Analisi automatica dei motivi di rifiuto nelle decisioni dei Woo

Dialogic ha condotto insieme all'Università di Leiden, all'Università di Amsterdam e all'Università di Utrecht come e quanto spesso le diverse eccezioni della Legge sulla trasparenza (Woo) vengono utilizzate per non rendere pubblici documenti o parti di essi. Con questa ricerca, vogliamo fornire una panoramica sui modelli e sulle differenze nell'applicazione e nell'interpretazione, in modo che la discussione sulla trasparenza e sull'attenta valutazione degli interessi possa essere condotta in modo più dettagliato basandosi sui fatti. Questa ricerca fa parte di un'azione del Piano d'Azione Open Government. Nel quadro del Partenariato per il Governo Aperto (OGP) - un movimento mondiale con più di 75 paesi membri dal 2011 - i Paesi Bassi redigono ogni due anni un piano d'azione. L'obiettivo è che le organizzazioni governative, le organizzazioni della società civile e i cittadini collaborino per un governo più aperto: un governo più efficace che mette i cittadini e le organizzazioni della società civile in una migliore posizione per affrontare insieme le questioni sociali. Il piano d'azione descrive le ambizioni del governo e degli altri soggetti responsabili delle azioni. Stiamo mappando sia quantitativamente che qualitativamente l'uso delle eccezioni. In questo ambito, da parte di Dialogic emerge l'applicazione dell'IA come competenza. Abbiamo sviluppato un metodo per individuare i modelli di utilizzo delle eccezioni nelle decisioni Woo. Dialogic ha analizzato 6.746 fascicoli Woo nell'ambito della ricerca. Questi includevano 8.774 documenti decisionali suddivisi in frammenti. Un modello linguistico ha determinato se in un frammento fosse menzionata un'eccezione e quali eccezioni fossero citate nel frammento. Solo i frammenti in cui veniva rilevata un'eccezione erano rilevanti. Attraverso WooZM (il motore di ricerca Woo) l'Università di Amsterdam ha sviluppato un'integrazione che consente di cercare tra questi frammenti per vedere come la motivazione per l'utilizzo dell'eccezione è argomentata. Per individuare su larga scala i modelli, è stata creata una sorta di "mappa" in cui tutti i frammenti rilevanti sono colorati in base all'eccezione citata e raggruppati in base al contenuto testuale. I frammenti con testo simile sono quindi vicini tra loro. Questo consente di avere una rapida visione del contenuto delle spiegazioni, evitando di dover leggere manualmente tutti i frammenti. La ricerca dimostra che i modelli linguistici riconoscono in modo accurato le eccezioni nelle decisioni Woo. Inoltre, si è evidenziato che le motivazioni attorno alla stessa eccezione spesso presentano forti somiglianze di contenuto, consentendo con il clustering di individuare chiari modelli e formulazioni ricorrenti. Si scopre che specifiche eccezioni, come la protezione delle opinioni politiche personali, dei dati aziendali e di produzione e della sfera privata, ricorrono frequentemente nelle decisioni Woo. Inoltre, sono visibili diversi temi all'interno della stessa eccezione. Ciò dimostra che un'eccezione viene utilizzata per diversi scopi. A livello di forma, si nota che le decisioni spesso seguono una struttura simile, con parti fisse per la valutazione, la ponderazione e la giustificazione delle eccezioni. Lees het rapport per avere ulteriori chiarimenti sul metodo e sui risultati. Esplora in modo interattivo anche la "mappa concettuale".