Toen de Verenigde Staten zich vorig jaar terugtrokken uit het klimaatakkoord van Parijs, 20 staten, waaronder New York en Californië, besloten een nieuwe, niet-federale overeenkomst om de klimaatverandering en de uitstoot van broeikasgassen aan te pakken.

Volgens Purdue University hoogleraar politieke wetenschappen Eric Waltenburg, veel zinvolle beleidsbeslissingen zoals deze vinden plaats op staatsniveau, maar worden grotendeels genegeerd door het publiek. Hij werkt samen met Dan Goldwasser, assistent-professor informatica, om mensen te helpen de impact van beslissingen op staatsniveau beter te begrijpen. Samen leiden ze een project gericht op het ontwikkelen van een voorspellingsmodel om het stemgedrag van de staatswetgever te voorspellen.

"Als ons project werkt zoals ik hoop, het zal het beleidsvormingsproces openen en mensen zullen een beter idee hebben van wat de wetgevende resultaten kunnen zijn, "Zei Waltenburg. "Het zou het wetgevende proces van de staat voor het publiek demystificeren."

Staatswetgevers zijn vergaderingen van gekozen leden die stemmen over wetten en beleid voor hun staat. Bij hoofdelijke stemming, de naam van elke wetgever wordt genoemd, en ze moeten aangeven of ze voor of tegen een bepaald stuk wetgeving zijn. Met behulp van openbare bronnen zoals Twitter, politieke blogs, krantenberichten en historische appèlgegevens van het afgelopen decennium, computerwetenschappers die met Waltenburg samenwerken, zullen machine learning-technieken gebruiken om te voorspellen op welke manier een wetgever over een bepaald wetsvoorstel kan stemmen.

"Wat we proberen te doen is de belangrijkste krachten te identificeren - ik noem ze geopenbaarde voorkeuren - onder wetgevers en die voorkeuren te gebruiken om resultaten te voorspellen, Waltenburg zei. "We hebben enorme hoeveelheden historische appèlgegevens op staatsniveau, en met die gegevens zijn we in staat om relationele matrices te produceren voor hoe elke wetgever stemt in relatie tot elk ander lid van de wetgevende macht."

uiteindelijk, ze willen een website maken waar mensen naartoe kunnen gaan om de uitkomst van een bepaald stuk wetgeving te voorspellen. Goldwasser voegde eraan toe dat de impact van beslissingen die op staatsniveau worden genomen groter zijn dan mensen denken, ondanks het feit dat ze niet dezelfde dekking zullen krijgen als die op nationaal niveau.

"We hopen echt dat dit een openbare dienst is die mensen in staat stelt hun vertegenwoordigers verantwoordelijk te houden en op zijn minst beter geïnformeerde beslissingen te nemen als ze naar de stembus gaan. ', aldus Goldwasser.

Tegen het einde van de zomer, hun project zal zich buiten de staat Indiana hebben uitgebreid tot Oregon en Wisconsin, waar ze hun voorspellingsmodel zullen testen op de lagere kamers van die staten. uiteindelijk, ze willen hun model transformeren van statisch naar dynamisch, het binnenhalen van realtime gegevens van Twitter en andere online bronnen, zodat het model de relationele matrix kan aanpassen wanneer de onthulde voorkeuren binnenkomen.

"Een van de vragen die we stellen is:hoe kunnen we online bronnen zoals Twitter of berichtgeving gebruiken om het model dat we hebben over die voorkeuren dynamisch bij te werken?", zei Goldwasser. "Wanneer hoe een staatswetgever zich gaat gedragen, wordt niet expliciet vermeld, we kunnen leren om hun gedrag af te leiden."

Het team heeft een statisch model voor het Indiana House, maar wil uiteindelijk een voorspellingsmodel ontwikkelen voor alle staten en hun kamers. Hun project was een van de acht projecten die door het Purdue's Integrative Data Science Initiative werden geselecteerd om voor een periode van twee jaar te worden gefinancierd. Het initiatief zal interdisciplinaire samenwerking aanmoedigen en voortbouwen op de sterke punten van Purdue om de universiteit te positioneren als leider in datawetenschappelijk onderzoek en zich te concentreren op een van de vier gebieden:gezondheidszorg; verdediging; ethiek, samenleving en beleid; en grondbeginselen, methoden, en algoritmen. De onderzoekslijnen van het Integrative Data Science Initiative worden gehost door Purdue's Discovery Park.

"Hoewel het idee van het voorspellen van wetgevende stemmen een vrij conventioneel politiek-wetenschappelijk onderwerp is, Dan's expertise stelt ons in staat een voorspellingsmodel te ontwikkelen dat veel verder gaat dan waar de meeste politicologen zijn gekomen, " zei Waltenburg. "Het project waaraan we werken is een goed voorbeeld van hoe de middelen en faculteit van Purdue elkaar helpen ideeën te implementeren en samen te werken over campus en disciplines heen."