Разработчики, дизайнеры, дата-журналисты и аналитики на протяжении двух дней создавали проекты, которые помогают некоммерческим организациям в решении социальных проблем. Участники хакатона работали с реальными задачами, которые стоят перед некоммерческими организациями и на решение которых зачастую не хватает ресурсов. При этом был выбор социальных проектов, которым требуется помощь в разработке, дизайне, прототипировании, создании и продвижении медиапроектов.

Командам предлагалось разработать различные типы проектов: инфографику, интернет-сервисы, мобильные приложения, боты, дата-журналистские исследования. По итогам двух дней участники хакатона представили жюри 14 работ в категориях программирование, дата-журналистика, дизайн и машинное обучение.

«Лучшим медиаматериалом» был признан проект, созданный для Карельского республиканского отделения Общероссийской общественной организации Всероссийское
добровольное пожарное общество, доступно рассказывающий о результатах деятельности добровольных пожарных формирований на территории республики. Авторы проекта: Лебедева Екатерина, Сузаков Никита и Лебедев Павел, - разработали инфографику, интерактивную карту и видео-ролик.

В номинации «Лучшее визуальное представление» победил проект - телеграм-бот, автоматически генерирующий инфографику распределения госсредств на НКО на основании данных проекта «Открытые НКО». Проект позволяет показать наглядную информацию о финансировании НКО на основе большого датасета для заданного региона, периода во времени и направления деятельности НКО. Авторы проекта: Шарипов Фаргат, Чемезова Алина.

В номинации «Лучший программный продукт» победила команда, разработавшая проект «Геокодер данных о ДТП»для некоммерческого проекта «Карта ДТП». Согласно закону, в протоколе о ДТП должны быть указаны данные о месте происшествия в двух видах: геоточки и адреса ближайшего дома. Проблема в том, что эти две точки часто значительно далеки друг от друга. И если адрес сотрудники ДПС определяют более-менее правильно, то геоточка может стоять в тысяче километров от места происшествия. Технология вычисляет точку ДТП и исправляет данные в случае их неверности. Благодаря алгоритму получается избежать ситуации, когда место происшествия на крыше многоэтажки, или в море. Авторы проекта: Набатчиков Константин, Пруд Владислав, Никитюк Максим.

Большой интерес участников привлекла задача по машинному обучению, предложенная БФ «Нужна помощь», которая была выделена в отдельную номинацию. Победителем в номинации «Машинное обучение»стала команда в составе Селезнева Артема и Просекина Романа. Команда разработала нейросеть, позволяющую анализировать сайты НКО по виду деятельности на основании текстового описания на сайте этой НКО, что в перспективе поможет в создании единого ресурса с классификацией НКО.

Каждая из команд-победителей получила денежный приз в 50 000 рублей.

В течение двух дней участникам помогали представители некоммерческих организаций, а также эксперты по разработке IT-проектов, визуализации и анализу данных.

Партнерами мероприятия выступили: магистерская программа «Журналистика данных» НИУ ВШЭ, Теплица социальных технологий, БФ «Нужна помощь», проекты Комитета гражданских инициатив «Госзатраты» и «Открытые НКО», издание «Частный корреспондент», ImpactHub Moscow, телеграм-канал Startup chances, Проектный центр «Инфометр», платформа OpenGift, сообщество RussianHackers, БФ «Живи сейчас», БФ «Лучшие друзья», ФГО «Форум доноров».

Мероприятие прошло в рамках проекта «Данные НКО». Это единый портал, на котором некоммерческие организации размещают информационные продукты, создаваемые в ходе их деятельности. Проект призван помочь в распространении общественно-полезной информации и способствует информационному сотрудничеству между некоммерческими организациями, донорами и исследовательскими центрами. Проект реализуется с использованием гранта Президента Российской Федерации на развитие гражданского общества, предоставленного Фондом президентских грантов.