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在用心以外,技術上如何做好地區工作?(下)

2017/5/30 — 6:03

以詞語頻率生產的文字雲

以詞語頻率生產的文字雲

【文:阿進(街工執委)】前文提到街工現以組織者系統取代 Excel 或 Google Spreadsheet,以解決技術上引致的種種不便。本篇文章會以系統角度切入,嘗試提出地區工作可以循甚麼方向做好。關鍵就是基本資料整理與擷取的效率以及仔細的資料分析。

資料整理

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從 Spreadsheet 到 Database,關鍵解決的問題正正是針對資料整理的問題。使用 Spreadsheet 時一般會遇到問題如下

街坊資料零散 由於 Spreadsheet 耗用不少電腦資源,不少時候會難以避免地以分頁儲存資料。分頁可能依日期分開,亦可能依居住地域分開,但幾可肯定會按活動分開。這往往使同一對象的資料重複出現,致使難以統計能連結的總人數,個別對象的聯絡資料(地址、電話)更是難以全部更新。舊個案,老街坊的資料也很大程度只能靠前線同事的記憶,新同事在茫茫 case 海中實難以了解街坊與組織所經歷的種種。

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不同表格中的資料並不統一
自動化處理資料 不同於 Spreadsheet,街工所使用的組織者系統能透過 Telegram 定時提醒同事個別處理中的個案,亦能自動儲存處理個案的同事以及更新日期等資料。細碎如組織對象的年齡,亦會隨著日子自動增加,方便同事回憶以及了解當前狀況。

不同表格中的資料並不統一

Telegram 的自動提醒功能
資料擷取 Spreadsheet 的運算多少需要一定的電腦能力,若要擷取個別組織對象的資料,如綜援戶、長者戶、家長⋯⋯。而 Spreadsheet 中沒有相關的列指明資料,便要把個別分類一一整理出來,作電話表或洗樓參考,以關鍵字在 Spreadsheet 中搜尋就成了折騰半天的苦差。街工的同事現能在系統的總表中直接搜尋所有相關的個案,減去對 Spreadsheet 進階功能的要求。
以「陳大文」作搜尋,再匯出成 Excel

以「陳大文」作搜尋,再匯出成 Excel

Telegram 的自動提醒功能

資料分析

累積到一定數量的個案後,我們理應可分析出團體組織對象的特性,年齡、地域、性別等等。更為重要的甚至是個案內容的分析,從而思考可以開甚麼關注組,組織的未來方向等。由於其中資料相對敏感,詳情請與本文作者查詢。

以詞語頻率生產的文字雲

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作者個人簡介:街工執委、港大計算機科學系 M.Phil 畢業生,現職生物信息學公司高級科研人員

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