公民参与与机器学习促进更优民主
计算与语言
2021-08-27 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
民主制度的发展是一项关键任务，联合国将其选为千年可持续发展目标之一便证实了这一点。在本文中，我们报告了一个项目的进展，该项目旨在应对实现有效的公民直接参与民主决策过程的障碍之一，即信息过载。主要目标是探索自然语言处理（NLP）与机器学习的应用能否改善公民在数字公民参与平台上的体验。以“Decide Madrid” Consul 平台为案例研究，该平台使公民能够发布希望市议会采纳的政策提案，我们利用 NLP 与机器学习提供新的方式以 (a) 向公民推荐其可能希望支持的提案；(b) 按兴趣对公民分组以便其更轻松地相互交流；(c) 总结针对提案发布的评论；(d) 协助公民聚合与完善提案。结果评估证实 NLP 与机器学习在应对 Consul 等平台用户当前所经历的某些障碍方面可发挥作用。
引用
@article{arxiv.2103.00508,
title = {Citizen Participation and Machine Learning for a Better Democracy},
author = {M. Arana-Catania and F. A. Van Lier and Rob Procter and Nataliya Tkachenko and Yulan He and Arkaitz Zubiaga and Maria Liakata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.00508},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 5 figures, 4 tables, to appear in Digital Government: Research and Practice (DGOV)