HCC: Large: Social-Computational Support of Civic Engagement in Public Policymaking

HCC:大:公民参与公共政策制定的社会计算支持

基本信息

  • 批准号:
    1314778
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 221.59万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-09-15 至 2017-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The overarching goals of this work are to understand and to provide socio-computational support for improving the entire cycle of technology-enabled civic engagement: (1) recruitment of people with a stake in the issues; (2) deliberative discussion in which they learn about the policy issues, engage with each other, voice questions and recount experiences; and (3) consensus building in which participants move toward collaborative content-creation, summarization of the knowledge that has emerged in discussion and the development of agreement around key points. In practice, efforts to use social media for citizen policy consultations often fell far short of their knowledge-generating and democracy-reinforcing goals. There thus is a crucial need to discover how to design civic engagement spaces that leverage the potential of social media, so that they support not simply more participation but rather better participation that will benefit both the policymakers seeking input and the citizens who participate in the discussion. To achieve this goal, the project integrates computer science research on natural language learning for social-computational systems, human-computer interaction research on online communities, social media design, and social science research on motivation and individual and group deliberative processes. The research will advance behavioral science understanding of the relationship between individual characteristics and successful e-deliberation; the communicative processes that characterize successful e-deliberation; and the group processes and moderator behaviors that promote a shift from open discussion to consensus building. It will advance the state-of-the-art in natural language processing by developing joint human-computer text analysis techniques to (1) promote on-line civic engagement in policy discussions and (2) facilitate deliberative moderation in this collaborative online setting. It will add to human-computer interaction by advancing recommender systems, online communities, and social media research to support mentoring activities and engagement with alternate points of view. Finally, it will extend scientific understanding of how to motivate and support broader, better citizen participation in public policymaking.The work will have at least five broader impacts: (1) increase understanding of, and infrastructure for, e-participation in policy-making, and provide annotated datasets of civic deliberations for use by other researchers; (2) enhance education through graduate and undergraduate mentoring and development of a new interdisciplinary course on Online Civic Engagement; (3) promote STEM education diversity with programs for middle and high school girls; (4) provide community and government outreach activities; (5) benefit society by improved civic engagement in policymaking in general.
这项工作的总体目标是理解和提供社会计算支持,以改善基于技术的公民参与的整个周期:(1)招募在问题中拥有股份的人; (2)他们了解政策问题,互相互动,语音问题和重新计算经验的讨论; (3)参与者朝着协作内容创造的共识建设,讨论中出现的知识的总结以及围绕要点的协议的发展。实际上,使用社交媒体进行公民政策咨询的努力通常远远远远远远远远没有实现知识和民主的目标。因此,至关重要的是要发现如何设计利用社交媒体潜力的公民参与空间,以便他们不仅支持更多的参与,而且可以更好地参与,这将使寻求意见的决策者和参与讨论的公民都受益。为了实现这一目标,该项目将针对社会计算系统的自然语言学习,对在线社区,社交媒体设计以及有关动机以及个人和团体审议过程的社会科学研究的互动研究整合到了计算机科学研究。这项研究将提高对个人特征与成功电子自由之间关系的行为科学的理解。表征成功的电子释放的交流过程;小组的过程和主持人行为促进了从公开讨论转变为共识建设的转变。它将通过开发共同的人类计算机文本分析技术来推动自然语言处理的最新处理,以(1)在政策讨论中促进在线公民参与,以及(2)在这种协作在线环境中促进审议的节制。它将通过推进推荐系统,在线社区和社交媒体研究来支持指导活动和以其他观点的参与来增加人类计算机的互动。最后,它将对如何激励和支持更广泛,更好的公民参与公共政策制定的科学理解。这项工作将至少有五个更广泛的影响:(1)增加对政策制定中电子参与的理解和基础架构,并提供注释的公民审议数据集,以供其他研究人员使用; (2)通过研究生和本科指导和开发在线公民参与的新课程来增强教育; (3)通过针对中学和高中女生的计划来促进STEM教育多样性; (4)提供社区和政府外展活动; (5)通过改善公民参与一般的决策,使社会受益。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Claire Cardie其他文献

