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In diesem Artikel in der Zeitschrift Digital Government: Research and Practice geben Julia Romberg und Tobias Escher einen Überblick über automatisierte Techniken die bereits zur Unterstützung der Auswertung von Beiträgen in Beteiligungsprozessen verwendet wurden. Auf Basis einer systematischen Literaturstudie bewerten sie die Leistungsfähigkeit der bisher eingesetzten Verfahren und zeigen weiteren Forschungsbedarf auf.

Zusammenfassung

Öffentliche Institutionen, die Bürger*innen im Rahmen politischer Entscheidungsprozesse konsultieren, stehen vor der Herausforderung, die Beiträge der Bürger*innen auszuwerten. Unter demokratischen Aspekten ist diese Auswertung von wesentlicher Bedeutung, benötigt gleichzeitig aber umfangreiche personelle Ressourcen. Eine bislang noch zu wenig erforschte Lösung für dieses Problem bietet die Nutzung von künstlicher Intelligenz, wie beispielsweise computer-unterstützter Textanalyse. Wir identifizieren drei generische Aufgaben im Auswertungsprozess, die von der automatisierten Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) profitieren könnten. Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche in zwei Datenbanken zu Computerlinguistik und Digital Government geben wir einen detaillierten Überblick über die existierenden Ansätze und deren Leistungsfähigkeit. Auch wenn teilweise vielversprechende Ansätze existieren, beispielsweise um Beiträge thematisch zu gruppieren oder zur Erkennung von Argumenten und Meinungen, so zeigen wir, dass noch bedeutende Herausforderungen bestehen, bevor diese in der Praxis zuverlässig zur Unterstützung eingesetzt werden können. Zu diesen Herausforderungen zählt die Qualität der Ergebnisse, die Anwendbarkeit auf nicht-englischsprachige Korpora und die Bereitstellung von Software, die diese Algorithmen auch Praktikter*innen zugänglich macht. Wir diskutieren verschiedene Ansätze zur weiteren Forschung, die zu solchen praxistauglichen Anwendungen führen könnten. Die vielversprechendsten Ansätze integrieren die Expertise menschlicher Analyst*innen, zum Beispiel durch Ansätze des Active Learning oder interaktiver Topic Models.

Ergebnisse

• Es gibt eine Reihe von Aufgaben im Auswertungsprozess, die durch die automatisierte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) unterstützt werden könnten. Dazu gehören i) die Erkennung von Duplikaten, ii) die thematische Gruppierung von Beiträgen, und iii) die detaillierte Analyse einzelner Beiträge. Der Großteil der Literatur in dieser Literaturstudie konzentriert sich auf die automatisierte Erkennung und Analyse von Argumenten, einen Aspekt der detaillierten Analyse einzelner Beiträge.
• Wir stellen eine umfangreiche Zusammenfassung der genutzten Datensätze und der verwendeten Algorithmen vor, und bewerten deren Leistungsfähigkeit. Trotz der ermutigenden Ergebnisse wurde die deutlichen Entwicklungssprünge, in den letzten Jahren im NLP-Bereich erfolgt sind, bislang kaum für diesen Anwendungsfall genutzt.
• Eine besondere auffällige Lücke besteht in der mangelnden Verfügbarkeit von Anwendungen, die Praktiker*innen die einfache Nutzung von NLP-basierten Verfahren für die Auswertung ihrer Daten erlauben würden.
• Der Aufwand zur Erstellung von annotierten Daten, die zum Training von Modellen des maschinellen Lernens notwendig sind, kann dazu führen, dass sich die erhofften Effizienzvorteile einer automatisierten Auswertung nicht einstellen.
• Wir empfehlen verschiedene vielversprechendsten Ansätze zur weiteren Forschung. Viele davon integrieren die Expertise menschlicher Analyst*innen, zum Beispiel durch Ansätze des Active Learning oder interaktiver Topic Models.

Publikation

Romberg, Julia; Escher, Tobias (2023): Making Sense of Citizens’ Input through Artificial Intelligence. In: Digital Government: Research and Practice, Artikel 3603254. DOI: 10.1145/3603254.

In dieser Veröffentlichung im Workshop on Argument Mining entwickelt Julia Romberg eine Methode, um menschlichen Perspektivismus in die maschinelle Vorhersage einzubeziehen. Die Methode wird an der Aufgabe der Konkretheit von Argumenten in Beiträgen zur Bürger*innenbeteiligung getestet.

Zusammenfassung

Obwohl Argumentation sehr subjektiv sein kann, besteht die gängige Praxis beim überwachten maschinellen Lernen (supervised machine learning) darin, eine aggregierte Grundwahrheit zu konstruieren und daraus zu lernen. Dieser Ansatz führt zu einer Vernachlässigung individueller, aber potenziell wichtiger Perspektiven und kann in vielen Fällen dem subjektiven Charakter der Aufgaben nicht gerecht werden. Eine Lösung für dieses Manko sind multiperspektivische Ansätze, die im Bereich des Argument Mining bisher nur wenig Beachtung gefunden haben.

In dieser Arbeit stellen wir PerspectifyMe vor, eine Methode zur Integration von Perspektivismus durch Anreicherung einer Aufgabe mit Subjektivitätsinformationen aus dem Datenannotationsprozess. Wir veranschaulichen unseren Ansatz anhand des Anwendungsfalls der Klassifizikation der Konkretheit von Argumenten und liefern erste vielversprechende Ergebnisse auf dem kürzlich veröffentlichten CIMT PartEval Argument Concreteness Corpus.

