퍼실리테이션: 데이터 기반 시민 교육의 생생한 현장

교통약자를 위한 데이터, 왜 필요할까요?

 

🙄 “지하철 엘리베이터는 어디에 있는 거지?”
😣 “왜 이렇게 환승 경로가 복잡한 거야?”

일상에서는 사소해 보이는 이런 불편함들이
교통약자들에게는 이동의 자유를 제약하는 현실로 다가옵니다.

 

SLW LAB은 이러한 문제를 해결하기 위해
오픈데이터포럼 리빙랩 프로젝트를 통해
시민들의 목소리를 데이터와 연결하고,
실행 가능한 해결책을 만들어가는 특별한 여정을 시작했습니다.

 

리빙랩: 시민의 목소리를 데이터로 연결하다
리빙랩은 시민들이 직접 지역사회 문제를 발굴하고,
데이터를 활용해 해결책을 제안하는 참여형 모델입니다.

하지만 기존 리빙랩은 데이터 활용 부족, 전문가 부재, 

지속 가능한 결과물 부족이라는 한계에 부딪혔습니다.

SLW LAB은 공공데이터와 시민 참여를 융합하여
이 한계를 극복하며, 교통약자의 이동 환경 개선이라는 목표를 중심으로
퍼실리테이션 과정을 통해 문제 정의와 해결책 설계를 진행했습니다.

 

현장에서 만난 시민 교육의 생생한 순간

 

1. 시민이 직접 공공데이터를 탐구하다
교육은 공공데이터 포털 접속으로 시작되었습니다.
참여자들은 지하철 엘리베이터 관련 데이터를 검색하며
데이터의 정의와 활용 가능성을 배우고, 프로젝트의 목표를 이해했습니다.

참여자의 말:
😮 "공공데이터가 이렇게 체계적으로 존재하는 줄 몰랐어요.
데이터를 직접 다뤄보니 새로운 가능성을 느꼈습니다."

 

 

2. 데이터를 재해석하며 문제를 정의하다
지하철 엘리베이터 정보는 운영 주체별로 코드가 달라
복잡하고 체계적이지 못한 구조를 가지고 있었습니다.
참여자들은 교통약자의 관점에서 데이터를 재해석하며
문제의 본질을 구체화했습니다.

참여자의 목소리:
🤨“개인 경험을 데이터로 만드는 과정이 생각보다 어렵네요.”
🤔 “공공데이터가 체계적으로 정리되어 있지 않아 접근이 쉽지 않아요.”

 

 

3. 시민 경험과 데이터로 해결책을 모색하다
참여자들은 자신의 지하철 이용 경험을 공유하며,
엘리베이터 대기 시간, 환승 안내 부족 등
교통약자가 겪는 불편함을 데이터로 연결했습니다.
이 과정을 통해 정책적 방향성과
교통약자 중심의 개선안을 함께 논의했습니다.

제안된 아이디어:
지하철 동선 시각화 및 유니버설 디자인 적용
어플리케이션 UX 개선과 편의성 강화

 

 

퍼실리테이션의 성과: 시민에서 데이터 전문가로

 

SLW LAB은 시민들이 단순한 참여자가 아니라
솔루션 메이커로 성장할 수 있도록 지원했습니다.

💡 솔루션 메이커란?
공공데이터를 활용해 지역사회 문제를 해결하는 시민 주체
데이터 분석과 정책 설계를 통해 실질적인 변화를 만들어가는 전문가

---

 

데이터로 시작된 변화, 지속 가능한 미래
리빙랩 프로젝트는 단순한 문제 제기를 넘어
정책 제안과 데이터 기반 솔루션으로 이어졌습니다.

시민들의 경험이 데이터로,
그들의 목소리가 정책으로 연결되는 과정을 통해
SLW LAB은 교통약자의 이동 환경 개선이라는
구체적인 변화를 만들어가고 있습니다.

지금 SLW LAB과 함께 데이터를 통해
더 나은 세상을 만들어보세요.

시민들의 목소리가 세상을 변화시키는 기초 거버넌스가 됩니다.

 

아래 이미지를 클릭하시면 ​[문의하기]​로 이동합니다. ▼

SLW LAB은 데이터를 통해 사람들의 이야기를 듣고,
그 이야기가 더 나은 변화를 만들어내도록 돕습니다.
지금 함께 데이터를 통해 따뜻한 변화를 만들어 보세요.