SLW LAB

🧒🏻 "회의는 잘 진행됐는데요… 남는 결과물이 없어요."👧🏻 "아이디어는 쏟아졌는데, 보고서에 담으려니 정리가 안 돼요." 리빙랩이 활성화되며 많은 프로젝트가 생기고 있지만, 실무에서 만나는 현실은 이렇습니다.정성껏 모은 참여자의 목소리가 결국 한 문단으로 정리되거나, 그냥 사라지고 마는 일.이럴 거면 왜 그렇게 회의하고, 리서치하고, 모였을까 싶죠. 💡 SLW LAB은 다르게 접근합니다.우리는 퍼실리테이션이 ‘의견을 듣는 과정’에서 멈추지 않고,‘정책과 사업의 실마리’가 되도록 구조화합니다. 🎯 SLW LAB 퍼실리테이션은 이렇게 다릅니다 1️⃣ 의견은 모으는 게 아니라, 분석합니다2️⃣ 문제는 단순히 적는 게 아니라, 유형화합니다3️⃣ 아이디어가 휘발되게 두지 않습니다, 정책 제안서로 전환..

👦🏻 "올해 예산이 빠듯한데, 어디에 우선 투입해야 할까?"👨🏻 "작년에 했던 방식, 올해도 그대로 해도 괜찮을까?" 정책을 만들고 운영하는 과정에서 데이터 없이 직관과 경험에 의존한다면?✅ 예산은 투입되지만, 정책 효과를 예측하기 어렵다.✅ 국민의 의견을 반영하고 싶어도, 어떤 문제가 가장 시급한지 알기 어렵다.✅ 결국 시행착오가 반복되면서 행정 비효율이 증가한다. 그래서 행정안전부는 ‘데이터 기반 행정’을 강조하고 있습니다.정확한 데이터를 바탕으로, 실질적인 정책 효과를 높이기 위해서입니다. 그렇다면, 데이터 기반 행정이 왜 중요한 걸까요?기존 행정 방식, 왜 한계를 가질까?데이터 없는 정책 결정, 이런 문제를 초래합니다. ❌ 경험과 직관에 의존 → 정책의 결과 예측이 어렵고 시행착오가 반복됨..

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..