• Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
No Downloads

Views

Total Views
167
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3

Actions

Shares
Downloads
2
Comments
0
Likes
1

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. „Policy Modelling”a társadalmi innovációkontextusában Dr. Gábor András Corvinno Kft agabor@corvinno.hu
  • 2. Policy modelling• Probléma felmerülése (pl. családon belüli erőszak)• Probléma elemzése• Javaslat – intézkedés tervezete• Hatástanulmány• Visszajelzések  stakeholder-ek széleskörű bevonása  transzparencia• Stratégiai kommunikáció: szempontok gazdagítása  teljeskörűség,  álláspontok artikulálása)• Intézkedési terv („policy”) iteratív javítása
  • 3. Példák a „policy” egyeztetésére• NFÜ akcióprogram társadalmi vita• Nemzeti konzultáció• Munka Törvénykönyve módosítás• Önkormányzat: türelmi zóna kijelölése• Fővárosi dugódíj• Liszt Ferenc téri vendéglők esti nyitvatartása• Horizon 2020• Családon belüli erőszak
  • 4. „Big picture” Ontológia karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment AdatbázisPolicymaker CEP Statisztika Adatvizualizáció
  • 5. Intézkedés tervezet nyilvános vitára bocsájtása Post FórumPolicymaker
  • 6. Társadalmi nyilvánosság a közösségi média bekapcsolásával API Post Comment FórumPolicymaker
  • 7. A diskurzus feldolgozása API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment CommentPolicymaker
  • 8. Szövegbányászat• A szövegbányászat strukturálatlan információkat elemez (mint pl. e-mail-ek, dokumentumok), hogy • adatokat (pl. tényállításokat) és • metaadatokat, információkat (pl. kategorizálás) nyerjen ki belőlük nyelvi vagy statisztikai technikákkal• Lehetővé teszi – legalábbis részlegesen – a még strukturálatlan adatok strukturálttá alakítását, amit aztán nyomon lehet követni, lehet mérni és be lehet építeni további analitikus modellekbe• A ma szövegbányászata ilyen módon a strukturálatlan adatokban megtalált minták, kategóriák, illetve ezek trendjeinek a meglévő, strukturált adatokkal való összevetési feladatává, valamint az ilyen módon kapott adatok hagyományos adatbányászati módszerekkel való további elemzésévé alakul át• a szövegbányászat során olyan tudásra, ismeretekre is szert kívánunk tenni, ami explicit módon nem volt benne a rendelkezésre álló dokumentum állományban (korpuszban), csak indirekt módon, rejtve, látensen• nagy mértékben épít az adatbányászat eredményeire (minták felismerése, adatreprezentáció előrejelzés, statisztikai összefüggések kimutatás)
  • 9. A diskurzus feldolgozása API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment CommentPolicymaker
  • 10. Ontológia
  • 11. Ontológia megjelenítése
  • 12. Navigálás az ontológiában
  • 13. Tudástartalom bevitele, szerkesztése
  • 14. Visszacsatolás a véleményezőkhöz API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment CommentPolicymaker
  • 15. Tudástartalom megjelenítése
  • 16. Ontológia és tudástár karbantartás Ontológia. karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment Policy • Új tudástartalom feltöltése meglévő node-hoz maker ontológiában szereplő fogalomhoz • Meglévő node-okhoz új reláció • Új node beillesztése az ontológiába
  • 17. Feldolgozás Ontológia. karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment Adatbázis Policy maker CEP Statisztika Adatvizualizáció
  • 18. Adatvizualizáció Adatbázis CEP Statisztika Adatvizualizáció • Eloszlások grafikus megjelenítése • Véleménycentrumok dinamikus (időbeli vizsgálata) • Véleménycentrumok távolsága • Diskurzus tematizálása és áttematizálása
  • 19. Complex Event Processing Adatbázis CEP Statisztika Adatvizualizáció• KEY ATTENTION MONITOR• Nagy tömegű adat, rövid feldolgozási idő• Profilok, patternek (minták) kialakítása• Együttes adatelőfordulásokra szabályok kidolgozása• Szabályok „elsütése” alapján cselekvés (pl. értesítés)
  • 20. Statisztika Adatbázis CEP Statisztika Adatvizualizáció• Kulcsszavak előfordulási gyakoriságai és időbeli eloszlásai• Felhasználók diskurzussal töltött idő adatai, megjelenési gyakoriságuk (ld. például Del Medico Imre)• Repository-hoz való fordulás (linkre kattintás) statisztikái• Korreláció a diskurzus (poszt+kommentek) és a visszacsatolt információ között• Bármilyen CSF (KST) és KPI (KTI), ami releváns
  • 21. „Close the loop!” Ontológia karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment AdatbázisPolicymaker CEP Statisztika Adatvizualizáció
  • 22. Problémák• Személyazonosítás, személyiségi jogok,adatvédelem• Motiváció• Kultúra  Vita- és  Kommunikáció• Érvek, tények, számok megbízhatósága  Klímakutatás  Extrém környezetvédők
  • 23. Thank you foryour attention… …Q & A! agabor@corvinno.hu