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コース概要

データ倫理の紹介

  • データ倫理とは何か?
  • 公共データの利用において倫理が重要である理由
  • 倫理的フレームワークと価値観の概要

データ実務におけるリスクとジレンマ

  • データ収集と監視における倫理的問題
  • アルゴリズムにおけるバイアスと差別
  • イノベーション、リスク、信頼のバランス取り

プライバシーと同意

  • 個人データと機微な情報
  • デジタルサービスにおけるインフォームド・コンセント
  • 倫理的コンプライアンスと法務的コンプライアンスの違い(例:GDPR)

透明性、説明責任、信頼

  • データとAIによって行われた決定の説明
  • 公衆の信頼と組織の責任
  • リスクと不確実性のコミュニケーション

実践におけるデータ倫理

  • 倫理的な成功と失敗のケーススタディ
  • 倫理審査チェックリストの作成
  • ロールプレイと適用シナリオの分析

ポリシー、ガバナンス、倫理設計

  • データガバナンスへの倫理の統合
  • 原則による設計と責任あるイノベーション
  • 公衆参加とフィードバックループ

まとめと次のステップ

要求

  • 公共または組織の文脈におけるデータの収集方法と使用方法への理解
  • データ、レポート、またはデジタルシステムを用いた業務経験
  • コンプライアンス、ガバナンス、またはポリシーフレームワークに対する基礎的な知識

対象者

  • 政策決定者および公務員
  • データスチュワードおよびアナリスト
  • 公共サービスにおけるITおよびデジタルトランスフォーメーションチーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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