面向公民参与的NLP审慎采纳：理解政策制定者之间的差异

自然语言处理（NLP）工具具有促进公民参与和增强民主进程的潜力，因为它们能够显著提升政府收集和分析公民意见的能力。然而，NLP在政府中的应用仍然有限，如何在利用其优势的同时避免意外后果仍是一个挑战。虽然此前的工作侧重于提升NLP性能，但本研究考察了不同的政府内部利益相关者如何影响NLP工具的审慎采纳。我们采访了七位政治家（政府机构负责人，属政治任命官员）和十三位公务员（从事政策干预设计与管理的职业政府雇员），询问他们如何选择是否以及如何使用NLP工具来支持公民参与流程。访谈表明，两个群体的政策制定者在考虑NLP工具采纳与使用时，都聚焦于职业发展需求以及展示工作合法性与公正性的需求。由于政治家与公务员之间的这些需求存在差异，他们偏好的NLP功能和工具设计也各不相同。有趣的是，尽管需求和观点各异，两个群体均未明确指出应由谁来倡导NLP采纳以增强公民参与，或应对考虑不周的采纳所带来的意外后果。这种责任归属的模糊性可能导致了政府对NLP工具的低采纳率。我们讨论了这些发现如何揭示面向未来人机交互（HCI）研究的新见解。它们为提升公民参与效率与能力的NLP工具设计、确保AI工具在政府中审慎采纳的其他工具与方法设计，以及面向具有不同动机与需求的用户进行协作使用的NLP工具设计提供了参考。