論文の概要: Artificial Intelligence for the Internal Democracy of Political Parties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09529v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 09:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 08:49:26.585816
• Title: Artificial Intelligence for the Internal Democracy of Political Parties
• Title（参考訳）: 政党内部民主主義のための人工知能
• Authors: Claudio Novelli, Giuliano Formisano, Prathm Juneja, Giulia Sandri, Luciano Floridi,
• Abstract要約: この記事は、AIが政党内における民主的プロセスの測定と実施を強化することを主張している。 形式的パラメータや自己報告データ、調査のようなツールに依存することが多いIDDを測定する従来の方法の限界を特定します。 記事は、データプライバシに関する懸念、操作の可能性、テクノロジへの過信の危険性など、IDDのための機械学習の主なリスクについて考察することで、結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13194391758295113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The article argues that AI can enhance the measurement and implementation of democratic processes within political parties, known as Intra-Party Democracy (IPD). It identifies the limitations of traditional methods for measuring IPD, which often rely on formal parameters, self-reported data, and tools like surveys. Such limitations lead to the collection of partial data, rare updates, and significant demands on resources. To address these issues, the article suggests that specific data management and Machine Learning (ML) techniques, such as natural language processing and sentiment analysis, can improve the measurement (ML about) and practice (ML for) of IPD. The article concludes by considering some of the principal risks of ML for IPD, including concerns over data privacy, the potential for manipulation, and the dangers of overreliance on technology.
• Abstract（参考訳）: 記事では、AIは政党内の民主的プロセスの測定と実装を強化することができる、と論じている。 形式的パラメータや自己報告データ、調査のようなツールに依存することが多いIDDを測定する従来の方法の限界を特定します。 このような制限は、部分的なデータの収集、まれな更新、リソースに対する大きな要求につながります。 これらの問題に対処するために、自然言語処理や感情分析のような特定のデータ管理と機械学習(ML)技術は、IDDの測定(ML about)と実践(ML for)を改善することができると提案する。 記事は結論として、データプライバシに関する懸念、操作の可能性、テクノロジへの過信の危険性など、IDDにおけるMLの主なリスクについて検討している。

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