Вычислительная политика
Вычислительная политика — это пересечение информатики и политологии . Эта область предполагает использование вычислительных методов, таких как инструменты анализа и методы прогнозирования, для представления решений вопросов политических наук. Исследователи в этой области используют большие наборы данных для изучения поведения пользователей. [1] Типичными примерами таких работ являются создание классификатора для прогнозирования политической предвзятости пользователей в социальных сетях или обнаружение политической предвзятости в новостях . Эта дисциплина тесно связана с цифровой социологией . Однако основное внимание вычислительной политики уделяется политическим проблемам и анализу.
Вычислительная политика часто используется в политических кампаниях, нацеленных на отдельных лиц в рекламных целях. [2] [3]
Методы и приложения [ править ]
Хотя не существует четко определенного источника данных для исследований, проводимых в области вычислительной политики, наиболее распространенными источниками являются веб-сайты социальных сетей и стенограммы политических дебатов. [4] Для компьютерного моделирования поведения агентов используются различные методы . [5] [4] Анализ социальных сетей часто используется для моделирования и анализа данных с сайтов социальных сетей, при этом узлы на графике представляют отдельных пользователей, а ребра представляют различные формы взаимодействия между пользователями. [4] Методы обработки естественного языка используются для текстовых данных, таких как текст из сообщений в социальных сетях и стенограммы политических дебатов. [4] Например, анализ настроений , при котором алгоритмы используются для классификации фрагмента текста как положительного, отрицательного или нейтрального по настроению, может использоваться для прогнозирования мнения пользователей социальных сетей о политических партиях или кандидатах. [4] Различные другие алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования политической предвзятости в источниках новостей, политической принадлежности пользователей социальных сетей, а также того, являются ли статьи политических новостей фейковыми новостями или нет. [4] Вычислительные модели часто используются для изучения когнитивного поведения, связанного с политическим контекстом, включая связь между мозгом и поляризацией или идеологическим мышлением. [6]
в политических Использование кампаниях
Дисциплина вычислительной политики возникла с растущим использованием социальных сетей и недавними прорывами в вычислительных методах. [4] [2] Социальные сети предоставили научным исследователям и стратегам кампаний беспрецедентный объем скрытых данных, генерируемых пользователями, а в области компьютерных наук недавно произошли разработки в области хранения и управления большими коллекциями данных. [2] Вычислительная политика представляет собой большой сдвиг в политологических исследованиях, поскольку можно эффективно собирать большой объем информации об отдельных лицах, а не в совокупности. [4] [2] Эту информацию можно использовать для эффективного таргетинга на потенциальных избирателей. Одной из первых политических кампаний, в которых использовалась вычислительная политика, была кампания Барака Обамы в 2012 году . Примером источника данных, использованного в кампании, были пользовательские данные из созданного для нее приложения Facebook. Кампания разработала индекс «вероятности явки», чтобы сосредоточить внимание на явке избирателей, которые уже, вероятно, отдали предпочтение Обаме. [2] [7] С тех пор растет число компаний, занимающихся политическими данными , то есть частных компаний, которые продают регистрацию избирателей, привязанную к данным потребителей. [3] [7] Одной из таких компаний по обработке данных является i360, финансируемая братьями Кох . Многочисленные клиенты i360 одержали победу на промежуточных выборах в США в 2014 году . [7]
Критика [ править ]
Стратегии кампании, связанные с вычислительной политикой, были встречены критикой. Некоторые исследователи выражают обеспокоенность по поводу конфиденциальности избирателей, которая связана с новыми методами воздействия на отдельных избирателей, поскольку в Соединенных Штатах отсутствует регулирование защиты потребительских данных. [3] Они подчеркивают информационную асимметрию , которая возникает из-за большого объема данных, которые кампании имеют об отдельных избирателях, в то время как избиратели не знают точно, что кампании делают с их информацией. [2] [7] По мнению этих исследователей, характер «черного ящика» алгоритмов, обрабатывающих данные избирателей, усугубляет эту проблему, поскольку трудно понять, как данные обрабатываются алгоритмами. [2] [7] Зейнеп Туфекчи , профессор и социолог, считает, что