About EFF and Privacy Badger EFF と Privacy Badger について
The Electronic Frontier Foundation is the leading nonprofit organization defending civil liberties in the digital world. Founded in 1990, EFF champions user privacy, free expression, and innovation through impact litigation, policy analysis, grassroots activism, and technology development. Electronic Frontier Foundation（EFF）は、デジタル世界における市民の自由を守る最前線の非営利団体です。1990年に設立され、インパクト訴訟・政策分析・草の根活動・技術開発を通じて、ユーザーのプライバシー・表現の自由・イノベーションを推進しています。
The EFF develops Privacy Badger, a free, open-source browser extension used by nearly four million people to block third-party trackers and protect online privacy. In order to power Privacy Badger's tracker-blocking capabilities, the EFF team regularly conducts large-scale web scans of popular websites, detecting tracking behaviors and recording which third-party domains engage in tracking across the web. EFFはPrivacy Badgerを開発しています。これは約400万人が使用する無料のオープンソースブラウザ拡張機能で、サードパーティトラッカーをブロックしてオンラインプライバシーを守ります。Privacy Badgerのトラッカーブロック機能を支えるため、EFFチームは人気サイトの大規模ウェブスキャンを定期的に実施し、トラッキング動作を検出して、どのサードパーティドメインがウェブ全体でトラッキングを行っているかを記録しています。
As a result of this work, EFF has accumulated a rich dataset which could be used to demonstrate the prevalence and evolution of online tracking — including which trackers appear on which websites and how tracking behavior changes over time. While this data is technically public and highly valuable, it was designed for internal use and is currently not accessible or interpretable for most non-technical audiences such as journalists, researchers, advocates, or the general public. この取り組みの結果として、EFFはオンライントラッキングの普及状況と変化を示す豊富なデータセットを蓄積してきました。どのトラッカーがどのサイトに存在するか、トラッキング行動が時間とともにどう変化するかなどが含まれています。このデータは技術的には公開されており価値が高い一方、内部利用を目的として設計されたため、ジャーナリスト・研究者・アドボケート・一般市民といった非技術者の多くにはアクセスも解釈もできません。
The core challenge is to unlock the public value of this dataset by making it understandable, educational, and compelling — so that it helps people better understand the state of online tracking and why privacy matters today. 核心的な課題は、このデータセットの公共価値を解放すること——理解しやすく、教育的で、compelling な形にすることで、オンライントラッキングの現状と今日プライバシーが重要な理由を人々がより深く理解できるようにすることです。
Key Links重要リンク
- 🌐 Organization:団体： eff.org
- 🛡️ Privacy Badger: privacybadger.org
- 💻 GitHub: github.com/EFForg/privacybadger
- 📄 Dataset Guide:データセットガイド： How to work with the datasetデータセットの使い方
How might we unlock EFF's tracker dataset — so journalists, researchers, advocates, and the public can understand and act on it? EFFのトラッカーデータを解放するには？——ジャーナリスト・研究者・アドボケート・一般市民が理解し、行動できるように。
Today現在
- ✗ Data exists — but only in SQLiteデータは存在——SQLiteの中だけ
- ✗ SQL expertise required to extract any insightインサイトを得るにはSQL知識が必要
- ✗ No storytelling — just raw dataストーリーがない——生データのみ
- ✗ Inaccessible to journalists, advocates, publicジャーナリスト・アドボケート・一般人にアクセス不可
Your Challengeあなたの目標
- ✓ Understandable — no SQL needed理解しやすい——SQL不要
- ✓ Educational — helps people understand online tracking教育的——オンライントラッキングを理解できる
- ✓ Compelling — goes beyond raw numbers to tell a storycompelling——数字を超えてストーリーを語る
- ✓ Transparent about data nuances and limitationsデータのニュアンスと限界に対して透明
Why the data isn't reaching people who need it データが必要な人に届かない理由
Today, EFF's tracker data primarily serves an internal operational purpose: generating and maintaining Privacy Badger's tracker blocklists. The data exists in raw formats derived from automated web scans and can be transformed into a SQLite database using an existing script. While EFF staff can query this data directly using SQL, this approach has several limitations: 現在、EFFのトラッカーデータは主に内部運用目的——Privacy Badgerのトラッカーブロックリストの生成と維持——のために使われています。データは自動ウェブスキャンから得られた生フォーマットで存在し、既存スクリプトを使ってSQLiteデータベースに変換できます。EFFのスタッフはSQLで直接クエリできますが、このアプローチにはいくつかの限界があります：
