5.2.2 Panon-coding sa politikanhong manifestos

Coding sa politika manifestos, usa ka butang nga kasagaran nga gihimo sa mga eksperto, mahimong gihimo sa usa ka tawo nga proyekto pagsuma nga miresulta sa mas dako nga reproducibility ug pagka-flexible.

Sama sa Galaxy Zoo, adunay daghang mga sitwasyon diin ang mga social nga tigdukiduki gusto nga mag-code, mag-classify, o mag-label sa usa ka imahe o piraso sa teksto. Usa ka pananglitan niini nga matang sa panukiduki mao ang pagsulat sa mga politikal nga mga manifesto. Sa panahon sa eleksyon, ang mga partido sa politika naghimo og mga manifestos nga naghulagway sa ilang mga posisyon sa patakaran ug paggiya sa mga pilosopiya. Pananglitan, usa kini ka piraso sa manifesto sa Labor Party sa United Kingdom gikan 2010:

"Minilyon sa mga tawo nga nagtrabaho diha sa atong publiko nga mga serbisyo embody sa labing maayo nga mga mithi sa Britanya, pagtabang sa paghatag ug gahum sa mga tawo sa paghimo sa kadaghanan sa ilang kaugalingong mga kinabuhi samtang pagpanalipod kanila gikan sa mga risgo nga dili sila kinahanglan nga sa pagdala sa ilang kaugalingon. Sama nga kita kinahanglan nga magmaisogon bahin sa papel sa gobyerno sa paghimo sa mga merkado sa pagtrabaho minatarong, sa maayohon, kita usab kinahanglang maisog repormador sa gobyerno. "

Kini nga mga manifestos adunay mahinungdanon nga kasayuran alang sa politikal nga mga siyentipiko, ilabi na kadtong nagtuon sa mga eleksyon ug ang mga dinamika sa debate sa palisiya. Aron sa sistematikong pagkuha sa kasayuran gikan niining mga manifestos, ang mga tigdukiduki nagtukod sa Proyekto sa Manipesto, nga nakolekta 4,000 nga mga manifestos gikan sa dul-an sa 1,000 nga mga partido sa 50 ka mga nasud ug dayon giorganisar ang mga siyentipiko sa politika sa sistematikong kodigo kanila. Ang matag sentensiya sa matag manifesto gi-code sa usa ka eksperto gamit ang 56 nga kategoriya nga laraw. Ang resulta niining paningkamot nga paningkamot usa ka dako nga dataset nga nagsumada sa kasayuran nga napatik sa niini nga mga manifestos, ug kini nga dataset gigamit sa sobra sa 200 ka mga siyentipikong mga papeles.

Si Kenneth Benoit ug mga kaubanan (2016) nakahukom sa pagkuha sa manifesto coding task nga kaniadto gipahigayon sa mga eksperto ug gihimo kini nga usa ka proyekto sa pag-compute sa tawo. Ingon nga resulta, naghimo sila og usa ka coding nga proseso nga mas mapalit ug labaw nga mahimo nga flexible, gawas pa sa mas barato ug mas paspas.

Ang pagtrabaho kauban ang 18 ka manifestos nga gihimo sulod sa unom ka bag-o nga eleksyon sa United Kingdom, ang Benoit ug mga kaubanan naggamit sa estratehiya sa split-apply-combine uban sa mga trabahante gikan sa merkado sa microtask labor (Amazon Mechanical Turk ug CrowdFlower mga pananglitan sa mga merkado sa labor microtask; , tan-awa ang Kapitulo 4). Ang mga tigdukiduki mikuha sa matag manipesto ug gibahin kini ngadto sa mga tudling-pulong. Dayon, gipadapat sa usa ka tawo ang coding scheme sa matag sentence. Sa partikular, ang mga magbabasa gihangyo sa pagklasipikar sa matag hukom nga nagtumong sa palisiya sa ekonomiya (wala o tuo), ngadto sa polisiya sa katilingban (liberal o konserbatibo), o dili (numero 5.5). Ang matag hut-ong sa mga pulong gisulat sa lima ka lainlaing mga tawo. Sa kataposan, kini nga mga pagtag-usa gihugpong gamit ang usa ka estatistika nga nagpakita sa mga epekto sa matag-usa ug mga epekto sa paghukom. Sa tanan, ang Benoit ug mga kaubanan nakolekta 200,000 nga rating gikan sa mga 1,500 ka mga tawo.