Ergebnisse

• Beim maschinellen Lernen wird oft von einer einzigen Grundwahrheit ausgegangen, was aber für subjektive Aufgaben nicht zutrifft.
• PerspectifyMe ist eine einfache Methode, um den Perspektivismus in bestehende maschinelle Lernprozesse einzubinden, indem ein aggregiertes Label durch eine Subjektivitätsbewertung ergänzt wird.
• Ein Beispiel für eine subjektive Aufgabe ist die Einstufung der Konkretheit eines Arguments (gering, mittel, hoch). Die Automatisierung dieser Aufgabe ist auch von Interesse für die Auswertung von Bürger*innenbeteiligungsverfahren.
• Erste Ansätze zur Klassifikation der Konkretheit von Argumenten (aggregiertes Label) zeigen eine Accuracy von 0,80 und einen F1-Wert von 0,67.
• Ob die Konkretheit eines Arguments eine subjektive Wahrnehmung triggert, kann mit einer Accuracy von 0,72 bzw. einem F1-Wert von 0,74 vorhergesagt werden.

Publikation

Romberg, Julia (2022, October). Is Your Perspective Also My Perspective? Enriching Prediction with Subjectivity. In Proceedings of the 9th Workshop on Argument Mining (pp.115-125), Gyeongju, Republic of Korea. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2022.argmining-1.11

In dieser Veröffentlichung in Electronic Government untersuchen Julia Romberg und Tobias Escher das Potenzial von Active Learning, um den manuellen Annotationsaufwand bei der thematischen Kategorisierung von Bürger*innenbeteiligungsbeiträgen zu reduzieren.

Zusammenfassung

Politische Behörden in demokratischen Ländern konsultieren die Öffentlichkeit regelmäßig zu bestimmten Themen, doch die anschließende Auswertung der Beiträge erfordert erhebliche personelle Ressourcen, was häufig zu Ineffizienzen und Verzögerungen im Entscheidungsprozess führt. Eine der vorgeschlagenen Lösungen ist die Unterstützung der menschlichen Analyst*innen bei der thematische Gruppierung der Beiträge durch KI.

Überwachtes maschinelles Lernen (supervised machine learning) bietet sich für diese Aufgabe an, indem die Vorschläge der Bürger nach bestimmten vordefinierten Themen klassifiziert werden. Durch die individuelle Natur vieler öffentlicher Beteiligungsverfahren ist der manuelle Aufwand zur Erstellung der benötigten Trainingsdaten jedoch oft zu teuer. Eine mögliche Lösung, um die Menge der Trainingsdaten zu minimieren, ist der Einsatz von Active Learning. Während sich dieses halbüberwachte Verfahren in den letzten Jahren stark verbreitet hat, wurden diese neuen vielversprechenden Ansätze nicht für die Auswertung von Beteiligungsbeiträgen angewendet.

Daher verwenden wir Daten aus Online-Beteiligungsprozessen in drei deutschen Städten, stellen zunächst Baselines für die Klassifikation auf und bewerten anschließend, wie verschiedene Strategien des Active Learnings den manuellen Annotationsaufwand reduzieren und gleichzeitig eine gute Modellleistung beibehalten können. Unsere Ergebnisse zeigen nicht nur, dass Modelle des überwachten maschinellen Lernens die Beiträge zur Bürger*innenbeteiligung zuverlässig thematisch kategorisieren können, sondern auch, dass Active Learning die Menge der benötigten Trainingsdaten deutlich reduziert. Dies hat wichtige Implikationen für die Praxis der Öffentlichkeitsbeteiligung, da es den Zeitaufwand für die Auswertung drastisch reduziert, wovon insbesondere Prozesse mit einer größeren Anzahl von Beiträgen profitieren können.

Ergebnisse

• Wir vergleichen verschiedene moderne Ansätze zur Textklassifikation und zum Active Learning anhand einer Fallstudie von drei Beteiligungsprozessen zur Radverkehrsplanung in den deutschen Kommunen Bonn, Köln Ehrenfeld und Moers.
• Das Modell BERT kann in etwa 77 % der Fälle die richtigen Themen vorhersagen.
• Active Learning reduziert den manuellen Annotationsaufwand erheblich: Es reichte aus, 20 bis 50 % der Datensätze manuell zu kategorisieren, um die Genauigkeit von 77% zu halten. Die Effizienzgewinne wachsen mit der Größe des Datensatzes.
• Zugleich arbeiten die Modelle mit einer effizienten Laufzeit.
• Unsere Hypothese ist daher, dass Active Learning in den meisten Anwendungsfällen den menschlichen Aufwand erheblich reduzieren sollte.

Publikation

J. Romberg and T. Escher. Automated topic categorisation of citizens’ contributions: Reducing manual labelling efforts through active learning. In M. Janssen, C. Csáki,I. Lindgren, E. Loukis, U. Melin, G. Viale Pereira, M. P. Rodríguez Bolívar, and E. Tambouris, editors,Electronic Government, pages 369–385, Cham, 2022. SpringerInternational Publishing. ISBN 978-3-031-15086-9