As a result, valuable insights about tracking prevalence, trends over time, and the behavior of major trackers remain largely inaccessible to the audiences who could benefit most from them. その結果、トラッキングの普及状況・時系列のトレンド・主要トラッカーの動作に関する価値あるインサイトが、最も恩恵を受けられるオーディエンスにほとんど届いていない。
What your solution needs to do ソリューションに求められること
Hackathon teams are invited to propose and prototype creative, user-facing ways to surface insights from EFF's existing tracker dataset. The solution does not need to be a production-ready system, but it should meet the following requirements: ハッカソンチームは、EFFの既存トラッカーデータセットからインサイトを引き出す、創造的でユーザー向けの方法を提案・プロトタイプ化することが求められます。プロダクション対応のシステムである必要はありませんが、以下の要件を満たす必要があります：
Use EFF's existing dataset and infrastructureEFFの既存データセットとインフラを使用する
- Teams should work with the provided SQLite database generated from Privacy Badger's web scans.Privacy Badgerのウェブスキャンから生成された提供SQLiteデータベースを使用すること。
- The solution should be compatible with EFF's current infrastructure and systems.EFFの現在のインフラ・システムと互換性があること。
- Complex back-end systems or heavy operational dependencies should be avoided.複雑なバックエンドシステムや重い運用依存は避けること。
Focus on education and storytelling教育とストーリーテリングに焦点を当てる
- The primary goal is to help non-technical audiences understand online tracking: its scale, patterns, and implications.主要目標は、非技術者がオンライントラッキングのスケール・パターン・意味を理解できるようにすること。
- Solutions may take many forms (e.g., interactive websites, visualizations, narratives, or exploratory tools). Teams are encouraged to explore novel ways of presenting data and engaging users.ソリューションはさまざまな形をとれる（インタラクティブなウェブサイト・可視化・ナラティブ・探索ツールなど）。データの提示方法やユーザーエンゲージメントの新しいアプローチが推奨される。
Stay true to the data and its nuancesデータとそのニュアンスに忠実であること
- The data is not perfect. The team will be given guidance on the nuances of data sources, which needs to be conveyed to the audience for transparency.データは完全ではない。データソースのニュアンスについてガイダンスが提供されるが、透明性のためにオーディエンスに伝える必要がある。
Adhere to EFF's policy on AI-generated contributionsAIが生成したコントリビューションに関するEFFのポリシーを遵守する
- For EFF to incorporate your solution into its open source projects, it must adhere to EFF's policy on AI-generated contributions ↗.EFFがあなたのソリューションをオープンソースプロジェクトに組み込むために、AIが生成したコントリビューションに関するEFFのポリシー ↗を遵守する必要がある。
- AI-generated code must be thoroughly understood, reviewed, and tested.AIが生成したコードは、十分に理解・レビュー・テストされていること。
- Comments and documentation should be authored by a human.コメントとドキュメントは人間が書くこと。
The emphasis is on clarity, insight, and usefulness — not on technical sophistication alone. 重点は明確さ・インサイト・有用性にある——技術的な洗練度だけではない。
How projects will be evaluated プロジェクトの評価方法
Public Value & Educational Impact公共価値・教育的インパクト
- Does the solution help people better understand online tracking and privacy issues?オンライントラッキングとプライバシーの問題をより深く理解する助けになるか？
- Is it informative, accessible, and meaningful to a non-technical audience?非技術者にとって有益で、アクセスしやすく、意味があるか？
- Does it inspire audience action?オーディエンスの行動を促せるか？
Storytelling & Insight Qualityストーリーテリング・インサイトの質
- Does the project surface interesting or surprising insights from the data?データから興味深い・驚くべきインサイトを引き出しているか？
- Does it go beyond raw numbers to tell a clear, compelling story?生の数字を超えた明確で compelling なストーリーを語っているか？
Feasibility & Alignment with EFF Constraints実現可能性・EFF制約との整合性
- Could EFF realistically build on or adapt this approach given their small team and existing infrastructure?小規模チームと既存インフラを踏まえて、EFFが現実的にこのアプローチを引き継ぎ・応用できるか？
- Does the solution work with the current data model?現在のデータモデルと合っているか？
Creativity & Thoughtfulness創造性・思慮深さ
- Does the project demonstrate original thinking in how the data is presented or used?データの提示・使い方に独自の発想があるか？
- Does it explore new or unexpected ways to engage users?ユーザーを引き込む新しい・予想外のアプローチを探求しているか？
Technical perfection is not required; the strongest projects will balance insight, clarity, feasibility, and imagination. 技術的な完成度は必須ではない。最も優れたプロジェクトはインサイト・明確さ・実現可能性・想像力のバランスをとっている。