Finding Conflicts of Opinion in Citizen Participation Platforms
Identifier des conflits d'opinions dans des plateformes participatives
Résumé
Online citizen participation platforms are powerful democratic tools that allow large numbers of contributors to be involved in public decision-making. However, for large groups of contributors to collaborate, we need to provide tools for users and decision makers to navigate and understand high volumes of content. Towards this goal, we introduce an approach based on natural language processing to detect pairs of contradictory and equivalent proposals in online citizen participation contexts. We apply this approach on two major national citizen consultations: the République Numérique and Revenu Universel d'Activité consultations. We highlight the potential of our method in two use cases. First, our method is a high-quality tool for finding idea communities in online content. Second, we demonstrate that the method improves on the state-of-the-art for finding relevant complementary content for a user, by identifying new relevant views for 76 % of the proposals tested.
Les plateformes de participation citoyenne en ligne sont des outils démocratiques puissants qui permettent à un grand nombre de contributeurs de participer à la prise de décision publique. Cependant, pour que de grands groupes de contributeurs puissent collaborer, nous devons fournir des outils permettant aux utilisateurs et aux décideurs de parcourir et de comprendre de grands volumes de contenu. Dans cette optique, nous présentons une approche basée sur le traitement automatique du langage naturel pour détecter des paires de propositions contradictoires et équivalentes dans un contexte de participation citoyenne en ligne. Nous appliquons cette approche à deux consultations citoyennes nationales majeures : celle sur le projet de loi République Numérique et celle autour de l'élaboration d'un Revenu Universel d'Activité. Nous mettons en évidence le potentiel de notre méthode dans deux cas d'utilisation. Tout d'abord, notre méthode est un outil très performant pour trouver des communautés d'idées dans les contenus en ligne. Ensuite, nous démontrons que la méthode améliore l'état de l'art en matière de recherche de contenu complémentaire pertinent pour un utilisateur, en identifiant de nouveaux points de vue pertinents pour 76 % des propositions testées.