Where can I listen to this podcast?

This podcast is available on 4 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.

Does this podcast accept guests?

Yes, this podcast regularly features guests.

公益数字说

Claim This Podcast

by CKC

5 episodes

Updated Daily

Accepts GuestsHas SponsorsLocation 🇨🇳

Podcast Overview

「公益数字说」是一档探索公益领域数字科技应用相关话题的访谈播客，大家可以通过苹果播客、小宇宙、喜马拉雅等客户端收听。公众号搜索「现感」（「公益数字说」播客的主体）关注我们，同步每期播客精选文字版。感谢大家关注。

Language

🇨🇳

Publishing Since

8/11/2021

Visit Website View on Apple Podcasts RSS Feed

Reach the team behind 公益数字说

Verified contact details for this show aren't on file yet — sign up to get notified when they land.

Recent Episodes

August 7, 2022

E004 生态合力 | 神经科学博士: DataKind, 数据科学和我的转型

在数据向善这个生态域里，有不同的组织在合力推动它向前发展。这些平台型组织、NGO、高校和大公司一起，基于各自的优势在其中扮演着不同的角色。同时，组织内也有不同的角色，他们有着不同的经验背景，「生态合力」讲的就是他们的故事。 这期我们会聊到的是美国的一个平台型公益组织DataKind。这个组织已经成立10年了，在英国、印度、新加坡等地有驻点和活动。通过联结有需求的公益组织和有数字技能的志愿者，他们为没有资源的NGO带去了数字技术，也让更多公益组织认识到了数字技术的力量，推动了公益领域的数字化转型。 与此同时，他们也在帮助志愿者完成向数字领域的职业转型。今天我们请到的嘉宾小华就通过参加DataKind的项目，接触了更多数据科学领域的从业者，学习了更多技能，实现了从神经科学的领域到数据科学领域的职业转型。 今天的节目里我们会和小华一起了解 - 作为多年志愿者，她眼中的DataKind是怎样的，它这样的模式是否能对公益组织有所帮助等问题。希望无论是对公益组织，还是有着数字技术技能的你都有所启发。 祝收听愉快。 ---------------------------------- 01:06  小华参加Datakind的缘由以及DK如何帮助了自己职业转型 03:48  Datakind这个数据向善公益平台型组织的运作模式 08:56  遇见的志愿者的背景、经验和角色 11:54  18年第一次参加时的体验：为IAM国际组织分析投诉数据 16:27  19年参加线上跨时区项目: 通过项目学习新技能，预测社区绿色能源改造的可能 24:18  周末项目的活动流程 27:27  21年成为项目使者，带领志愿者团队探索多国人道主义组织的散乱数据背后的insights 37:27  DataKind往“回”走：从基于现有数据做机器学习，到清理数据探索分析方向 40:20  有数据的组织面临的困境：如何清理整合已有数据，如何挖掘出数据的价值 43:30  对比盈利公司和Datakind的数据质量，公益组织需要数字化转型来收集有质有量的数据 51:16  NGO收集数据需要更加注意数据能否真正代表受助群体，合适的数据收集框架能如何减轻后续工作负担 55: 36 Data Ethics: DataKind在项目中对公益组织数据的保护 59: 23 参加了3年Datakind的志愿者体验如何，Datakind的运作摸式是否对公益组织有帮助？ 1:06:15 总结

