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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