論文の概要: India nudges to contain COVID-19 pandemic: a reactive public policy
analysis using machine-learning based topic modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06619v2
- Date: Sat, 3 Oct 2020 08:09:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 04:38:41.943199
- Title: India nudges to contain COVID-19 pandemic: a reactive public policy
analysis using machine-learning based topic modelling
- Title（参考訳）: インド、新型コロナウイルスのパンデミックを阻止へ-機械学習に基づくトピックモデリングを用いた政策分析
- Authors: Ramit Debnath and Ronita Bardhan
- Abstract要約: インドは新型コロナウイルスの感染拡大を受け、2020年3月25日に13億人を封鎖した。
本研究では、政府が新型コロナウイルス対策の政策を政策セクター全体でどのように形成したかを検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: India locked down 1.3 billion people on March 25, 2020 in the wake of
COVID-19 pandemic. The economic cost of it was estimated at USD 98 billion,
while the social costs are still unknown. This study investigated how
government formed reactive policies to fight coronavirus across its policy
sectors. Primary data was collected from the Press Information Bureau (PIB) in
the form press releases of government plans, policies, programme initiatives
and achievements. A text corpus of 260,852 words was created from 396 documents
from the PIB. An unsupervised machine-based topic modelling using Latent
Dirichlet Allocation (LDA) algorithm was performed on the text corpus. It was
done to extract high probability topics in the policy sectors. The
interpretation of the extracted topics was made through a nudge theoretic lens
to derive the critical policy heuristics of the government. Results showed that
most interventions were targeted to generate endogenous nudge by using external
triggers. Notably, the nudges from the Prime Minister of India was critical in
creating herd effect on lockdown and social distancing norms across the nation.
A similar effect was also observed around the public health (e.g., masks in
public spaces; Yoga and Ayurveda for immunity), transport (e.g., old trains
converted to isolation wards), micro, small and medium enterprises (e.g., rapid
production of PPE and masks), science and technology sector (e.g., diagnostic
kits, robots and nano-technology), home affairs (e.g., surveillance and
lockdown), urban (e.g. drones, GIS-tools) and education (e.g., online
learning). A conclusion was drawn on leveraging these heuristics are crucial
for lockdown easement planning.
- Abstract（参考訳）: インドは新型コロナウイルスの感染拡大を受け、2020年3月25日に13億人を封鎖した。
経済コストは98億米ドルと見積もられたが、社会的コストはまだ不明である。
本研究は、政府による新型コロナウイルス対策の取組みについて検討した。
一次データは、政府計画、政策、プログラムイニシアチブ、成果のプレスリリースとして、広報情報局 (PIB) から収集された。
PIBから396の文書から260,852語のテキストコーパスが作成された。
テキストコーパス上で潜在ディリクレ割当(lda)アルゴリズムを用いた教師なしのマシンベーストピックモデリングを行った。
政策部門で高い確率の話題を抽出するために行われた。
抽出された話題の解釈は、政府の批判的政策ヒューリスティックスを引き出すためのヌージ理論レンズによってなされた。
以上の結果から,ほとんどの介入は外的トリガーを用いて内因性核生成を目標とした。
特に、インド首相の恨みは、全国のロックダウンや社会的距離の基準に深刻な影響を及ぼすことになった。
同様の効果は公衆衛生(公共空間におけるマスク、免疫のためのヨガとエアルヴェーダ)、輸送(例えば、隔離区に改造された古い列車)、マイクロ、中小企業(例えば、ppeとマスクの急速な生産)、科学技術部門(例えば、診断キット、ロボット、ナノテクノロジー)、内務(例えば、監視とロックダウン)、都市(例えば、ドローン、gis-ツール)、教育(例えば、オンライン学習)でも見られた。
これらのヒューリスティックを活用するという結論は、ロックダウンの緩和計画に不可欠である。
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