Sa panahon nga gikuwestiyon ang datos, importante ang pagpalig-on sa pagsalig

Nagkinabuhi kita karon sa usa ka panahon nga adunay talagsaong kontradiksyon. Wala pa sukad nakamugna ang katilingban og ingon niini kadaghan nga datos, apan wala usab sukad mahimong ingon niini kalisod alang sa publiko ang pag-ila kon unsang impormasyon ang angay saligan.

Paspas kaayo ang pagkolekta sa datos. Gigamit kini sa mga gobyerno, kompanya, unibersidad, journalist, ug civic organization aron ipasabot ang ekonomiya, eleksiyon, panglawas sa publiko, klima, edukasyon, ug adlaw-adlaw nga kinabuhi. Apan ang mao gihapong impormasyon mahimong pilion lamang ang mga bahin nga ipagawas, kuhaan sa konteksto, manipulahon aron makaimpluwensiya, o itago sa mga sistema nga dili masusi sa kadaghanan. Sa labing grabeng mga kaso, ang datos usbon, papason, o gamiton isip hinagiban. Sa ubang mga kaso nga dili kaayo mamatikdan, himoon lamang kini nga lisod ma-access.

Mao kini ang atong gipasabot kon moingon kita nga giatake ang datos.

Dili kanunay nga dayag ang maong pag-atake. Usahay, makita kini sa usa ka makapahisalaag nga graph nga gipaambit sa liboan ka higayon. Usahay, usa kini ka modelo kansang mga gigamit nga pangagpas wala gipadayag. Mahimo usab kini nga usa ka publikong database nga nagkalisod na og access, usa ka metodolohiya nga giusab nga walay pagpasabot, o usa ka headline nga nagpresentar sa dili pa sigurado nga impormasyon nga daw napamatud-an na. Mahimong gamay ra tan-awon ang matag insidente, apan kon magkahiusa, makapahuyang kini sa katakos sa publiko nga masabtan ang tinuod nga kahimtang ug makahimo og mga desisyon base sa hustong impormasyon.

Mao kini ang hinungdan nga among gitukod ang Arkipelago Analytics.

Gimugna namo ang Arkipelago Analytics aron makatabang sa pagpanalipod sa datos, pagpalig-on sa kredibilidad niini, ug paghatod niini sa publiko sa klaro, mapuslanon, ug adunay pagpanubag nga paagi. Nagtuo kami nga ang kasaligang impormasyon dili angay nga para lamang sa mga eksperto o institusyon nga adunay igong kahinguhaan aron masabtan kini. Adunay bili ang datos alang sa publiko, ug mas modako kini nga bili kon makita sa mga tawo kon diin kini gikan, giunsa kini pag-analisar, ug unsa ang mga limitasyon niini.

Nagsugod ang among pasalig sa transparency.

Ang transparency nagpasabot sa pagpakita kon giunsa namo paghimo ang among trabaho. Nagpasabot kini sa pag-ila sa mga tinubdan, pagdokumento sa mga pamaagi, ug pagpasabot sa mga pangagpas nga gigamit sa usa ka pagtuki. Nagpasabot usab kini sa paglain sa mga butang nga napamatud-an sa ebidensiya, sa mga butang nga gipakita lamang nga posible, ug sa mga butang nga wala pa mahibaloi. Naglakip usab kini sa pagtul-id sa impormasyon kon adunay mas tukma nga datos nga mahimong magamit.

Importante kini tungod kay ang data science dili usa ka awtomatikong sistema nga kanunay makahatag sa kamatuoran. Ang matag pagtuki adunay mga desisyon nga gihimo sa tawo: unsang mga pangutana ang angay ipangutana, unsang mga variable ang ilakip, unsang mga grupo sa populasyon ang ihap, unsang mga pagtandi ang himoon, ug unsang mga resulta ang hatagan og pagtagad. Ang kasaligang data science dili magtago niini nga mga desisyon. Hinuon, ipakita kini aron mahimong susihon ug kuwestiyonon.

Naglakip usab sa among pasalig ang paghimo sa impormasyon nga mas sayon ma-access ug masabtan. Bisan pa og tukma sa teknikal nga bahin ang usa ka report, mahimo gihapon kini nga dili mapuslanon sa publiko kon gisulat kini sa pinulongan nga gamay ra ang makasabot o gipresentar sa pormat nga dili nila magamit. Gusto namong ipasabot ang komplikadong ebidensiya nga dili mausab o matuis ang kahulogan niini. Nagkinahanglan kini og maampingong komunikasyon, maayong pagpresentar sa datos pinaagi sa mga biswal, ug pagtahod sa mga tigbasa. Ang pagpasayon sa impormasyon kinahanglan makatabang sa pagpatin-aw sa kamatuoran, dili sa pagtangtang sa importanteng mga detalye niini.

Ang ngalan nga Arkipelago nagpakita sa among pagtan-aw sa kalibotan sa impormasyon. Ang bililhong datos kasagarang anaa sa nagkalainlaing lugar, sama sa mga isla nga nagkatag sa lainlaing ahensiya, disiplina, komunidad, ug plataporma. Ang among trabaho mao ang pagkonektar niini nga mga isla samtang gipreserbar ang ilang konteksto. Among gitigom ang mga tinubdan, gisusi ang ilang pagkakasaligan, ug gitabangan ang mga tawo nga makita ang mas lapad nga hulagway nga dili magpakaaron-ingnon nga nasulbad na ang tanang kakulangan sa impormasyon.

Ang pagsalig dili mahimong ipamugos. Kinahanglan kini nga makab-ot pinaagi sa padayong pagpakita sa pagkaabli, hugot nga pagsunod sa mga sukdanan, ug pagkamatinud-anon. Wala kami magdahom nga dawaton dayon sa publiko ang usa ka konklusyon tungod lamang kay gipresentar kini sa usa ka analyst o gipakita sa usa ka maayong pagkahimong dashboard. Gusto namo nga masabtan sa mga tawo ang ebidensiya aron mahimo nila kining kuwestiyonon, gamiton, ug aron mapanubag kami sa among trabaho.

Ang pagdaghan sa datos dili awtomatikong magpasabot nga mas mahimong maalamon ang katilingban sa mga impormasyon. Nagkinahanglan kini og mga institusyon nga andam mopanalipod sa integridad kaysa mopili sa mas sayon nga paagi, ug maghatag og prayoridad sa katin-aw kaysa sa pag-impluwensiya sa panghunahuna sa publiko.

Gitukod ang Arkipelago Analytics alang niini nga katuyoan: ang pagpanalipod sa datos, pagpatuman sa kasaligang data science, ug pagsiguro nga ang kasaligang impormasyon makaabot sa publiko. Sa panahon nga gilalisan ang mga kamatuoran ug huyang ang pagsalig, ang transparency dili lamang usa ka prinsipyo. Usa kini ka serbisyo alang sa publiko.

— Si Atty. Anna Mae Yu Lamentillo mao ang Chief Technology Officer sa Paraluman News ug founder sa Arkipelago Analytics, Build Initiative Foundation, ug Night Owl AI.