5.2.2 Улс төрийн тунхаглал нь олныг-кодлох
Улс төрийн тунхаглал, ихэвчлэн шинжээчдийн хийсэн ямар нэг юм бичих, илүү их тохирцын, уян хатан үр дүнд хүний тооцоолох төслийн хийж болно.
Galaxy Zoo-тай адил нийгмийн судлаачид зураг, хэсэг текстийг кодлох, ангилах эсвэл шошголохыг хүсдэг олон тохиолдлууд байдаг. Ийм төрлийн судалгааны жишээ нь улс төрийн илэрхийллийн кодчилол юм. Сонгуулийн үеэр улс төрийн намууд бодлогын байр суурийг тодорхойлж, философийг удирдан чиглүүлдэг manifestos бий. Жишээ нь, 2010 оноос хойш Нэгдсэн Вант Улсын Хөдөлмөрийн намын тунхаглал:
"Манай олон нийтийн үйлчилгээний салбарт ажиллаж байсан хүн сая сая тэд өөрсдөө үүрэх ёстой байх ёстой эрсдэлээс тэднийг хамгаалахын зэрэгцээ өөрийн амьдралын ихэнх хийх хүмүүсийг чадавхижуулах тусалж, Их Британи хамгийн шилдэг утгыг агуулж. Бид зах зээл дээр нэлээн ажил хийх Засгийн газрын ямар үүрэг гүйцэтгэдэг тухай bolder байх хэрэгтэй шиг, бид ч бас Засгийн газрын тод шинэчлэгчид байх хэрэгтэй. "
Эдгээр илэрхийллүүд нь улс төрийн эрдэмтэд, ялангуяа сонгуульд суралцаж байгаа хүмүүс, бодлогын маргаануудын динамикийг агуулдаг. Эдгээр мэдээллийг системтэйгээр задлахын тулд судлаачид нь 50 улс орны 1000 орчим намын 4000 мэдүүлгийг цуглуулж, Manipesto Project-ийг үүсгэн байгуулж, дараа нь улс төрийн эрдэмтдийг системчилсэн кодоор зохион байгуулжээ. Тунхаг тус бүрийн өгүүлбэр бүрийг 56-категорийн загвар ашиглан шинжээчээр кодлогдсон байна. Энэхүү хамтын хүчин чармайлтын үр дүн нь эдгээр илэрхийллүүдэд агуулагдсан мэдээллийг нэгтгэн дүгнэсэн томоохон мэдээллийн сан юм. Энэхүү мэдээллийн сан нь 200 гаруй шинжлэх ухааны баримт бичигт ашиглагдаж байна.
Kenneth Benoit болон хамтран ажиллагсад (2016) өмнө нь мэргэжилтнүүдийн гүйцэтгэж байсан туннелийн кодчилолын ажлыг авч, хүний тооцооллын төсөл болгон хувиргахаар шийдсэн. Үүний үр дүнд тэд кодчилох процессыг илүү боловсронгуй болгож, илүү уян хатан болгохын тулд илүү хямд, хурдан хийхийг шаарддаг.
Их Британид хийсэн сүүлийн 6 сонгуулийн үеэр бий болсон 18 үзүүлбэртэй ажиллахад Беноит, хамт олон нь микро коммунтын хөдөлмөрийн зах зээлд ажиллагсадтай хуваагдмал-стратеги хэрэглэдэг (Amazon Mechanical Turk болон CrowdFlower нь микро түвшний хөдөлмөрийн зах зээлийн жишээнүүд; , Бүлэг 4-ийг үзнэ үү). Судлаачид Тунхаг тус бүр авч, ял болгон хувааж. Дараа нь хүн өгүүлбэр бүрт кодлох схемийг хэрэглэсэн . Ялангуяа уншигчид эдийн засгийн бодлогыг (зүүн эсвэл баруун), нийгмийн бодлого (либерал эсвэл консерватив), эсвэл хоёулаа (5.5-р зураг) гэж ангилахыг уншигчдад ангилахыг хүссэн. Өгүүлбэр бүр таван өөр хүмүүсээр кодлогдсон байна. Эцэст нь, эдгээр рейтинг нь эерэг нөлөөний аль алиныг нь хамарсан статистик загварыг ашиглан хослуулсан . Беноит, хамт олон 20000 орчим хүнийг 1500 орчим хүнээс цуглуулсан байна.
