論文の概要: Studying Lobby Influence in the European Parliament

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11381v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 15:03:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 12:37:46.582625
• Title: Studying Lobby Influence in the European Parliament
• Title（参考訳）: 欧州議会におけるロビーの影響に関する研究
• Authors: Aswin Suresh, Lazar Radojevic, Francesco Salvi, Antoine Magron, Victor Kristof, Matthias Grossglauser
• Abstract要約: 欧州議会(EP)における法律制定過程における利害団体(趣味)の影響を研究するための方法を提案する。 我々は,EP(MEPs)のメンバーによるロビーの位置紙とスピーチの新しいデータセットを解析する。 これらのテキストを意味的類似性と包摂性に基づいて比較することにより、MEPとロビー間の解釈可能なリンクを発見することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6416874382490265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method based on natural language processing (NLP), for studying the influence of interest groups (lobbies) in the law-making process in the European Parliament (EP). We collect and analyze novel datasets of lobbies' position papers and speeches made by members of the EP (MEPs). By comparing these texts on the basis of semantic similarity and entailment, we are able to discover interpretable links between MEPs and lobbies. In the absence of a ground-truth dataset of such links, we perform an indirect validation by comparing the discovered links with a dataset, which we curate, of retweet links between MEPs and lobbies, and with the publicly disclosed meetings of MEPs. Our best method achieves an AUC score of 0.77 and performs significantly better than several baselines. Moreover, an aggregate analysis of the discovered links, between groups of related lobbies and political groups of MEPs, correspond to the expectations from the ideology of the groups (e.g., center-left groups are associated with social causes). We believe that this work, which encompasses the methodology, datasets, and results, is a step towards enhancing the transparency of the intricate decision-making processes within democratic institutions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,欧州議会(EP)における法律制定過程における利害グループ(趣味)の影響を研究するための自然言語処理(NLP)に基づく手法を提案する。 我々は,EP(MEPs)のメンバーによるロビーの位置紙とスピーチの新しいデータセットを収集し,分析する。 これらのテキストを意味的類似性と包摂性に基づいて比較することにより、MEPとロビー間の解釈可能なリンクを発見することができる。 このようなリンクの基幹データがない場合には、発見したリンクと、収集したデータセットを比較し、MEPとロビー間のリツイートリンクと、公開されたMEPのミーティングを比較して間接的検証を行う。 最適解法はAUCスコア0.77を達成し,いくつかの基準値よりも大幅に向上した。 さらに、関連するロビーのグループとMEPの政治グループとの間のリンクの集約分析は、グループのイデオロギーからの期待に対応している(例えば、中央左派グループは社会的原因と関連している)。 この研究は、方法論、データセット、結果を含むもので、民主的な組織における複雑な意思決定プロセスの透明性を高めるためのステップであると考えています。

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