¿Cómo puede la IA ayudar al trabajo de los científicos sociales cuando estudian a nuestros políticos electos? Los expertos en IA están desarrollando metodologías para apoyar la investigación política, en colaboración con investigadores del campo de las ciencias sociales. Los métodos son adecuados cuando se abordan cuestiones como las cuestiones del corazón, la integridad y la coherencia de los políticos con sus puntos de vista. Incluso pueden identificar el discurso de odio.

Una discusión con un colega dentro del campo de la ciencia política dio como resultado el estudio en el que está trabajando ahora Moa Johansson, profesora asociada del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería. La discusión abordó cómo la tecnología de IA puede beneficiar el trabajo de los politólogos. Junto con Ph.D. la estudiante Denitsa Saynova y el posdoctorado Bastiaan Bruinsma, desarrolla y adapta metodologías de IA para que funcionen bien en la investigación de los politólogos.

¿Por qué es útil?

Las metodologías tienen como objetivo ayudar a los científicos dentro de las disciplinas sociales a ver patrones en cómo los partidos políticos toman posiciones en diferentes temas.

"Puede ser utilizado por los politólogos para la interpretación", dice Moa Johansson y ejemplifica:

"¿Cuáles son las posiciones de los partidos sobre diferentes temas y cómo cambian estas posiciones con el tiempo? ¿Qué tipo de señales hay para futuras coaliciones en las que los partidos podrían estar pensando?"

¿Viven los políticos de acuerdo con sus palabras?

Una posibilidad es ver cómo los partidos políticos escriben y hablan sobre ciertos temas y luego poner eso en relación con sus prácticas políticas reales. Al igual que con el método llamado "modelado de temas". Esto puede, por ejemplo, ayudar a un investigador a ver si un tema cargado que recibe una gran cantidad de espacio en los debates y los programas de los partidos, obtiene un espacio equivalente en el trabajo político.

"Digamos que tenemos todos estos debates políticos. Siempre se afirma que ciertos temas como el crimen, el cambio climático y la inmigración se han vuelto más importantes. Al estudiar esto, en realidad se puede señalar y demostrar que no se han vuelto más importantes. Ha habido no ha habido más leyes sobre este tipo de temas en el riksdag sueco, por ejemplo", dice Bastiaan.

Un modelo que puede identificar el discurso de odio

Otra posibilidad con estas metodologías es identificar el discurso de odio. En este tipo de estudio, se puede utilizar el aprendizaje automático supervisado. El investigador no solo mapearía la frecuencia con la que aparece una palabra o un tema, sino que también agregaría la interpretación humana para enseñarle al modelo de IA a realizar evaluaciones avanzadas del texto y decidir si contiene discurso de odio o no.

Un solo método no es suficiente

Al igual que con todo el aprendizaje automático con una gran cantidad de datos, se requiere mucho trabajo para elegir la metodología, preparar los datos, entrenar el modelo y ajustar sus parámetros.

"La gente tiende a pensar que simplemente pasas toda la Wikipedia a través de esta red neuronal muy grande y te puede decir el futuro", dice Denitsa.

Ella señala que no es suficiente usar una sola técnica para poder interpretar algo tan complejo, sino que dividen las preguntas en cosas más pequeñas que pueden responder.

Denitsa cree que ha sido un desafío y, por lo tanto, interesante colaborar con politólogos y científicos sociales, ya que ella misma proviene de un campo muy técnico. Afirma que la colaboración interdisciplinaria ha generado nuevas perspectivas de investigación y métodos, así como una terminología extendida. + Explora más

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