[Kiva.org][1]は、世界中の貧困層や金融サービスを受けられない人々に金融サービスを提供するためのオンラインクラウドファンディングプラットフォームです。Kivaの貸し手たちは、200万人以上の人々に10億ドル以上の融資を提供しています。投資の優先順位を設定し、貸し手に情報を提供し、対象コミュニティを理解するためには、各借入者の貧困レベルを知ることが重要です。しかし、これには各借入者に関する限られた情報に基づく推論が必要です。 Kaggle Datasetsの初めての[社会貢献データサイエンス][2]コンペティションでは、KivaがKaggleコミュニティに協力を求め、Kivaが融資を行っている地域の住民の貧困レベルを推定するためのより地域化されたモデルを構築することを提案しています。厳格な評価基準がある従来の機械学習コンペティションとは異なり、参加者は目的を達成するための独自の創造的なアプローチを開発します。教師あり機械学習問題のように予測ファイルを作成するのではなく、このコンペティションでの提出物は、KaggleがホストするJupyter NotebooksベースのワークベンチであるKernelsを使用したPythonおよび/またはRのデータ分析の形式をとります。 Kivaは過去2年間に発行された融資のデータセットを提供しており、参加者はこのデータと外部の公開データセットを使用して、Kivaが借入者の福祉レベルを評価するためのモデルを構築するのを支援することができます。参加者はこのデータセットに関するKernelsを作成し、この目的に対する解決策として提出します。イベント終了時に、Kivaの審査員によって5名の勝者が選ばれます。さらに、公開コードとデータの共有を奨励するために賞が授与されます。借入者とその貧困レベルをより深く理解することで、Kivaは自分たちの活動の影響をより適切に評価し、最大化することができます。 以下のセクションでは、Kivaが世界中の起業家をよりよく理解し支援するために、どのように参加し、勝ち取り、利用可能なリソースを使って貢献するかについて詳しく説明します。 --- ## 問題の説明 Kivaが融資を行っている地域について、あなたの目的は、Kivaのデータと追加のデータソースを組み合わせて、共通の経済的および人口統計的特徴に基づいて、特定の地域の借入者の福祉レベルを推定することです。 良い解決策は、各融資または商品の特徴をいくつかの貧困マッピングデータセットのいずれかに関連付けるもので、できるだけ細かいレベルで地域の平均福祉レベルを示します。多くのデータセットは、粒度が異なるものの、特定の地域の貧困率を示しています。Kivaは、これらの地域平均を性別、業種、または借入行動によって細分化し、借入者に関するすべての関連情報を使用してKiva借入者の福祉レベルを推定できるようにしたいと考えています。優れた提出物は、漠然と記述された場所をより正確な地理コードにマッピングしようとするでしょう。 提出されたKernelsは、以下の基準に基づいて評価されます。 **1. 地域化** - 提出物が地域固有の借入者の状況をどれだけうまく考慮しているか？さまざまな外部データセットを活用し、それらを1つの提出物にうまく組み込むことが重要です。 **2. 実行** - 提出物は効率的に構築され、明確に説明されている必要があり、Kivaのチームがそれらを影響計算にすぐに採用できるようにします。 **3. 独創性** - この分野で学ぶべきベストプラクティスはたくさんありますが、データを使って福祉レベルを評価する方法は1つではありません。これは難しく、微妙な分野であり、参加者は新しい方法や多様なデータセットを試すべきです。 --- ## 参加方法と[提出方法は？][3] Kivaクラウドファンディング社会貢献データサイエンスイベントの参加者として認められるには、いくつかの要件があります。 1. **[すべての人がこのフォームに記入して登録し、規約を受け入れる必要があります][10]**（フォームを表示するにはKaggleアカウントにログインする必要があります）。これによりあなたが参加者であることが保証され、イベントを通じて重要な締め切りや発表に関する更新メールを受け取ることになります。 2. メイン賞トラックで考慮されるKernelsを提出するには、それが公開されていることを確認し、**[ここで提出してください][11]**（フォームを表示するにはKaggleアカウントにログインする必要があります）。[ここで詳細を読む][4]。 3. 副賞トラックで考慮されるKernelsまたはデータセットを提出するには、それが公開されていることを確認し、締め切りまでに登録参加者であることだけが必要です。 --- ## [賞品と資格は？][5] 総額30,000ドルの賞金プールが2つのトラックに分けられています。 * 主なイベント目的である、貧困レベルを評価するための正確で地域化された分析または方法に対するメイン賞トラック（14,000ドル；合計5名の勝者） * コードとデータの公開共有を奨励するための、高評価を受けたKernelsと人気のあるデータセットに対する賞（16,000ドル；合計12名の勝者） **メイン賞トラック** Kivaは、締め切りまでに目的を効果的に達成する公開Kernelsを提出した5名の勝者に合計14,000ドルの賞金を授与します。これらのKernelsは、2018年5月15日までに考慮のために提出する必要があります。 **高評価を受けたKernelsと人気のあるデータセット** また、継続的なコラボレーションを奨励するために、コードとデータの公開共有に対する別の賞トラックもあります。高評価を受けた上位8つのKernelsの作成者にそれぞれ1,000ドルの賞金が授与されます。また、イベントデータとともに使用された最も高評価を受けたKernelsを持つ公開データセットの作成者にそれぞれ2,000ドルの賞金が4名に授与されます。 [賞品と資格の詳細についてはここをクリック][6]。 --- ## タイムライン すべての日付は協定世界時（UTC）の午後11時59分です。 * **2018年4月3日**：Kernels賞発表（上位8つの高評価を受けたKernels） * **2018年4月3日**：最初のデータセット賞発表（Kaggleで公開された最も多く使用されている上位2つのデータソース） * **2018年5月15日**：コンペティション締め切り（メイン賞のKernelsは提出され、賞品の評価対象となるために公開されている必要があります） * **2018年5月22日**：主な賞トラックの勝者が発表され、2番目のデータセット賞発表（Kaggleで公開された2番目に最も多く使用されている上位2つのデータソース） --- ## 規約 上記のいずれかの賞トラックで賞品を獲得する資格があるためには、あなたは以下の条件を満たす必要があります。 * Kaggle.comの登録アカウント保有者であること； * 18歳以上、またはあなたの居住管轄区域における成年年齢以上であること； * クリミア、キューバ、イラン、シリア、北朝鮮、またはスーダンの居住者ではないこと； * [米国の輸出規制または制裁][9]の対象となる個人または団体の代表者ではないこと。 あなたのKernelsとデータセットは、上記の締め切りまでにkaggle.comで公開されている場合にのみ賞を獲得する資格があります。すべての賞品はKivaの裁量によって授与され、Kivaは賞品基準をキャンセルまたは変更する権利を留保します。 残念ながら、Kaggle Inc.の従業員、インターン、請負業者、役員および取締役、ならびにそれらの親会社の従業員は、いかなる賞品も獲得する資格がありません。 --- 写真は[Aaron Burden][7]による[Unsplash][8]のものです。 [1]: https://www.kaggle.com/kiva [2]: http://blog.kaggle.com/2017/11/16/introducing-data-science-for-good-events-on-kaggle/ [3]: https://www.kaggle.com/kiva/data-science-for-good-kiva-crowdfunding/discussion/49867 [4]: https://www.kaggle.com/kiva/data-science-for-good-kiva-crowdfunding/discussion/49867 [5]: https://www.kaggle.com/kiva/data-science-for-good-kiva-crowdfunding/discussion/49839 [6]: https://www.kaggle.com/kiva/data-science-for-good-kiva-crowdfunding/discussion/49839 [7]: https://unsplash.com/photos/blPTIZuBhD8?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText [8]: https://unsplash.com/search/photos/charity?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText [9]: https://www.treasury.gov/resource-center/sanctions/Programs/Pages/Programs.aspx [10]: https://www.kaggle.com/data-science-for-good-kiva-crowdfunding-signup [11]: https://www.kaggle.com/data-science-for-good-kiva-crowdfunding-submission