想到我們剛畢業的時候，Data mining不是熱門詞、大家沒有太多想像，變成大數據這個詞的時候，大家好像都懂了，不過當然大家對大數據的想像都不一樣。
鄉民輿情的部分覺得很有趣，這個我們希望能接觸看看並瞭解這樣的做法，這些是我們今天的收獲。
第三個對我們重要的，是最後討論「開放政府」的部分。我們在做設計思考推廣政府單位時，可以加入讓他們理解剛剛提到：「透明」跟「多元的參與」，我覺得這兩個滿關鍵的。透明的面向是如何透明，透明並不是怎麼開都好；參與的時候其實有多元的方式，以及剛剛有討論到開放政府的資料，要怎麼去推這個設計思考，其實由上往下、由下往上養成大家的做法，我們會在合作單位做這樣的推行，剛剛提到的準則、相關概念，我們都會再參考、學習。
對。所以找網路上的意見領袖來參與，這是我們在推動、推廣中的action，既然我們要幫環保署解決這樣的問題，讓他們理解由上往下、由下往上作法外，剛剛提到利用梗、鄉民語氣、資料新聞學，這都是我們在執行上可以主動加入的一些做法。
另外，也給我們滿好的建議是，其實可以找網路上最常發表言論、參與討論的人，一起參與、做出來。
再來，不論是環境雲或者是物聯網的部分，解決政府與民眾之間溝通問題，有所謂的要先「知情」才會有「行動」；對於「解釋問題」跟「解決問題」這兩件事要切割開來看，因為有時搞不清楚是在解釋問題，或者是進入解決問題階段。
第一，在推廣時，依不同狀況分為剛剛提到的bottom up與top down。bottom up就像從台中微型感測器經驗複製到其他縣市；top down像一開始要佈建微型感測器時，初步遇到的設備、用電問題等，中央願意支出，讓地方知道第一筆先有了，後續再由地方來維護。bottom up跟top down，可以協助我們釐清可以如何複製、推廣、分類不同目的。
今天整場訪談對我們來講，最重要有三大收獲。
我們明白。
準則制定過程中最大的困難是什麼？
這個是最近開始在推的嗎？
這個團隊的產出什麼時候結束？是固定跟到尾還是落實這幾條政策、這幾條法案後就結束？
等於有一個團隊來處理中間所有的過程？
像中央來講，各部會都有一個單位（類似PO）在負責做這一件事，所以如果真的像我們合作的單位，有首長的政策要來follow，單位內要有一個計畫辦公室，而計畫辦公室就得負責找相關的利害關係人進行協調？
像我們合作的單位，要做平臺重新改造，這個算是top down嗎？
其實有一點像top down跟bottom up的感覺。
先做做看再說。
Google Design Sprint 流程上與開放政府推動的設計思考，差異點在哪裡？
所以是台南跟台北其實已經屬於比較早推動，再者是有很具體的成功案例。
當時是什麼樣的機緣，台南會導入這樣的做法？
這個題目滿好玩的，那一天聽他們在講。可以藉由這個方式來辦一個活動。
一天30萬人滿多的。
像 budget.g0v.tw 是什麼樣的機緣讓台北市府這邊看到，而決定要做這事？
後來清大團隊有分享，我們也跑去看他們分享內容的時候，覺得滿有趣的是，因為像我們學弟妹在做的時候，比較多是利用空氣品質的數據，但清大的團隊，雖然還是有用，但空氣品質數據那邊的著墨並沒有到很深的程度。
想說又是清大、交大之爭（笑）
我們也在思考把資料整合起來可以有什麼樣的亮點，可以做什麼更好的貢獻。
以bottom up來講，單一縣市示範完，會有一個SOP才往外推廣；但是如果是bottom up，可能情境各地方差異也會很大，這樣子出來的SOP會適用於其他各地嗎？
怎麼樣的情境會選擇top down，什麼樣的狀況下會採用bottom up？
目前有在13個縣市佈建。
台中花了幾個月的時間。
雙方都是想把事情做好，但光是有資料是沒辦法達成這個目標，反而變得害怕物聯網。
所以稽查單位也會覺得分析單位提供的微型感測資料很難直接結合到現場稽查，沒辦法發揮分析效益，常常白跑一趟。
局內也分兩組人，一個是看數據做分析，一個科室是專門跑現場的，就是現場稽查這一種。
對，那個時候就是在環保署的案子。
主要是協助中央與地方溝通，因為環保署如果去找環保局的時候，會讓人覺得長官來施壓，後來我們會幫忙協助看地方有沒有遇到什麼困難，是我們可以幫忙的。
的確滿容易遇到這樣的困難。
去年有個案例，市府對於空氣盒子的一些回應，然後回應得不是很漂亮。各單位之間立場不同，導致最後出來的新聞稿已經脫離環保局原意，更嚴重的是被誤會，造成衝突。
我們上次內部自己開玩笑說，境外污染來，大家一起來吸乾（笑）。
對。
對，都不會。
我們目前跟縣市合作蒐集一些案例，希望讓中央與地方可以有好的溝通與共識。
例如12月有次在分析平台有一筆相對明顯的異常事件，環保單位就去現場看，結果沒有什麼事，遠處看到是南邊縣市有煙，打給消防局去看，發現是雜草燒起來，北飄到感測器佈建區域，才會感測到相對明顯的異常。
對，佈建感測器經過一年多努力，在某些事件上有些成效，可以漸漸接受微型感測器發揮該有的效果。
跑完一輪才發現他們滿辛苦的。
不是每一次去一定會有收獲，他們會有完整的計畫性稽查，接著深度鎖定。
包括透過剛剛所說分析的工具，輔助鎖定小區域，這是我們初步想要給他們的幫助，然後再跟他們討論哪一個區域，可以再往下追蹤，當然主要還是需搭配他們專業勾稽或是稽查設備，像是熱顯像、氣顯像儀器。
有，台中收集到的資訊相對是比較完整。
但就政府單位而言，做錯事是一個很嚴重的事情。
站在民眾的角度，我們也常會想跟政府溝通「不要害怕犯錯，先做做看！」
可疑異常事件推播時，無法直接指出到底是不是哪間工廠在排放，還是需要現場驗證。數據分析累積可疑區域，是輔助限縮，不能代表就是誰在違法或異常。環保單位會擔心所謂可疑區域一旦太快公布給民眾，民眾會覺得環保局幹麻不去處理，所以雙方溝通上有落差。
