Wie kann KI die Arbeit von Sozialwissenschaftlern bei der Untersuchung unserer gewählten Politiker unterstützen? KI-Experten entwickeln Methoden zur Unterstützung der politischen Forschung in Zusammenarbeit mit Forschern aus dem Bereich der Sozialwissenschaften. Die Methoden eignen sich, wenn es um Themen wie die Herzensangelegenheiten der Politiker, die Integrität und die Übereinstimmung mit ihren Standpunkten geht. Sie können sogar Hassreden erkennen.
Eine Diskussion mit einem Kollegen aus dem Bereich der Politikwissenschaft führte zu der Studie, an der Moa Johansson, Associate Professor am Department of Computer Science and Engineering, jetzt arbeitet. In der Diskussion ging es darum, wie die KI-Technologie der Arbeit der Politikwissenschaftler zugutekommen kann. Zusammen mit Ph.D. Studentin Denitsa Saynova und Postdoc Bastiaan Bruinsma entwickelt und passt sie KI-Methodologien an, die gut für die Forschung von Politikwissenschaftlern geeignet sind.
Warum ist das hilfreich?
Die Methoden zielen darauf ab, Wissenschaftlern in den Sozialwissenschaften dabei zu helfen, Muster darin zu erkennen, wie die politischen Parteien zu verschiedenen Themen Stellung beziehen.
„Es kann von Politikwissenschaftlern zur Interpretation herangezogen werden“, sagt Moa Johansson und veranschaulicht:
„Welche Positionen nehmen die Parteien zu verschiedenen Themen ein und wie verändern sich diese Positionen im Laufe der Zeit? Welche Signale gibt es für künftige Koalitionen, über die die Parteien nachdenken könnten?“
Leben die Politiker nach ihren Worten?
Eine Möglichkeit besteht darin, zu sehen, wie die politischen Parteien über bestimmte Themen schreiben und sprechen, und dies dann in Bezug zu ihrer tatsächlichen politischen Praxis zu setzen. Wie bei der Methode namens „Themenmodellierung“. Dies kann beispielsweise einem Forscher helfen zu sehen, ob ein brisantes Thema, das in Debatten und Parteiprogrammen viel Platz bekommt, auch in der politischen Arbeit einen passenden Platz bekommt.
„Nehmen wir an, wir haben all diese politischen Debatten. Es wird immer behauptet, dass bestimmte Themen wie Kriminalität, Klimawandel und Einwanderung wichtiger geworden sind. Indem Sie dies studieren, können Sie tatsächlich darauf hinweisen und zeigen, dass sie nicht wichtiger geworden sind Es gab zum Beispiel im schwedischen Reichstag keine Gesetze oder ähnliches mehr über diese Art von Themen“, sagt Bastiaan.
Ein Modell, das Hassreden erkennen kann
Eine weitere Möglichkeit mit diesen Methoden besteht darin, Hassreden zu identifizieren. Bei dieser Art von Studie kann überwachtes maschinelles Lernen verwendet werden. Der Forscher würde nicht nur abbilden, wie oft ein Wort oder Thema vorkommt, sondern auch menschliche Interpretation hinzufügen, um dem KI-Modell beizubringen, erweiterte Bewertungen des Textes vorzunehmen und zu entscheiden, ob er Hassreden enthält oder nicht.
Eine einzige Methode ist nicht ausreichend
Wie bei jedem maschinellen Lernen mit einer großen Datenmenge fließt viel Arbeit in die Auswahl der Methodik, die Aufbereitung der Daten, das Training des Modells und die Optimierung seiner Parameter.
„Die Leute neigen dazu zu denken, dass man einfach die gesamte Wikipedia durch dieses sehr große neuronale Netzwerk schickt und es einem die Zukunft verraten kann“, sagt Denitsa.
Sie weist darauf hin, dass es nicht ausreicht, eine einzige Technik zu verwenden, um etwas so Komplexes interpretieren zu können, sondern sie zerlegen Fragen in kleinere Dinge, die sie beantworten können.
Denitsa findet es herausfordernd und daher interessant, mit Politik- und Sozialwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, da sie selbst aus einem sehr technischen Bereich kommt. Sie stellt fest, dass die interdisziplinäre Zusammenarbeit neue Perspektiven auf Forschung und Methoden sowie eine erweiterte Terminologie hervorgebracht hat.