## 撰寫數據倫理案例研究 ## 指導說明 您已經學習了各種[數據倫理挑戰](README.md#2-ethics-challenges)，並且看過一些反映現實世界中數據倫理挑戰的[案例研究](README.md#3-case-studies)示例。 在這項作業中，您將撰寫自己的案例研究，反映您自身經歷或您熟悉的相關現實世界情境中的數據倫理挑戰。只需按照以下步驟進行： 1. `選擇一個數據倫理挑戰`。查看[課程示例](README.md#2-ethics-challenges)或探索線上示例，例如[Deon清單](https://deon.drivendata.org/examples/)以獲取靈感。 2. `描述一個現實世界的例子`。思考您聽說過的情境（新聞頭條、研究報告等）或您親身經歷過的情境（當地社區），其中發生了這一特定挑戰。思考與該挑戰相關的數據倫理問題，並討論因該問題而產生的潛在危害或意外後果。加分項：思考可能的解決方案或流程，這些方案或流程可以幫助消除或減輕該挑戰的不利影響。 3. `提供相關資源列表`。分享一個或多個資源（文章鏈接、個人博客文章或圖片、線上研究報告等），以證明這是一個現實世界中發生的事件。加分項：分享同時展示該事件的潛在危害與後果的資源，或突出防止事件重演的積極措施的資源。 ## 評分標準 卓越 | 合格 | 需改進 --- | --- | -- | 識別出一個或多個數據倫理挑戰。

案例研究清楚地描述了反映該挑戰的現實世界事件，並突出了其造成的不良後果或危害。

至少有一個鏈接資源證明該事件的發生。 | 識別出一個數據倫理挑戰。

至少簡要討論了一個相關的危害或後果。

然而，討論有限或缺乏現實世界事件的證據。 | 識別出一個數據挑戰。

然而，描述或資源未能充分反映該挑戰或證明其現實世界的發生。 | **免責聲明**： 本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。