Gábor András: Policy Modelling a társadalmi innováció kontextusában

329 views

Published on

Elhangzott a Magyar Közgazdasági Társaság 50. vándorgyűlésének Informatikai szekciójában, 2012, Eger.

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Gábor András: Policy Modelling a társadalmi innováció kontextusában

  1. 1. „Policy Modellinga társadalmi innovációkontextusában Dr. Gábor András Corvinno Kft agabor@corvinno.hu
  2. 2. Policy modelling•  Probléma felmerülése (pl. családon belüli erőszak)•  Probléma elemzése•  Javaslat – intézkedés tervezete•  Hatástanulmány•  Visszajelzések q  stakeholder-ek széleskörű bevonása q  transzparencia•  Stratégiai kommunikáció: szempontok gazdagítása q  teljeskörűség, q  álláspontok artikulálása)•  Intézkedési terv („policy ) iteratív javítása
  3. 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. 4. „Big picture Ontológia karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment AdatbázisPolicymaker CEP Statisztika Adatvizualizáció
  5. 5. Intézkedés tervezet nyilvános vitára bocsájtása Post FórumPolicymaker
  6. 6. Társadalmi nyilvánosság a közösségi média bekapcsolásával API Post Comment FórumPolicymaker
  7. 7. A diskurzus feldolgozása API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment CommentPolicymaker
  8. 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. 9. A diskurzus feldolgozása API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment CommentPolicymaker
  10. 10. Ontológia
  11. 11. Ontológia megjelenítése
  12. 12. Navigálás az ontológiában
  13. 13. Tudástartalom bevitele, szerkesztése
  14. 14. Visszacsatolás a véleményezőkhöz API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment CommentPolicymaker
  15. 15. Tudástartalom megjelenítése
  16. 16. Ontológia és tudástár karbantartás Ontológia. karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment Policy maker •  Új tudástartalom feltöltése meglévő node-hoz ontológiában szereplő fogalomhoz •  Meglévő node-okhoz új reláció •  Új node beillesztése az ontológiába
  17. 17. Feldolgozás Ontológia. karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment Adatbázis Policy maker CEP Statisztika Adatvizualizáció
  18. 18. Adatvizualizáció Adatbázis CEP Statisztika Adatvizualizáció •  Eloszlások grafikus megjelenítése •  Véleménycentrumok dinamikus (időbeli vizsgálata) •  Véleménycentrumok távolsága •  Diskurzus tematizálása és áttematizálása
  19. 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. 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. 21. „Close the loop! Ontológia karbantartás Tudástár karbantartás API Post Szöveg- Szakterületi Tudástár Comment bányászat ontológia Fórum Comment Comment AdatbázisPolicymaker CEP Statisztika Adatvizualizáció
  22. 22. Problémák•  Személyazonosítás, személyiségi jogok,adatvédelem•  Motiváció•  Kultúra q  Vita- és q  Kommunikáció•  Érvek, tények, számok megbízhatósága q  Klímakutatás q  Extrém környezetvédők
  23. 23. Thank you foryour attention… …Q & A! agabor@corvinno.hu

×