February 22, 2022

E003 Data Ethic | 和哈佛法学院学生一起聊聊算法偏见

算法是数字技术中的核心概念，也是很多科技公司的核心技术。当它在提升信息筛选及决策效率的同时，它的黑箱性质也留下了很多隐患，比如「算法歧视」。如果说过往我们谈论的社会歧视更多是可识别的、显性的，那算法带来的歧视则更多是隐性的。怎样识别和解决算法带来的问题，学界和工业界尚未有明确的答案。 数字技术已经永久性地改变了人类社会的方方面面，它已不再是一个单纯的技术问题，为了解释和应对数字技术带来的挑战，我们亟需不同学科贡献他们的视角。人文社科如何参与问题的解决，在其中能有怎样的角色，又如何为计算机科学领域的算法添加更多关于社会公平正义的考量？ 我们这期邀请到了两位嘉宾Alice和小力，她们曾在美国读计算机科学的本科，现在都是哈佛法学院的博士生候选人。文理交叉的学科背景给她们带来的怎样的视角？针对算法的立法又面临着什么样的挑战？或许你也能从她们过往的经历、路径的选择以及对数字伦理的看法中有所收获。 祝收听愉快。 ------------------【本期嘉宾】Alice & 小力【本期主播】偲偲，小可，畅 1:17 法学院一年级的生活，和学理工科时的区别4:00 怎么关注到法律&科技的交叉领域11:10 Alice趁兴而为的那些尝试：“我在疫情期间帮忙送菜”24:30 Xiaoli：指导我的方向是“看我在哪个领域能找到很多聊得来的人”27:55 如何定义算法“公平”31:00 通常在出现负面社会后果之后，才会发现算法存在偏见36:10 “算法治理”和“数据隐私”面临的不同监管困境37:00 “算法偏见”从何而来44:40 一些对抗“算法偏见”的尝试49:30 目前规范算法的立法进展55:30 企业为什么要关注“算法公平” ------------------ 关于「公益数字说」 「公益数字说」是一档探索公益领域数字相关话题的访谈播客，大家可以通过苹果播客、小宇宙、喜马拉雅等客户端收听。公众号搜索「现感」（「公益数字说」播客的主体）关注我们，同步每期播客精选文字版。感谢大家关注。

October 7, 2021

E002 技术前沿 | 区块链慈善基金会如何做资助项目

区块链技术，去中心化服务，DeFi...这些名词你也许常常在新闻里听到。 或许你听过区块链的许多江湖传闻，但你听过用区块链做公益吗？ 近些年，由区块链产生的部分可交易token引起了纷纷扰扰，在金融市场和监管领域不断引起争议。但除了创造可投资交易的token以外，区块链作为一项全新的技术，在普惠金融，个人控制身份、消除全球贫困和污染等问题上也有许多尝试和实践，并作出了一定的成果。 本期，我们请来了在全球知名区块链慈善基金会工作的Chenhao，来为我们讲讲他们借助区块链技术募集和投放资金，来帮助在非洲的难民度过难关的故事。我们将和你一起探讨【区块链的基本原理】, 【区块链和公益是如何联系上的】, 【区块链在慈善领域的应用展望]】等问题。 想要知道新兴技术如何助力公益领域吗？让我们一起来听听Chenhao的故事吧。 ------------------【本期嘉宾】Chenhao【本期主播】偲偲，小可 2:15 国际发展领域的职业道路思考，为什么作出gap year的选择6:30 疫情中使用区块链募集资金来捐助口罩、呼吸机和运送疫苗10:25 区块链的分布式账本特点：交易记录在册、记录的透明化与不可篡改性、高效无国界资金转账14:34 区块链与基于区块链的token的关系17:56 区块链募捐难民帮扶项目简介21:32 区块链募捐与传统现金援助募捐的差别47:50 未来慈善公益项目数字化应用的展望 ------------------ 关于「公益数字说」 「公益数字说」是一档探索公益领域数字相关话题的访谈播客，大家可以通过苹果播客、小宇宙、喜马拉雅等客户端收听。公众号搜索「现感」（「公益数字说」播客的主体）关注我们，同步每期播客精选文字版。感谢大家关注。

5 total episodes available

Deep-dive analytics for 公益数字说

Frequently asked questions

Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.

What is 公益数字说?: 「公益数字说」是一档探索公益领域数字科技应用相关话题的访谈播客，大家可以通过苹果播客、小宇宙、喜马拉雅等客户端收听。公众号搜索「现感」（「公益数字说」播客的主体）关注我们，同步每期播客精选文字版。感谢大家关注。
How often does this podcast release new episodes?: This podcast updates daily.
Where can I listen to this podcast?: This podcast is available on 4 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.
Does this podcast accept guests?: Yes, this podcast regularly features guests.

Legal Disclaimer

Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.

All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.

We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.

While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.

By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.