Зураг 5.5: Benoit et al. (2016) . Эдийн засгийн бодлогыг (зүүн эсвэл баруун), нийгмийн бодлого (либерал эсвэл консерватив), эсвэл хоёуланг нь ангилахын тулд өгүүлбэр бүрийг уншигчдад ангилахыг хүссэн. Benoit et al. (2016) , зураг 1.
Олон түмний чанарыг үнэлэхийн тулд Беноит, хамт олон нь ижил төстэй журмыг ашиглан ижил төстэй тунхаглалд тулгуурласан улс төрийн шинжлэх ухааны чиглэлээр 10 гаруй профессор, дипломын оюутнуудтай байв. Хэдийгээр олон түмний үнэлгээний зэрэглэл нь шинжээчдийн үнэлгээнээс илүү хувьсагчтай байсан ч зөвшилцөлд хүрэх түвшний үнэлгээ нь зөвшилцлийн шинжээчдийн зэрэглэлийг маш сайн тохиролцсон (Зураг 5.6). Энэхүү харьцуулалт нь Galaxy Zoo-тай адил хүний тооцооллын төслүүд өндөр чанартай үр дүн гаргаж чадна гэдгийг харуулж байна.
Зураг 5.6: Шинжээчдийн тооцоолол ( \(x\) -axis) болон олон тооны тооцоолол ( \(y\) -axis) Их Британий 18 талын manifestos кодыг бичих үед (Benoit et al. 2016) . Магадгүй кодлогдсон гурван улс төрийн намууд (Консерватив, Хөдөлмөр, Либерал ардчилагчид), зургаан сонгууль (1987, 1992, 1997, 2001, 2005, 2005). Benoit et al. (2016) , зураг 3.
Үүний үр дүнд Беноит, түүний хамтрагчид олон нийтийг кодлох системийг ашигласнаар Manifesto Project-ийн ашигладаг шинэлэг кодчилолын системд боломжгүй юм. Жишээ нь, Manifesto Project нь 1980-аад оны дундуур кодлох схемийг боловсруулж байх үед онцлох сэдэв биш учир цагаачлалын сэдвээр илэрцүүдийг кодчилдоггүй. Энэ үед, энэ нь тунхаглалд буцаж, өөрсдийн мэдээллийн санг дахин боловсруулахад логистикийн хувьд боломжгүй юм. Тиймээс судлаачид улс төрийн цагаачлалыг судлах сонирхолтой байгаа нь азгүй зүйл биш юм. Гэсэн хэдий ч Benoit болон хамтран ажиллагсад нь тэдний тооцооллын системийг ашиглан өөрсдийн кодыг хийх боломжтой болсон.
Цагаачлалын бодлогыг судлахын тулд Нэгдсэн Вант Улсад 2010 оны Ерөнхийлөгчийн сонгуулиар 8 намын нэр дэвшсэн. Тунхаг тус бүрийн өгүүлбэр бүр нь цагаачлалын асуудалтай холбоотой эсэх, хэрэв тийм бол цагаачлал, төвийг сахисан, цагаачлалын эсрэг байсан эсэх зэргийг кодлогдсон. Тэдний төслийг хэрэгжүүлснээс хойш 5 цагийн дотор үр дүн нь байсан бөгөөд нийт 360 доллараар 22,000 гаруй хариулт цуглуулсан. Цаашилбал, хүмүүсийн хийсэн тооцоо нь шинжээчдийн өмнөх судалгааны үр дүнтэй тохирч байсан юм. Дараа нь хоёр сарын дараа судлаачид өөрсдийн олон нийтэд зориулсан кодчиллыг хэвшүүлсэн. Хэдхэн цагийн дотор тэд олон нийтэд зориулсан кодчилсон өгөгдлийн олонлогтой ойрхон нягт холбоотой олон хүмүүс кодлосон өгөгдлийн санг үүсгэжээ. Өөрөөр хэлбэл хүний тооцоолол нь тэдгээрийг шинжээчдийн үнэлэмжтэй тохиролцсон улс төрийн бичвэрийг кодлоход хүргэсэн бөгөөд түүнийг дахин үйлдвэрлэх чадвартай болгосон. Цаашилбал, хүний тооцоолол нь хурдан, хямд байсан учраас тэдний цуглуулсан мэдээллийг өөрийн цагаачлалын тухай тодорхой судалгаанд өөрчилсөн нь хялбар байсан юм.
