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Dialogic, en colaboración con la Universidad de Leiden, la Universidad de Ámsterdam y la Universidad de Utrecht, ha investigado cómo y con qué frecuencia se utilizan las diferentes excepciones de la Ley de Gobierno Abierto (Woo) para no hacer públicos documentos o partes de los mismos. Con esta investigación, queremos proporcionar información sobre los patrones y diferencias en la aplicación e interpretación de estas excepciones, de manera que el diálogo sobre transparencia y equilibrio de intereses pueda ser más informado en base a hechos.
Este estudio es parte de una Acción del Plan de Acción de Gobierno Abierto. En el marco del Open Government Partnership (OGP) - un movimiento mundial con la participación de más de 75 países desde 2011 - los Países Bajos elaboran un plan de acción cada dos años. El objetivo es que las organizaciones gubernamentales, organizaciones de la sociedad civil y los ciudadanos trabajen juntos para lograr un gobierno más transparente: un gobierno más efectivo que posiciona mejor a los ciudadanos y organizaciones de la sociedad civil para abordar juntos los problemas sociales. En el plan de acción se describen las ambiciones del gobierno y otros responsables.
Hemos mapeado el uso de las excepciones tanto cuantitativa como cualitativamente. En este sentido, desde Dialogic se destaca la aplicación de la inteligencia artificial como experticia. Hemos desarrollado un método para mapear patrones en el uso de las excepciones en las decisiones de la Woo. Dialogic analizó 6.746 expedientes de la Woo en la investigación. Entre ellos, se incluyeron 8.774 documentos de decisiones que fueron dividos en fragmentos. Un modelo lingüístico determinó si un fragmento hacía referencia a una excepción y qué excepciones eran mencionadas en él. Solo los fragmentos en los que se detectaba una excepción eran relevantes. A través de WooZM (el motor de búsqueda de la Woo) se ha desarrollado una integración por la Universidad de Ámsterdam que permite buscar a través de estos fragmentos para ver cómo se motiva el uso de una excepción en cada fragmento.
Para identificar patrones a gran escala, se creó una especie de "mapa". Todos los fragmentos relevantes se colorearon según la excepción mencionada y se agruparon según su contenido textual. Los fragmentos con textos similares están cerca unos de otros. Esto permite obtener rápidamente una imagen del contenido de las explicaciones, evitando tener que leer manualmente todos los fragmentos.
El estudio muestra que los modelos lingüísticos pueden reconocer de manera automática las excepciones en las decisiones de la Woo. Además, se encontró que las justificaciones en torno a una misma excepción suelen tener similitudes sustanciales en su contenido, lo que permite identificar patrones y formulaciones recurrentes mediante el agrupamiento. Se revela que ciertas excepciones, como la protección de opiniones políticas personales, datos comerciales y de fabricación, y la vida privada, son frecuentes en las decisiones de la Woo. También se pueden observar varios temas dentro de una misma excepción, lo que indica que se utiliza una excepción para diferentes propósitos. A nivel de forma, se destaca que las decisiones suelen seguir una estructura similar, con secciones fijas para la evaluación, ponderación y justificación de las excepciones.
Lea el informe para obtener más información sobre el método y los resultados. Explore de forma interactiva el "mapa".