Figure 5.5: Coding scheme gikan sa Benoit et al. (2016) . Gihangyo ang mga magbabasa nga klasipikahon ang matag hukom nga nagtumong sa palisiya sa ekonomiya (wala o tuo), sa polisiya sa katilingban (liberal o konserbatibo), o dili. Gikuha gikan sa Benoit et al. (2016) , numero 1.

Aron masusi ang kalidad sa pag-encode sa mga tawo, ang Benoit ug mga kaubanan adunay mga 10 ka eksperto-propesor ug graduate nga mga estudyante sa siyensya sa politika-ang parehas nga mga manifestos gamit ang susama nga pamaagi. Bisan tuod ang mga rating gikan sa mga membro sa pundok mas nagkadaiya kaysa mga rating gikan sa mga eksperto, ang consensus crowd rating adunay talagsaong kasabutan sa consensus expert rating (numero 5.6). Kini nga pagtandi nagpakita nga, sama sa Galaxy Zoo, ang mga proyekto sa pag-compute sa tawo makahatag og taas nga kalidad nga mga resulta.

Ang 5.6: Expert estimates ( \(x\) -axis) ug ang mga gibana-bana sa mga tawo ( \(y\) -axis) sa talagsaon nga kasabutan sa dihang gisulatan ang 18 ka partido nga manifestos gikan sa United Kingdom (Benoit et al. 2016) . Ang coded manifestos gikan sa tulo ka mga partidong politikal (Conservative, Labour, ug Liberal Democrats) ug unom nga eleksyon (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, ug 2010). Gikuha gikan sa Benoit et al. (2016) , numero 3.

Ang pagtukod niini nga resulta, ang Benoit ug mga kaubanan naggamit sa ilang crowd-coding system aron sa pagsiksik nga imposible sa expert-run coding system nga gigamit sa Manipesto Project. Pananglitan, ang Proyekto sa Manipesto wala nagpahibalo sa mga manifestos sa hilisgutan sa imigrasyon tungod kay kini dili usa ka importante nga hilisgutan sa dihang ang coding scheme gipalambo sa tunga-tunga sa dekada 1980. Ug, sa niini nga punto, kini dili makatarunganon alang sa Proyekto sa Manipesto aron sa pagbalik ug pag-recode sa ilang mga manifestos aron makuha ang kasayuran. Busa, mopatim-aw nga ang mga tigdukiduki nga interesado nga magtuon sa politika sa imigrasyon wala'y luck. Bisan pa, ang Benoit ug mga kaubanan nakahimo sa paggamit sa ilang sistema sa pagkuwenta sa tawo sa paghimo niini nga coding-gipasibo sa ilang panukiduki nga pangutana-sa madali ug sayon.

Aron magtuon sa polisiya sa immigration, gisulat nila ang mga manifestos alang sa walo ka partido sa 2010 nga kinatibuk-ang eleksyon sa United Kingdom. Ang matag sentensiya sa matag manifesto gisulat kung kini may kalabutan sa immigration, ug kung mao man, bisan kini pro-imigrasyon, neyutral, o anti-immigration. Sulod sa lima ka oras nga paglansad sa ilang proyekto, ang mga resulta anaa. Nakolekta nila ang sobra sa 22,000 nga mga tubag sa kinatibuk-an nga kantidad nga $ 360. Dugang pa, ang mga pagbanabana gikan sa panon nagpakita sa talagsaon nga kasabutan sa una nga pagsurbi sa mga eksperto. Dayon, isip usa ka katapusang pagsulay, duha ka bulan ang milabay, gipakita sa mga tigdukiduki ang ilang mga tawo nga nag-coding. Sulod sa pipila ka mga oras, nakamugna sila og usa ka bag-ong tawo nga naka-code nga dataset nga suod nga nahiuyon sa ilang orihinal nga napili nga datos sa datos. Sa laing pagkasulti, ang pag-compute sa tawo nakapahimo kanila sa pagmugna og mga coding sa mga teksto sa politika nga nagkauyon sa mga eksperto sa pagsusi ug mahimo nga mapasig-uli. Dugang pa, tungod kay ang pagkalkula sa tawo dali ug barato, kini sayon ​​alang kanila nga ipahiangay ang ilang pagkolekta sa datos sa ilang piho nga panukiduki sa panukiduki mahitungod sa immigration.