前文曾提到過大部分尚未導入AI技術的領域有政府開放資料和民間開放資料，目前針對這些資料的分析運用除了政府自行舉辦的創意競賽，也有民間組織開始投入，其中一家就是智庫驅動DSP公司，它們推動了「資料力做公益」的計畫，主要目標就是讓營利或非營利所累積的大量資料能夠產生價值，透過招募各界不同領域的學生、專家學者，運用各種不同領域的經驗來激發資料潛在的價值。

Data for social good

Data for social good是此公益計畫宗旨，到現在已經舉辦了5屆活動，每屆都會招募提案人和資料英雄來一起解決社會上的難題，主題包跨農地規劃、救災資源規劃、家暴預防、家貧輔導等。

可解釋性
使用簡單可解釋的統計方法來分析資料是此計畫一個特色，不像類神經網路只要能夠準確預測結果就好，為了探索各種現象的成因和結果，能夠解釋的方法對於提案人會更有意義。

適當時程
另一個特色是每屆活動都只有3個月的時程，3個月的時間對於正規學術研究其實算短，但對於建構出一個可行的prototype其實還夠用。開闢新戰場相較於發展出艱深技術，以目前的開放資料利用率情況來看，盡可能的找出可以施力的點還是比較有價值的。

後續推廣
許多人會認為這些活動結束後，所有分析結果都只會封塵在硬碟中，而不會有後續應用機會，但相反的是，此計畫對於提案人有著嚴格篩選，願意持續發揮這些資料價值的專案才會進到分析階段，這也是避免分析員花了許多心力和時間完成的結果無法有效開花結果。

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