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In che modo l'IA può aiutare il lavoro degli scienziati sociali nello studio dei nostri politici eletti? Gli esperti di IA stanno sviluppando metodologie per supportare la ricerca politica, in collaborazione con ricercatori del campo delle scienze sociali. I metodi sono adatti quando si affrontano questioni come le questioni di cuore, integrità e coerenza dei politici con i loro punti di vista. Possono persino identificare l'incitamento all'odio.
Una discussione con un collega nel campo delle scienze politiche ha portato allo studio a cui sta lavorando Moa Johansson, Professore Associato presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria. La discussione ha toccato il modo in cui la tecnologia AI può avvantaggiare il lavoro degli scienziati politici. Insieme al dottorato di ricerca studentessa Denitsa Saynova e Postdoc Bastiaan Bruinsma, sviluppa e adatta metodologie di intelligenza artificiale per funzionare bene per la ricerca degli scienziati politici.
Perché è utile?
Le metodologie mirano ad aiutare gli scienziati all'interno delle discipline sociali a vedere i modelli nel modo in cui i partiti politici prendono posizione su diverse questioni.
"Può essere utilizzato dagli scienziati politici per l'interpretazione", afferma Moa Johansson ed esemplifica:
"Quali sono le posizioni dei partiti sulle diverse questioni e come cambiano queste posizioni nel tempo? Che tipo di segnali ci sono per le future coalizioni a cui i partiti potrebbero pensare?"
I politici vivono secondo le loro parole?
Una possibilità è vedere come i partiti politici scrivono e parlano di determinati argomenti e poi metterli in relazione alle loro effettive pratiche politiche. Come con il metodo chiamato "modellazione di argomenti". Questo, ad esempio, può aiutare un ricercatore a vedere se una questione carica che ottiene una grande quantità di spazio nei dibattiti e nei programmi dei partiti, ottiene uno spazio corrispondente nel lavoro politico.
"Diciamo che abbiamo tutti questi dibattiti politici. Si è sempre affermato che alcuni argomenti come la criminalità, i cambiamenti climatici e l'immigrazione sono diventati più importanti. Studiando questo, puoi effettivamente sottolineare e mostrare che non sono diventati più importanti. Ci sono stati non c'erano più leggi o cose del genere su questo tipo di temi nel riksdag svedese, ad esempio", afferma Bastiaan.
Un modello in grado di identificare l'incitamento all'odio
Un'altra possibilità con queste metodologie è identificare l'incitamento all'odio. In questo tipo di studio è possibile utilizzare l'apprendimento automatico supervisionato. Il ricercatore non solo mapperebbe la frequenza con cui una parola o un argomento ricorre, ma aggiungerebbe anche l'interpretazione umana per insegnare al modello di intelligenza artificiale a fare valutazioni avanzate del testo e decidere se contiene o meno incitamento all'odio.
Un solo metodo non è sufficiente
Come per tutto il machine learning con una grande quantità di dati, molto lavoro è dedicato alla scelta della metodologia, alla preparazione dei dati, all'addestramento del modello e alla modifica dei suoi parametri.
"Le persone tendono a pensare che tu passi l'intera Wikipedia attraverso questa rete neurale molto grande e che possa dirti il futuro", afferma Denitsa.
Sottolinea che non è sufficiente utilizzare un'unica tecnica per essere in grado di interpretare qualcosa di così complesso, ma dividono le domande in cose più piccole a cui possono rispondere.
Denitsa pensa che sia stato impegnativo e quindi interessante collaborare con scienziati politici e sociali, dal momento che lei stessa proviene da un campo molto tecnico. Afferma che la collaborazione interdisciplinare ha generato nuove prospettive sulla ricerca e sui metodi, nonché una terminologia estesa. + Esplora ulteriormente
