英國致力於消滅飢餓與貧窮的慈善機構 Trussell Trust ,整合超過 420 家食物銀行建立合作網路,藉由資料科學方法,將食物募集站與社會福利數據進行交叉分析找出糧食募集與發放的真空地帶。
食物銀行是一群慈善組織,以提供未能解決「三餐」基本需要的人士家庭緊急及短暫的膳食援助為目的。把即期食物捐贈出來,從食物的募集、分類到配送,讓資源獲得最有效的分配與使用。
在英國致力於發放緊急救濟食品的慈善機構 Trussell Trust 說到:「依賴緊急救濟食品度日的人士家庭不斷創下紀錄,光是去年就發放了近百萬份的基本口糧。」這間整合420間食物銀行的慈善機構更進一步指出,貧窮與飢餓的規模不僅不會減少,反將越演越烈。(Link)
藉由資料科學,從食物募集站與社會福利數據的交叉分析有望找出食物銀行營運的真空地帶。由赫爾大學、Coppelia、AAM Associates 等組織所組成的資料科學團隊,透過英國2011年的食物銀行普查資料,預測出急需食物銀行援助的區域。
關於資料科學在食物銀行上的應用,美國也有類似的案例。知名資料分析公司 APT 協助華盛頓特區食物銀行 (Capital Area Food Bank, CAFB) 建構飢餓熱點地圖,從各個區域的資料挖掘出食物募集與需求的缺口。(Link)
台灣也有食物銀行,多年來以協助不勝枚舉的弱勢人士與家庭。可惜的是,還沒有看到與運用資料科學優化營運的具體案例。有沒有機會製作一張屬於台灣的食物供需地圖,挖掘出迫切需要援助的弱勢家庭?
這是非常有可能的!透過政府開放資料擷取出全台灣的社會救助資料以及食物銀行的募集與發放場站資料,食物供需地圖的基本雛型就出來了。更進一步,利用空間統計方法建構預測模型,可以找出潛在的高風險區,輔助食物發放站點的設置。
這種資料科學所驅動的公益合作方式蔚為浪潮,由開拓基金會、教育部 ITSA、智庫驅動等組織所發起的 D4SG 計畫 (Data for Social Good, http://d4sg.org) 正是一經典案例。目前已經協助超過40 個非營利組織、20 個政府機關親身體驗資料價值,讓想像力起飛。在資料氾濫的大數據時代,由資料所驅動的革命即將引爆,未來政府、企業、非營利組織與資料科學團隊的合作模式,將成為不可或缺的要素。
更完整的評論內容,請見五月份的《有物報告》。
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