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## strat-open-washing.csv

          
            Motivi alla base dell'open-washing
            Opportunità da cogliere 
            Altre opportunità o sfide correlate, nate dal confronto

            
              Mancanza di potere
              I programmi sugli Open Data dovrebbero considerare la gestione della proprietà intellettuale, non solo dei dati dell’organizzazione, ma anche dei dati che finanzia, acquista, di cui ha licenza, etc.

            
              
              I programmi sugli Open Data dovrebbero essere estesi a tutti i livelli dell’Amministrazione Pubblica, incluse le aziende a partecipazione pubblica, le partnership tra pubblico e privato, i servizi appaltati e i servizi privatizzati.

            
              
              Per essere rispettate, le linee guida sugli Open Data devono avere conseguenze per chi non le rispetta.

            
              Mancanza di conoscenza o di capacità
              Rendere le valutazioni più resistenti all’open-washing. Ad esempio, i governi possono leggere la metodologia di valutazione dell’Open Data Barometer e puntare un punteggio alto, come se giocassero a Poker. C’è un modo per identificare, misurare e/o rendere conto dell’open-washing in queste metodologie? Ci sono metodi da cui prendere spunto, per esempio, nel mondo anti-frodi?

            
              
              Rendere pratica comune svelare la ragione per cui un dataset non è rilasciato, rendendo più difficile ai Governi trattenere un dataset e non pubblicarlo.

            
              
              Bilanciare il sostegno con la collaborazione. Ad esempio, se un dipartimento sta facendo open-washing, mettere suddetto dipartimento in difficoltà in pubblico, mentre si mantiene una relazione lavorativa fruttuosa (e privata) con le persone di buona volontà che ci lavorano, in modo da spingere verso l’apertura vera. Ciò detto, prendere questa strada comporta dei rischi, che potrebbero non portare al risultato in tutti i casi di open-washing.

            
              Discorso politico
              Far diventare l’openness un problema apartitico. Incoraggiare un approccio dal basso verso l’alto.
              SFIDE: una mancanza di risorse e competenze tecnologiche, una concentrazione sulla quantità, invece che sulla qualità. I governi vedono l’openness come uno sforzo che uno o due organismi possono affrontare, invece che uno sforzo che li riguarda tutti e che richiede a tutti di cambiare il proprio modo di lavorare. I Governi aprono i dati solo in formati e modi con sui sono già a loro agio e lavorando soltanto con persone che già conoscono e che hanno già la loro fiducia. Una paura di essere giudicati. OPPORTUNITÀ: co-progettare i formati dei dati. Dare vita a manuali standard per la raccolta e la pubblicazione dei dati.

            
              Valore dei dati
              Fare ricerca sui processi e sui protocolli governativi che riguardano la gestione e l’amministrazione dei dati.
Motivi alla base dell'open-washing	Opportunità da cogliere	Altre opportunità o sfide correlate, nate dal confronto
Mancanza di potere	I programmi sugli Open Data dovrebbero considerare la gestione della proprietà intellettuale, non solo dei dati dell’organizzazione, ma anche dei dati che finanzia, acquista, di cui ha licenza, etc.
	I programmi sugli Open Data dovrebbero essere estesi a tutti i livelli dell’Amministrazione Pubblica, incluse le aziende a partecipazione pubblica, le partnership tra pubblico e privato, i servizi appaltati e i servizi privatizzati.
	Per essere rispettate, le linee guida sugli Open Data devono avere conseguenze per chi non le rispetta.
Mancanza di conoscenza o di capacità	Rendere le valutazioni più resistenti all’open-washing. Ad esempio, i governi possono leggere la metodologia di valutazione dell’Open Data Barometer e puntare un punteggio alto, come se giocassero a Poker. C’è un modo per identificare, misurare e/o rendere conto dell’open-washing in queste metodologie? Ci sono metodi da cui prendere spunto, per esempio, nel mondo anti-frodi?
	Rendere pratica comune svelare la ragione per cui un dataset non è rilasciato, rendendo più difficile ai Governi trattenere un dataset e non pubblicarlo.
	Bilanciare il sostegno con la collaborazione. Ad esempio, se un dipartimento sta facendo open-washing, mettere suddetto dipartimento in difficoltà in pubblico, mentre si mantiene una relazione lavorativa fruttuosa (e privata) con le persone di buona volontà che ci lavorano, in modo da spingere verso l’apertura vera. Ciò detto, prendere questa strada comporta dei rischi, che potrebbero non portare al risultato in tutti i casi di open-washing.
Discorso politico	Far diventare l’openness un problema apartitico. Incoraggiare un approccio dal basso verso l’alto.	SFIDE: una mancanza di risorse e competenze tecnologiche, una concentrazione sulla quantità, invece che sulla qualità. I governi vedono l’openness come uno sforzo che uno o due organismi possono affrontare, invece che uno sforzo che li riguarda tutti e che richiede a tutti di cambiare il proprio modo di lavorare. I Governi aprono i dati solo in formati e modi con sui sono già a loro agio e lavorando soltanto con persone che già conoscono e che hanno già la loro fiducia. Una paura di essere giudicati. OPPORTUNITÀ: co-progettare i formati dei dati. Dare vita a manuali standard per la raccolta e la pubblicazione dei dati.
Valore dei dati	Fare ricerca sui processi e sui protocolli governativi che riguardano la gestione e l’amministrazione dei dati.