Developing better Civic Services through Crowdsourcing: The Twitter Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Civic technology is a fast-developing segment that holds huge potential for a new generation of startups. A recent survey report on civic technology noted that the sector saw $430 million in investment in just the last two years. It's not just a new market ripe with opportunity it's crucial to our democracy. Crowdsourcing has proven to be an effective supplementary mechanism for public engagement in city government in order to use mutual knowledge in online communities to address such issues as a means of engaging people in urban design. Government needs new alternatives -- alternatives of modern, superior tools and services that are offered at reasonable rates. An effective and easy-to-use civic technology platform enables wide participation. Response to, and a ‘conversation’ with, the users is very crucial for engagement, as is a feeling of being part of a society. These findings can contribute to the future design of civic technology platforms. In this research, we are trying to introduce a crowdsourcing platform, which will be helpful to people who are facing problems in their everyday practice because of the government services. This platform will gather the information from the trending twitter tweets for last month or so and try to identify which challenges public is confronting. Twitter for crowdsourcing as it is a simple social platform for questions and for the people who see the tweet to get an instant answer. These problems will be analyzed based on their significance which then will be made open to public for its solutions. The findings demonstrate how crowdsourcing tends to boost community engagement, enhances citizens ' views of their town and thus tends us find ways to enhance the city's competitiveness, which faces some serious problems. Using of topic modeling with Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm helped get categorized civic technology topics which was then validated by simple classification algorithm. While working on this research, we encountered some issues regarding to the tools that were available which we have discussed in the ‘Counter arguments’ section.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».