Eles também têm o "Code Table", que mostra o mundo da programação para crianças e adolescentes, sem a necessidade de ter um computador. As peças, com funções de programação como "Se" e "Senão", foram todas feitas em impressoras 3D.
Projetos com o objetivo de ajudar uma comunidade também são criados por jovens empreendedores e mostrados na Campus Party. Um exemplo é a SDW Forall, que tem como ideia levar um dispositivo para tornar potável a água de cisterna, usando radiação solar, para o semiárido da Bahia. "É um projeto de baixo custo, alta durabilidade e praticidade do uso. Ele dura cerca de cinco anos de uso e é muito fácil de ser manuseado. A ideia é que as pessoas possam fazer por conta própria o processo. A água poderá ser usada para beber e cozinhar", afirma Anna Luisa Beserra, sócia da startup.
Pensando numa realidade mais local, a "Solidareasy" facilita o intermédio entre voluntários e instituições carentes. "Temos uma plataforma que serve tanta para o voluntário quanto para a fundação. Ela ainda serve para doação, que não é em dinheiro, mas no que a instituição está precisando", explica Rayanne Andrade, uma das representantes da plataforma, que já está em funcionamento para os interessados.

O monitoramento de mídias sociais, como é oferecido há cerca de 10 anos por agências digitais, consultorias e afins, se baseia em algumas premissas importantes da comunicação digital. Em primeiro lugar, temos a noção de influência potencial dos conteúdos publicados online. O esquema proposto por Philip Sheldrake abaixo é de eloquente simplicidade:
Os seis fluxos acima tratam respectivamente: da influência que as marcas tentam imprimir nos consumidores (através de conteúdo, anúncios, campanhas especiais); a conversa entre os próprios consumidores/cidadãos (marketing boca a boca, fandoms, apoio técnico etc); a influência dos consumidores às marcas (reclamações, mobilizações, serviço ao consumidor); e os três fluxos referentes aos concorrentes, que estão também agindo e lutando no ambiente competitivo. É a partir destes fluxos que o monitoramento de mídias sociais ganha força, seja para estudo do boca-a-boca seja para estudo da comunicação corporativa. Mas existe um potencial sub-utilizado nestes dados que não é aproveitado pelos fornecedores.
Com o lançamento e popularização das ferramentas plenas de monitoramento (aquelas que permitem coleta, armazenamento, análise de sentimento, classificação, geração de relatórios) a partir de 2006/2007 na América do Norte e Europa (como Sysomos, Brandwatch, Radian6) e 2009/2010 no Brasil (como Scup, Seekr, Brandcare), o monitoramento de mídias sociais se consolidou como serviço e prática dentro de agências de publicidade e afins. As práticas foram desenvolvidas de forma relativamente alheia a padrões, teorias, conhecimentos e práxis a pesquisa de mercado.
Em parte por causa disto, na maior parte das ferramentas mais generalistas – com exceção de ferramentas especializadas ou as mais relevantes do mercado -, é possível perceber relativa estagnação das possibilidades oferecidas. Há três lacunas que são especialmente relevantes neste sentido devido ao potencial de inteligência, que tornam-se especialmente graves ao se pensar o quanto o volume de dados disponíveis hoje é imensamente superior ao volume que pioneiros de algumas metodologias tinham acesso.
Os dados na maioria das ferramentas são baseadas nas chamadas menções ou ocorrências. É a contagem de unidades de conteúdo (tweets, posts, comentários, vídeos, fotos) coletadas, base para as comparações e medições realizadas quanto a volume, sentimento, temáticas, respostas etc. Mas existe uma grande discrepância, muitas vezes bem mais intensa do que uma distribuição de Pareto, pois a minoria dos usuários publica a maioria das ocorrências.
Ocorrências x Usuários. Assim, um dos padrões do mercado, o reporte dos dados de acordo com o número de ocorrências/menções, é questionável em boa parte das entregas realizadas. Poder entregar os dados a partir da quantificação dos usuários, assim como comparar a variação e concentração do engajamento, traz maior confiabilidade às conclusões.
Desenhos amostrais. As amostras de dados nas ferramentas de monitoramento de mídias sociais em sua maioria são baseadas nas ocorrências, ao invés dos usuários em si. Ainda existe muito chão metodológico a se percorrer no sentido de confiabilidade e representabilidade de amostras feitas a partir de coletas do tipo, mas a depender do objetivo, tomar os usuários como base (ao invés das menções) diminui muito imprecisão dos dados.
Estudos focados nos usuários. Parâmetros de busca que coletam todas as menções de usuários em mídias como Twitter, Instagram, Blogs ou Grupos de Facebook abrem o leque de produtos informacionais. Profissionais mais inventivos utilizam estes recursos para desenvolver Estudos de Público, Ideação de Personas, Construção de Segmentos e afins. Porém, as opções de tagging, filtragem e extração dos dados focados nos usuários ainda são relativamente incomuns mesmo em líderes de mercado. Algo tão simples como permitir a codificação dos usuários e decorrente geração de relatórios a partir destes códigos abre imensamente o leque de entregas (e, por tabela, monetização).