Jonge wetenschappers van de Universiteit van Auckland en de Victoria Universiteit van Wellington hebben een nieuwe manier bedacht om erachter te komen welke partij of partijen in het Nieuw-Zeelandse parlement een bepaald politiek debat of discours domineren.

Te Pūnaha Matatini Whanau leden Ben Curran en Demival Vasques Filho (Universiteit van Auckland), en Kyle Higham en Elisenda Ortiz (Victoria University of Wellington) werkten samen aan het project, en hun onderzoeksresultaten zijn zojuist gepubliceerd in PLoS ONE , een toonaangevend internationaal wetenschappelijk tijdschrift.

hun papier, "Kijk wie er aan het woord is:twee-mode-netwerken als weergaven van een onderwerpmodel van parlementaire toespraken in Nieuw-Zeeland, " laat zien hoe de populariteit van verschillende onderwerpen die in het Parlement worden besproken in de loop van de tijd verandert, en stelt een aanpak voor die kan onthullen welke partij of partijen het debat domineren binnen bepaalde onderwerpen.

"Het is voor elke samenleving moeilijk om eenvoudig en gemakkelijk het politieke debat en de discussie in de loop van de tijd te volgen, ", zegt co-auteur Demival Vasques Filho. "Met het grote aantal toespraken van parlementsleden, het wordt onmogelijk om ze allemaal te behandelen met behulp van [bestaande] kwalitatieve benaderingen. Deze nieuwe methode kan een samenvatting geven van de activiteiten van parlementsleden en hoe zij omgaan met onderwerpen die van belang zijn voor de Nieuw-Zeelandse samenleving."

Hoewel alle politieke toespraken in het Nieuw-Zeelandse parlement openbaar beschikbaar zijn via een database genaamd Hansard, de grote hoeveelheid details en documentatie die het produceert, zou de meeste mensen ervan weerhouden om het te openen of te gebruiken.

De nieuwe methode maakt gebruik van machine learning om alle documenten in Hansard te analyseren en te groeperen op onderwerp. De aanwezigheid van trefwoorden maakt het mogelijk om het kernonderwerp of -onderwerpen te identificeren - bijvoorbeeld opleiding, huisvesting, economie, enzovoort – van elk document. Het algoritme maakt het daarom mogelijk om conclusies te trekken over de onderwerpen van vele duizenden documenten in Hansard zonder dat iemand ze allemaal hoeft te lezen. Statistische informatie die van belang is, kan vervolgens uit de gegevens worden gehaald.

"Wij geloven dat een groot aantal mensen baat kan hebben bij deze nieuwe aanpak, ", zegt Demival. "Politieke wetenschappers, bijvoorbeeld, kunnen het gebruiken om hun analyses te ondersteunen. Journalisten kunnen er ook van profiteren, omdat het helpt om meer transparantie te bieden aan politieke activiteiten. We streven er ook naar om het publiek in de nabije toekomst gemakkelijk toegankelijk te maken, zodat iedereen de activiteit en betrokkenheid van zijn parlementaire vertegenwoordigers kan volgen."