информационная асимметрия, вызванная недавними событиями в вычислительной политике, нанесет вред политическому дискурсу в публичной сфере, особенно во взаимодействии между политическими кампаниями и избирателями, поскольку идеям могут придаваться меньший вес по их собственным достоинствам и более высокий. в зависимости от того, кто представляет идею, учитывая информацию, которую политические кампании имеют о своих потенциальных избирателях. [2] Эти исследователи также решают проблемы дискриминации, которые возникают в связи с вычислительной политикой, поскольку люди, которые, согласно моделям, с меньшей вероятностью будут голосовать, могут быть полностью проигнорированы в политическом маркетинге и информационно-просветительской деятельности. [2] [7] Туфецкий утверждает, что политические кампании могут представлять различную рекламу в зависимости от того, каким сообщениям потенциальный избиратель скорее всего симпатизирует, что позволяет политикам основывать свою платформу на небольших проблемах, которые эффективно мобилизуют нишевые группы избирателей, в то время как меньше внимания можно уделять более крупным проблемам. , более важные вопросы. [2] Кваме Акоса , защитник избирательных прав, пишет, что алгоритмы могут использоваться для дискриминации защищенных классов. [7] Кроме того, он заявляет, что знание лиц, за которыми следят брокеры данных, может создать сдерживающий эффект в политическом дискурсе. [7] Междисциплинарный исследователь Ашу М.Г. Соло отмечает, что положительным аспектом вычислительной политики является то, что она приведет к более эффективному использованию расходов в политических кампаниях. [8] Поляризация и конфиденциальность широко обсуждались в этой области, однако массовая адаптируемость платформ социальных сетей привела к организованному использованию социальных сетей для формирования общественного мнения во время кризиса, как это было в ситуации Россия-Украина в 2022 году или естественного кризиса, такого как COVID-19. пандемия. [9] Такое использование социальных сетей связано с информационной войной и поднимает вопросы об этике и регулировании владения данными, справедливых алгоритмах и использовании методов жюри для модерации контента. [9]
Ссылки [ править ]
- ^ Уинстон, Патрик Х.; Финлейсон, Марк А. «Вычислительная политика» . Исследовательские ворота . S2CID 7589841 .
- ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж Туфекчи, Зейнеп (2 июля 2014 г.). «Общественное проектирование: большие данные, наблюдение и вычислительная политика» . Первый понедельник . дои : 10.5210/fm.v19i7.4901 . ISSN 1396-0466 .
- ^ Jump up to: а б с Честер, Джефф; Монтгомери, Кэтрин К. (31 декабря 2017 г.). «Роль цифрового маркетинга в политических кампаниях» . Обзор интернет-политики . 6 (4). дои : 10.14763/2017.4.773 . hdl : 10419/214047 . ISSN 2197-6775 .
- ^ Jump up to: а б с д и ж г час ЕС Хак, Т. Брауд, Ю. Д. Квон и П. Хуэй, «Обзор вычислительной политики», в IEEE Access , vol. 8, стр. 197379-197406, 2020 г., doi: 10.1109/ACCESS.2020.3034983.
- ^ Ким, Сон Ён (28 сентября 2020 г.). «Вычислительные модели принятия политических решений» . Оксфордская исследовательская энциклопедия политики . дои : 10.1093/акр/9780190228637.013.881 . ISBN 978-0-19-022863-7 . Проверено 4 июня 2021 г.
- ^ Змигрод, Леор; Цакирис, Манос (12 апреля 2021 г.). «Вычислительные и нейрокогнитивные подходы к политическому мозгу: ключевые идеи и будущие направления политической нейробиологии» . Философские труды Королевского общества B: Биологические науки . 376 (1822): 20200130. doi : 10.1098/rstb.2020.0130 . ПМЦ 7935136 . ПМИД 33611999 .
- ^ Jump up to: а б с д и ж г час Акоса, Кваме Н. (2014–2015 гг.). «Взлом одностороннего зеркала: как вычислительная политика вредит конфиденциальности избирателей, и предлагаемые нормативные решения» . Журнал права интеллектуальной собственности, СМИ и развлечений Фордхэма . 25 :1007.
- ^ Соло, Ашу МГ. «Новые области разработки государственной политики, политической инженерии, вычислительной государственной политики и вычислительной политики». Материалы Международной конференции по электронному обучению, электронному бизнесу, корпоративным информационным системам и электронному правительству (EEE). Руководящий комитет Всемирного конгресса по информатике, вычислительной технике и прикладным вычислениям (WorldComp), 2011 г.
- ^ Jump up to: а б Хак, Эхсан-Ул; Тайсон, Гарет; Брауд, Тристан; Хуэй, Пан (28 июня 2022 г.). «Использование социальных сетей для информационного разделения и войны». Материалы 33-й конференции ACM по гипертексту и социальным сетям . ХТ '22. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 259–262. дои : 10.1145/3511095.3536372 . ISBN 978-1-4503-9233-4 . S2CID 249872702 .