Robuste Klassifikation von Argumentationskomponenten in Bürger*innenbeteiligungsverfahren zur Verkehrsplanung

In dieser Veröffentlichung des Workshop on Argument Mining befassen sich Julia Romberg und Stefan Conrad mit der Robustheit von Klassifikationsalgorithmen für Argument Mining, um zuverlässige Modelle zu erstellen, die über verschiedene Datensätze hinweg generalisieren.

Zusammenfassung

Öffentlichkeitsbeteiligungsverfahren ermöglichen es den Bürger*innen, sich an kommunalen Entscheidungsprozessen zu beteiligen, indem sie ihre Meinung zu bestimmten Themen äußern. Kommunen haben jedoch oft nur begrenzte Ressourcen, um eine möglicherweise große Menge an Textbeiträgen zu analysieren, welche zeitnah und detailliert ausgewertet werden müssen. Eine automatisierte Unterstützung bei der Auswertung kann daher hilfreich sein, z.B. um Argumente zu analysieren.

In diesem Paper befassen wir uns (A) mit der Identifizierung von argumentativen Diskurseinheiten und (B) mit deren Klassifizierung als Prämisse (premise) oder Schlussfolgerung (major position) in deutschen Bürger*innenbeteiligungsprozessen. Das Ziel unserer Arbeit ist es, Argument Mining für den Einsatz in Kommunen nutzbar zu machen. Wir vergleichen verschiedene Argument-Mining-Ansätze und entwickeln ein generisches Modell, das erfolgreich Argumentstrukturen in verschiedenen Datensätzen der verkehrsbezogenen Stadtplanung erkennen kann. Wir führen einen neuen Datenkorpus ein, der fünf Beteiligungsprozesse umfasst. In unserer Evaluierung erreichen wir hohe Makro-F1-Werte (0,76 – 0,80 für die Identifizierung argumentativer Einheiten; 0,86 – 0,93 für deren Klassifizierung). Darüber hinaus verbessern wir frühere Ergebnisse für die Klassifizierung von argumentativen Einheiten in einem ähnlichen deutschen Online-Partizipationsdatensatz.

Ergebnisse

• Wir haben eine umfassende Evaluierung von Methoden des maschinellen Lernens in fünf Bürger*innenbeteiligungsverfahren in deutschen Kommunen durchgeführt, die sich in Format (Online-Beteiligungsplattformen und Fragebögen) und Prozessgegenstand unterscheiden.
• BERT übertrifft bei beiden Aufgaben bisher veröffentlichte Argument-Mining-Ansätze für öffentliche Beteiligungsprozesse auf deutschsprachigen Daten und erreicht Makro-F1 Werte von 0,76 – 0,80 für die Identifizierung argumentativer Einheiten und Makro-F1 Werte von 0,86 – 0,93 für deren Klassifikation.
• In einer datensatzübergreifenden Evaluierung können BERT-Modelle Argumentstrukturen in Datensätzen, die nicht Teil des Trainings waren, mit vergleichbarer Güte erkennen.
• Eine solche Robustheit des Modells über verschiedene Beteiligungsprozesse hinweg ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur praktischen Anwendung des Argument Mining in Kommunen.

Publikation

Romberg, Julia; Conrad, Stefan (2021, November). Citizen Involvement in Urban Planning – How Can Municipalities Be Supported in Evaluating Public Participation Processes for Mobility Transitions?. In Proceedings of the 8th Workshop on Argument Mining (pp. 89-99), Punta Cana, Dominican Republic. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2021.argmining-1.9