GOVERNMENT DIGITALIZATION: EVALUATING EFFECTIVENESS AND RISKS FROM PUBLIC PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation is one of Russia’s national goals and development objectives. Therefore, monitoring sociological studies aimed at collecting public perceptions of effectiveness and risks of government digitalization are highly relevant. The goal of this paper is to evaluate the effects of government digitalization from the public perspective. The subject of the study is the interaction between the state (public authorities and state institutions) and citizens with the use of digital technologies during the performance of publicly relevant government functions. The primary method of the study is a representative sociological public survey. The results presented in the paper contain an evaluation of the effectiveness of government digitalization from the citizens’ perspective, an analysis of the public readiness to engage in digital interaction with the public authorities as well as an evaluation of the risks associated with government digitalization, as perceived by the public. The paper demonstrates that a vast majority of Russians (88.2 percent) have engaged in digital interaction with the state over the past year. The study concludes that while overall evaluation of government digitalization effectiveness in terms of improving governance quality is positive, some areas are more problematic. For instance, less than a quarter of the respondents feels that the use of digital technology has improved the quality of education. Despite significant experience in digital interaction with the state, most respondents are not always ready to choose the digital channel for every issue. The choice of digital channel over other possible interaction means mostly depends on digital skills. The respondents evaluate the risks associated with government digitalization as high. Better educated respondents with higher digital skills are more likely to note that government digitalization risks are substantial, compared to other citizens. The novelty of the study is related to developing and implementing sociological instruments for measuring effectiveness and risks of government digitalization as perceived by the public. The paper recommends to account for the public evaluation of digital government effectiveness and risks while planning and implementing the government’s digital transformation initiatives at the federal and at the regional level.
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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 | 0,027 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».