Review article
https://doi.org/10.32676/n.10.6
Kako profilirati birače u političkim kampanjama primjenom umjetne inteligencije?
Alen Kišić
; Zona Sjever Ltd.
Abstract
Umjetna inteligencija i strojno učenje velikom brzinom mijenjaju sve sfere društva, pa tako i način
kako funkcioniraju političke kampanje. U ovom se radu ispituje primjena dva algoritma strojnog učenja,
klasteriranja i neuronske mreže, u svrhu profiliranja birača u političkim kampanjama. Empirijsko istraživanje
koristi podatke društvene mreže Facebook o aktivnostima političkih kandidata na lokalnim izborima
u Francuskoj, s fokusom na sadržaj koji kandidat kreira i odjek koji to izaziva. Analizirani su podatci za
kandidate na izborima u 41 gradu u Francuskoj. Podatci su uključivali varijable koje se odnose na broj
dijeljenih događaja, fotografija, poveznica, videa i statusa, kao i komentare na sadržaj. Prikupljanje podataka
društvenih mreža jednostavnije je i jeftinije od tradicionalnih načina prikupljanja javnog mnijenja.
Primjenom umjetnih neuronskih mreža kreirani su prediktivni modeli ishoda izbora i identificirane
su varijable koje su prediktori ishoda izbora. Primjena algoritma klasteriranja na varijablama koje su
najznačajniji prediktori izbora omogućila je segmentaciju birača u homogenije skupine prema interesima.
Hibridni pristup prediktivnog i deskriptivnog modela temeljem algoritama strojnog učenja omogućio je
profiliranje birača. Ovo istraživanje primjenjuje strojno učenje i umjetnu inteligenciju u politici te daje uvide
u kvalitete profiliranja birača koje se temelji na podatcima društvene mreže.
Keywords
umjetna inteligencija, strojno učenje, prediktivni modeli, profiliranje
Hrčak ID:
324395
URI
Publication date:
19.12.2024.
Visits: 0 *