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1 | CIVIC EMPOWERMENT | |||||||||||||||||||||||||
2 | Action area | Outputs | Intermediate Outcomes | Outcomes | Impact | |||||||||||||||||||||
3 | Human-centred design and civic technology | Platforms, tools, guides created with active collaboration with citizens (users) that are intended to amplify citizen voice and open up participation in systems and decisions that directly impact them. | Increased opportunities for citizens to meaningfully participate in area-based decision making processes | Citizens are actively participating in decision making processes, and notifying local officials when those processes aren't accessible or representative. | Empower citizens to know their rights and understand the data, knowledge, mechanisms and processes they can use to make their lives, and those of their communities, better. ‘Better’ means more inclusive and participative, both in ‘hard’ topics such as service delivery and built environment, as well as social cohesion, dignity, place making, and community building. | |||||||||||||||||||||
4 | Data literacy, technology, and capacity building | Sessions, materials and programmes geared towards capacitating users to be able to use platforms, and understand the data needs/ecosystem of these platforms | Upskilled citizenry that has the capacity and ability to engage with technology and data that provides opportunities for participation and amplified citizen voice. | Citizens have access to and are using available technology and information to identify and pursue opportunities to participate in local decision making and raise concerns with local officials. | ||||||||||||||||||||||
5 | Machine learning and data science | Where relevant, applying or leveraging machine learning technology or other data science methodologies to citizen collected data or citizen facing platforms to draw out insights and inform future priority areas. | New insights gained from citizen collected data using machine learning or other data science methodologies that provide more nuanced, more in-depth understanding of power dynamics, barriers, and sentiment towards citizen to government relationships and opportunities to access decision making | Insights from machine learning and data-science methodologies are fed into participation, action research, and engagement strategies, and/or are presented back to citizens through a tool or a guide that they are able to put directly into use. | ||||||||||||||||||||||
6 | Action research | Defined research objectives/questions built into implementation, and consistent knowledge/learning sharing that has relevance for broader conversations about civic empowerment, especially as it relates to vulnerable communities and tackling issues of spatial inequality. | Public participation sessions monitored and analysed, and reported back on | Measurable impact made in local participation mechanisms, with more citizens able to participate in decision-making more regularly and meaningfully | ||||||||||||||||||||||
7 | Participatory engagement and co-design | Established set of community engagement methodologies that are consistently tested and refined, and are able to provide meaningful information for the design process. | Feedback is incoporated into designs using specific techniques and approaches for specific types of engagements and users. | Tested methodologies produce more effective engagement forums, where nuanced and inclusive insight is drawn out, free from political bias and unaffected by oppressive power structures | ||||||||||||||||||||||
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