5.2.2 akeh-werna saka manifestos politik

Coding manifestos politik, soko biasane rampung dening ahli, bisa dileksanakake dening project etungan manungsa asil ing reproducibility luwih lan keluwesan.

Kaya kanggo Zoo Galaxy, ana akeh kahanan ing ngendi peneliti sosial pengin ngidhod, ngelas, utawa label gambar utawa potongan teks. Conto saka panaliten iki minangka cétangan manifèst politik. Sajrone pamilihan, partai-partai politik ngasilake manifestos sing njlentrehake posisi kebijakan lan ngarahake filosofi. Contone, iki minangka wujud manifesto Partai Buruh ing Inggris wiwit taun 2010:

"Mayuta-yuta wong sing makarya ing layanan umum kita saya angka paling apik Britain, ngewangi nguatake wong kanggo nggawe paling sing urip dhewe nalika nglindhungi saka risiko lagi ora kudu metokake ing dhewe. Kaya kita kudu bolder bab peran pemerintah ing nggawe pasar bisa nyedhaki, kita uga kudu reformis kandel pamaréntahan. "

Manifesto iki ngemot data sing wigati kanggo para ilmuwan, utamane sing sinau pemilihan lan dinamika debat kebijakan. Kanggo nyithak informasi kanthi sistematis saka manifestos kasebut, peneliti nyiptakake Proyek Manifesto, sing dikumpulake 4.000 manifestos saka saklawasé 1,000 partai ing 50 negara lan banjur ngorganisir para ilmuwan politik supaya kode kasebut sacara sistematis. Saben ukara ing saben manifesto diandharake dening pakar kanthi nggunakake skema 56 kategori. Asil hasil kolaborasi iki minangka dhaptar data sing summarizing informasi sing ana ing manifestos iki, lan dataset iki wis digunakake ing luwih saka 200 makalah ilmiah.

Kenneth Benoit lan kanca-kanca (2016) mutusake kanggo njupuk manifest kodifikasi tugas sing sadurunge wis dileksanakake dening ahli lan nguripake menyang project komputasi manungsa. Akibaté, dhèwèké nyiptakaké proses coding sing luwih bisa diprodhuksi lan luwih luwes, nanging ora luwih murah lan luwih cepet.

Nganggo 18 wujud ing mangsa pemilihan umum ing Inggris, Benoit lan kanca-kanca nggunakake strategi pamisah-aplikasi-gabungan kanthi buruh saka pasar tenaga kerja microtask (Amazon Mechanical Turk lan CrowdFlower minangka conto pasar tenaga kerja microtask; , waca Bab 4). Para panaliti njupuk saben manifesto lan pamisah menyang ukara. Sabanjure, wong nggunakake pedoman kode kanggo saben ukara. Mesthi, para pamaca diparkir kanggo ngelas saben ukara minangka referensi kebijakan ekonomi (kiwa utawa tengen), kanggo kawicaksanan sosial (liberal utawa konservatif), utawa ora (angka 5.5). Saben ukara dikode dening kira-kira limang wong. Akhire, peringkat kasebut digabungake kanthi nggunakake model statistik sing nyatakake efek-efek individu lan efek-efek ukum. Ing kabeh, Benoit lan kanca-kanca ngumpulake 200.000 peringkat saka babagan 1.500 wong.

Gambar 5.5: Skema coding saka Benoit et al. (2016). Pembaca diparkir kanggo ngelas saben ukara minangka referensi kebijakan ekonomi (kiwa utawa tengen), kanggo kawicaksanan sosial (liberal utawa konservatif), utawa ora. Diadaptasi saka Benoit et al. (2016), tokoh 1.

Gambar 5.5: Skema coding saka Benoit et al. (2016) . Pembaca diparkir kanggo ngelas saben ukara minangka referensi kebijakan ekonomi (kiwa utawa tengen), kanggo kawicaksanan sosial (liberal utawa konservatif), utawa ora. Diadaptasi saka Benoit et al. (2016) , tokoh 1.

Kanggo ngetungake kualitas pengkodean wong akeh, Benoit lan kanca-kancane uga duwe sekitar 10 ahli profesor lan mahasiswa pascasarjana ing bidang ilmu politik-tingkat manuver sing padha nggunakake prosedur sing padha. Sanajan rating saka anggota saka wong akeh luwih apik tinimbang rating saka ahli, rating akeh konsensus wis menehi persetujuan luar biasa karo rating pakar konsensus (gambar 5.6). Perbandingan iki nuduhake yen, kaya Zoo Galaxy, proyek komputasi manungsa bisa ngasilake asil sing apik.

Gambar 5.6: Perkiraan ahli (sumbu x) lan perkiraan akeh (sumbu-y) ana ing persetujuan luar biasa nalika ngonversi 18 wujud partai saka Britania Raya (Benoit et al. 2016). Manipulasi kodhe yaiku saka telung partai politik (Konservatif, Buruh, lan Demokrat Liberal) lan enem pemilihan (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, lan 2010). Diadaptasi saka Benoit et al. (2016), tokoh 3.

Gambar 5.6: Perkiraan ahli ( \(x\) -axis) lan perkiraan akeh ( \(y\) -axis) ana ing persetujuan luar biasa nalika ngonversi 18 wujud partai saka Inggris (Benoit et al. 2016) . Manipulasi kodhe yaiku saka telung partai politik (Konservatif, Buruh, lan Demokrat Liberal) lan enem pemilihan (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, lan 2010). Diadaptasi saka Benoit et al. (2016) , tokoh 3.

Ngasilake asil iki, Benoit lan kanca-kancane digunakake sistem pengkodean wong-wong kanggo nindakake riset sing ora mungkin karo sistem kodhe sing dikelola ahli sing digunakake dening Proyek Manifesto. Contone, Proyek Manifesto ora ngetrapake manifestos babagan topik imigrasi amarga iku ora dadi topik sing penting nalika skema kode dikembangake ing pertengahan 1980-an. Lan, ing titik kasebut, secara logistically infeasible kanggo Proyek Manifesto kanggo bali lan recode manifests kanggo nyekel informasi iki. Mulane, bakal katon yen para peneliti sing kepengin sinau politik imigrasi ora ana sing bisa. Nanging, Benoit lan kanca-kancane bisa nggunakake sistem komputasi manungsa kanggo nindakake kodhe coding kanggo pitakonan riset kanthi cepet lan gampang.

Kanggo sinau babagan kawicaksanan imigrasi, dekode kasebut kanggo kodhe wolung partai ing pemilihan umum 2010 ing Inggris. Saben ukara ing saben manifesto diandharake manawa ana hubungane karo imigrasi, lan yen ya, manawa pro-imigrasi, netral, utawa anti-imigrasi. Ing wekdal 5 jam ngluncurake proyek, asil padha dipanggoni. Padha dikumpulake luwih saka 22.000 respon kanthi total biaya $ 360. Luwih, perkiraan saka wong akeh nuduhake persetujuan sing luar biasa karo survey ahli sadurunge. Banjur, minangka test final, rong sasi kepungkur, para peneliti mrodhuksi pengkodean wong akeh. Ing sawetara jam, dhèwèké nyipta détèktif kodhe anyar sing cocog karo data asli sing dikodhifikasi. Ing tembung liya, komputasi manungsa bisa ngasilake kodhe teks politik sing sarujuk karo evaluasi pakar lan bisa diprodhuksi. Luwih, amarga komputasi manungsa cepet lan murah, dadi gampang kanggo ngatur kagiyatan data menyang pitakonan riset spesifik babagan imigrasi.