5.2.2 Crowd-kóðun á pólitískum stefnuyfirlýsingum

Erfðaskrá pólitískar stefnuskrár, eitthvað yfirleitt gert með sérfræðingum, er hægt að framkvæma með því að mönnum útreikningur verkefni sem leiðir til meiri samanburðarnákvæmni og sveigjanleika.

Líkur á Galaxy Zoo eru margar aðstæður þar sem félagsvísindamenn vilja kóða, flokka eða merkja mynd eða texta. Dæmi um þessa tegund af rannsóknum er kóðun pólitískra einkenna. Í kosningum framleiða stjórnmálaflokkar einkenni sem lýsa stefnumótun og leiðbeiningum heimspekinga. Til dæmis, hér er hluti af einkaleyfi Labour Party í Bretlandi frá 2010:

"Milljónir manna vinna í opinberri þjónustu okkar staðfest besta gildi Bretlands, hjálpa styrkja fólk til að gera sem mest úr eigin lífi meðan vernda þá frá áhættu sem þeir ættu ekki að þurfa að bera á eigin spýtur. Rétt eins og við þurfum að vera djarfari um hlutverk stjórnvalda í að gera markaðir virka nokkuð, þurfum við líka að vera djörf reformers stjórnvalda. "

Þessar auðlindir innihalda dýrmæt gögn fyrir pólitískan vísindamenn, einkum þau sem rannsaka kosningar og virkni stefnumótunarræðu. Til þess að kerfisbundið þykkni upplýsingar úr þessum greinum skapaði vísindamenn The Manifesto Project sem safnaði 4.000 einkennum frá næstum 1.000 aðilum í 50 löndum og skipulagði þá pólitískum vísindamönnum að kerfisbundið kóða þau. Hver setning í hverri grein var flokkuð af sérfræðingi með 56 flokkakerfi. Niðurstaðan af þessu samstarfsverkefni er gríðarlegt gagnasett sem samanstendur af þeim upplýsingum sem settar eru fram í þessum einkaleyfum og þessi gagnasett hefur verið notuð í meira en 200 vísindaritum.

Kenneth Benoit og samstarfsmenn hans (2016) ákváðu að taka til kynningarverkefnisins sem höfðu áður verið flutt af sérfræðingum og breytt því í mannlegt útreikningsverkefni. Þar af leiðandi stofnuðu þau kóðaferli sem er meira fjölfært og sveigjanlegt, svo ekki sé minnst á ódýrari og hraðari.

Benoit og samstarfsmennirnir, sem voru að vinna með 18 málefnum sem voru kynntar á sex nýlegum kosningum í Bretlandi, notuðu klíníska beitingu samstarfsins við starfsmenn frá vinnumarkaðnum á mikrósaskiptum (Amazon Mechanical Turk og CrowdFlower eru dæmi um mikrotask vinnumarkaði, fyrir meira á slíkum mörkuðum , sjá kafla 4). Rannsakendur tóku sér hverja greinarmun og hættu því í setningum. Næst notaði maðurinn kóðunaráætlunina við hverja setningu. Sérstaklega voru lesendur beðnir um að flokka hverja setningu sem vísa til efnahagsstefnu (vinstri eða hægri), til félagslegrar stefnu (frjálslynda eða íhaldssamt) eða hvorki (mynd 5.5). Hver setningur var dulmáli af um fimm mismunandi fólki. Að lokum voru þessi einkunnir sameinuð með því að nota tölfræðilegan líkan sem stóð bæði fyrir áhrifum einstakra einstaklinga og áhrifaþættir. Alls tóku Benoit og samstarfsmenn saman 200.000 einkunnir frá um 1.500 manns.

Mynd 5.5: Kóðunaráætlun frá Benoit et al. (2016) . Lesendur voru beðnir um að flokka hverja setningu sem vísa til efnahagsstefnu (vinstri eða hægri), til félagslegrar stefnu (frjálslyndra eða íhaldssamt) eða hvorki. Aðlagað frá Benoit et al. (2016) , mynd 1.

Í því skyni að meta gæði kóðans í hópnum höfðu Benoit og samstarfsmenn einnig um 10 sérfræðingar-prófessorar og framhaldsnámsmenn í stjórnmálafræði - meta sömu einkenni með svipuðum málsmeðferð. Þrátt fyrir að einkunnir frá meðlimum hópsins væru meira breytilegir en einkunnir frá sérfræðingum hefði samstaða um mannfjölda samkynhneigðra verið í samræmi við samstöðu sérfræðinga einkunnina (mynd 5.6). Þessi samanburður sýnir að eins og hjá Galaxy dýragarðinum geta menntunarverkefni framleitt hágæða niðurstöður.

Mynd 5.6: Sérfræðingur áætlanir ( \(x\) -axis) og mannfjöldi áætlanir ( \(y\) -axis) voru í merkilegu samkomulagi þegar kóða 18 aðila frá Bretlandi (Benoit et al. 2016) . Gögnin sem voru flokkuð voru frá þremur stjórnmálasamtökum (íhaldssamt, atvinnumálaráðherra og frjálslyndra demókrata) og sex kosningar (1987, 1992, 1997, 2001, 2005 og 2010). Aðlagað frá Benoit et al. (2016) , mynd 3.

Byggt á þessari niðurstöðu notuðu Benoit og samstarfsmenn fjölmennar kóðakerfið til að gera rannsóknir sem voru ómögulegar með því að nota kennslukerfið sem notað var af Manifesto Project. Til dæmis hefur Manifesto Project ekki kóðað einkenni um efni innflytjenda vegna þess að það var ekki mikilvægt atriði þegar kóðunaráætlunin var þróuð um miðjan 1980. Og á þessum tímapunkti er það logistically óaðfinnanlegt fyrir Manifesto Project að fara aftur og endurheimta einkenni þeirra til að ná þessum upplýsingum. Því virðist sem vísindamenn sem hafa áhuga á að læra stjórnmál innflytjenda eru óheppnir. Hins vegar, Benoit og samstarfsmenn voru fær um að nota mannleg útreikningarkerfi þeirra til að gera þessa erfðaskrá-sérsniðin að rannsóknarspurningu þeirra - fljótt og auðveldlega.

Í því skyni að læra innflytjendastefnu, dulduðu þau einkenni fyrir átta aðila í almennu kosningunum árið 2010 í Bretlandi. Hver setning í hverri greinargerð var kóðuð um hvort það tengist innflytjendum, og ef svo er, hvort það væri innflytjendamál, hlutlaus eða innflytjendamál. Innan 5 klukkustunda frá því að verkefnið hófst, voru niðurstöðurnar í. Þeir höfðu safnað meira en 22.000 svörum á heildarkostnaði um 360 $. Enn fremur sýndu áætlanir frá mannfjöldanum ótrúlega samkomulagi við fyrri könnun sérfræðinga. Síðan, sem lokapróf, tveimur mánuðum síðar, sýndu vísindamenn fjölmennunarkóðann. Innan nokkurra klukkustunda höfðu þeir búið til nýtt hópafrituð gagnasafni sem náði að passa upprunalegu mannfjöldakóðun gagnasettarinnar. Með öðrum orðum gerði mönnum kleift að búa til kóðun á pólitískum texta sem voru sammála með mati sérfræðinga og var endurgerð. Ennfremur, vegna þess að útreikningur manna var fljótleg og ódýr, var það auðvelt fyrir þá að aðlaga gagnasöfnun sína að sérstökum rannsóknarvanda um innflytjendamál.