用于增强在线政治讨论与参与式过程中协商的机器学习：综述
计算与语言
2026-03-27 v2 人机交互
摘要
随着越来越多的形式以数字方式举行，以讨论政治问题和公民交流意见形式进行的在线政治参与正变得越来越重要。为了达成决定，对意见进行彻底的讨论和考量以及文明的论据交换（即协商行为）是理想的。讨论和参与过程在协商性方面的质量在很大程度上取决于平台和过程的设计。为了促进参与者和发起者之间的在线交流，机器学习方法提供了巨大潜力。在本工作中，我们希望展示在线政治讨论中出现的问题，以及如何利用机器学习来应对这些问题并增强协商。我们进行了文献综述，以 (i) 识别可由人工智能 (AI) 算法解决的任务，以增强在线政治讨论中协商的各个方面；(ii) 概述配备了 AI 支持的现有工具和平台；(iii) 评估当前 AI 支持的效果以及仍面临的挑战。
引用
@article{arxiv.2506.02533,
title = {Machine Learning for Enhancing Deliberation in Online Political Discussions and Participatory Processes: A Survey},
author = {Maike Behrendt and Stefan Sylvius Wagner and Carina Weinmann and Marike Bormann and Mira Warne and Stefan Harmeling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02533},
year = {2026}
}