Drie jaar geleden vroegen we ons af: ‘Hoe kunnen machine learning en Natural Language Processing (NLP) helpen bij platforms voor digitale democratie?’ CitizenLab ontwikkelde een functie die precies datgene doet.
In 2022 lanceerden we namelijk onze functie ‘Insights’. Deze functie helpt je bij het analyseren en categoriseren van feedback uit je community op je participatieplatform. Dit is met name waardevol voor lokale overheden die bij participatieprojecten veel tekst verzamelen over een breed scala aan onderwerpen.
Met behulp van geautomatiseerde categorisering kunnen participatiemedewerkers duizenden reacties met kwalitatieve input binnen enkele minuten verwerken. Daardoor bespaar je kostbare tijd en middelen, zodat je zelf nog meer waarde kunt toevoegen aan je projecten.
Wij zijn ervan overtuigd dat dit nog maar het begin is. Burgerparticipatie is meer dan alleen het verwerken van input in categorieën of het tellen van het aantal posts. Daarom hebben we ook andere vormen van AI ingebouwd in ons platform, waaronder een visuele ‘woordenwolk’ gebouwd met behulp van NLP. Hiermee visualiseer je eenvoudig geclusterde reacties op je platform.
Vier manieren voor gemeenten om onze Insights tool te gebruiken:
AI helpt je om kwalitatieve input te verwerken
Met behulp van AI en NLP leest onze tool de diepere betekenis en context achter elke post. De tool kan bepalen of een bepaalde post semantisch gerelateerd is aan een categorie, en vervolgens aanbevelingen geven.
Met een druk op de knop krijgen participatiemedewerkers aanbevelingen van de relevante categorieën voor de post.
Dit helpt participatiemedewerkers om efficiënt de tekstuele reacties van inwoners te verwerken. Voor participatieprojecten met honderden reacties kan het normaliter namelijk veel tijd en geld kosten om de inzichten te verwerken, te analyseren en te doorgronden. Met ons platform krijgen participatiemedewerkers met één klik op de knop aanbevelingen voor de relevante categorieën van de posts.
Zie direct waar mensen over praten
We gebruiken een NLP-model voor de analyse van de populairste trefwoorden en concepten waar de community over praat. De populairste trefwoorden zijn daarna gevisualiseerd op een kaart. Ze worden weergegeven in verhouding tot hun belang en geclusterd met trefwoorden die regelmatig samen voorkomen.
Participatiemedewerkers krijgen een overzicht van alle trefwoorden die trending zijn binnen de community.
De visuele weergave helpt je om snel te begrijpen waar mensen het over hebben binnen de community. Ook kun je thema’s groeperen in volgorde van belangrijkheid. Zo zie je snel de trends, veranderingen en tekortkomingen in het huidige project, waardoor je kunt beslissen of een gedetailleerde analyse nodig is voor de volgende stappen.
Onbevooroordeeld bij het ordenen van data
Trefwoorden die vaak samen worden besproken, staan in hetzelfde gebied van de kaart. Deze groep trefwoorden laat de belangrijkste onderwerpen en thema’s zien die de community bespreekt. De participatiemedewerkers kunnen vervolgens interactief met de kaart trefwoorden selecteren, tags aanmaken, filteren of posts doorzoeken.
Participatiemedewerkers kunnen makkelijk met trefwoorden werken, tags aanmaken, filteren en zoeken naar posts.
Dit helpt je om input intuïtief op de kaart te verwerken in plaats van individuele posts door te nemen op een omslachtige spreadsheet. Belangrijker nog: je hoeft niet langer van tevoren een lijst met categorieën op te stellen. Zo ga je onbevooroordeeld te werk, wat ervoor zorgt dat je automatisch focust op wat de community ziet als prioriteit.
AI biedt een inclusief overzicht van de community
Hoe vaker een trefwoord voorkomt, hoe centraler en visueel opvallender dit woord wordt. Dit helpt je om gemakkelijk belangrijke onderwerpen te spotten. Onze woordenwolk laat niet alleen de belangrijkste trending topics zien, maar clustert ook trefwoorden die misschien geen deel uitmaken van de grotere discussie.
Een stadsplanningsproject van een van onze klanten toonde bijvoorbeeld aan dat de meeste inwoners geïnteresseerd waren in parken en natuur. Een gerelateerde groep van trefwoorden over het studentenleven was echter ook geclusterd in de hoek van de woordenwolk. Dit kon invloed hebben op het stadsplanningproject, en ook op hoe en voor wie het project werd ontworpen. Door zowel trending onderwerpen als aanvullende onderwerpen te tonen, helpt ons platform je om inclusiever te zijn bij je analyse.
Participatiemedewerkers kunnen op de kaart gemakkelijk de belangen van minderheden herkennen.
Dit helpt je om gemakkelijk de belangen van minderheden te herkennen, en verder te analyseren wat hun behoeften zijn.
Wat staat er verder op de planning met Community Insights van CitizenLab?
Onze Insights-functie werkt op dit moment in zestien talen, waaronder Engels, Nederlands, Duits, Frans, Spaans, Arabisch en Pools. Op dit moment verbeteren we de nauwkeurigheid van de huidige talen, terwijl we ook nieuwe talen blijven toevoegen. Daarnaast onderzoeken we hoe we de tool verder kunnen gebruiken door deze uit te breiden naar enquêtes, de analyse van reacties en andere kwalitatieve input die je op het platform verzamelt.
Blijf op de hoogte van meer spannende updates in de komende weken en maanden!
Meer lezen over de AI-functies van CitizenLab:
- Op onze platformpagina
- In onze casestudy over het gebruik van NLP door Youth4Climate