Using natural language processing to improve eRulemaking: project highlight
使用自然语言处理改进电子规则制定:项目亮点
  • DOI:
    10.1145/1146598.1146651
  • 发表时间:
    2006
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Claire Cardie;Cynthia Farina;Thomas Bruce
  • 通讯作者:
    Thomas Bruce
Embedded machine learning systems for natural language processing: a general framework
  • DOI:
    10.1007/3-540-60925-3_56
  • 发表时间:
    1995
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Claire Cardie
  • 通讯作者:
    Claire Cardie
BeSt: The Belief and Sentiment Corpus
最佳:信念和情感语料库
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Jennifer Tracey;Owen Rambow;Michael Arrigo;Claire Cardie;Adam Dalton;H. Dang;Mona T. Diab;Bonnie Dorr;Louise Guthrie;M. Markowska;S. Muresan;Vinodkumar Prabhakaran;Samira Shaikh;T. Strzalkowski;Janyce Wiebe
  • 通讯作者:
    Janyce Wiebe
Using Cognitive Biases to Guide Feature Set Selection
使用认知偏差来指导特征集选择
  • DOI:
  • 发表时间:
    1992
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Claire Cardie
  • 通讯作者:
    Claire Cardie
Integrating case-based learning and cognitive biases for machine learning of natural language
将基于案例的学习和认知偏差整合到自然语言机器学习中

Claire Cardie的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Claire Cardie', 18)}}的其他基金

RI: Small: Collaborative Research: Computational Methods for Argument Mining: Extraction, Aggregation, and Generation
RI:小型:协作研究:参数挖掘的计算方法:提取、聚合和生成
  • 批准号:
    1815455
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SoCS: Collaborative Research: Leveraging Others' Insights to Improve Collaborative Analysis
SoCS:协作研究:利用他人的见解来改进协作分析
  • 批准号:
    0968450
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Natural Language Processing Support for eRulemaking
对电子规则制定的自然语言处理支持
  • 批准号:
    0535099
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Reducing the Corpus Annotation Bottleneck for Natural Language Learning
减少自然语言学习的语料库标注瓶颈
  • 批准号:
    0208028
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
POWRE-Integrating Natural Language Processing and Information Retrieval for Intelligent Text-Processing
POWRE-集成自然语言处理和信息检索以实现智能文本处理
  • 批准号:
    0074896
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Knowledge Acquisition for Natural Language Understanding
自然语言理解的知识获取
  • 批准号:
    9624639
  • 财政年份:
    1996
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Computational Aspects of Cognitive Science Focus Area: Human Computation
认知科学的计算方面重点领域:人类计算
  • 批准号:
    9454149
  • 财政年份:
    1994
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

粤港澳大湾区海陆通道发展对社会经济的影响研究
  • 批准号:
    42306244
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
全球—跨境—地方:粤港澳大湾区社会经济发展与环境治理演变的时空过程及影响机制研究
  • 批准号:
    42301223
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大草鹛合作家庭的社会矛盾及其动态变化
  • 批准号:
    32260128
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    33.00 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
大草鹛合作家庭的社会矛盾及其动态变化
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    33 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
正倒向随机微分大种群系统的社会最优问题及其应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

HCC: Large: Collaborative Research: Always-On Relational Agents for Social Support of Older Adults
HCC:大型:协作研究:用于老年人社会支持的始终在线关系代理
  • 批准号:
    1012083
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
HCC: Large: Collaborative Research: Always-On Relational Agents for Social Support of Older Adults
HCC:大型:协作研究:用于老年人社会支持的始终在线关系代理
  • 批准号:
    1012086
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
HCC: Large: Collaborative Research: Widescale Computer-Mediated Communication in Crisis Response: Roles, Trust & Accuracy in the Social Distribution of Information
HCC:大型:协作研究:危机应对中的大规模计算机介导的通信:角色、信任
  • 批准号:
    0910586
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
HCC: Large: Collaborative Research: Widescale Computer-Mediated Communication in Crisis Response: Roles, Trust & Accuracy in the Social Distribution of Information
HCC:大型:协作研究:危机应对中的大规模计算机介导的通信:角色、信任
  • 批准号:
    0910640
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: HCC: Large: Design Principles for Information Networks Supporting the Social Production of Knowledge
合作研究:HCC:大型:支持社会知识生产的信息网络设计原则
  • 批准号:
    0910453
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 221.59万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了