가공물인 경우도 있어요. 사회적 가공물이란 예를 들어 어린이 책에서 성 역할을 어떻게 설명하고 있는가 등을 조사의 대상으로 삼는 것...