Na Politechnice Wrocławskiej powstaje narzędzie do automatycznego analizowania wystąpień kandydatów na prezydenta, które pojawiają się w mediach społecznościowych. Mechanizm podsumuje m.in. tematy wypowiedzi, rodzaje obietnic wyborczych, a w przyszłości wskaże również wpisy, które są tzw. „fake newsami”.

Model do automatycznej analizy to element większych badań na temat agitacji wyborczej  i referendalnej w social mediach, które są prowadzone w Katedrze Inteligencji Obliczeniowej PWr. Jego autorami są dr hab. Tomasz Kajdanowicz, doktoranci: Łukasz Augustyniak i Krzysztof Rajda oraz dr hab. Michał Bernaczyk – profesor Uniwersytetu Wrocławskiego z Katedry Prawa Konstytucyjnego WPAiE.

Narzędzie jest udostępnione publicznie, póki co jeszcze w okrojonej wersji – przedstawiono pierwszy anotowany zbiór danych wraz z gotowym modelem sztucznej inteligencji. Mogą z niego skorzystać eksperci analizujący dane tekstowe oraz media społecznościowe. W dalszym etapie projektu pojawi się intuicyjny interfejs do użytku także przez osoby, które nie znają się zbytnio na programowaniu, ale zajmują się oceną sceny politycznej np. dziennikarze, politolodzy czy socjolodzy.

Kampania na Twitterze

– Od jakiegoś czasu obserwujemy, że kampanie polityczne prowadzone są już nie tylko w przestrzeni publicznej, lecz także w szeroko rozumianych mediach cyfrowych. Nie ma narzędzi, które weryfikowałyby w sposób automatyczny i obiektywny, jak przebiega agitacja wyborcza, jakiego rodzaju obietnice składają kandydaci, czy użytkownicy mediów społecznościowych nie są manipulowani nieprawdziwymi wpisami i czy nie mamy przypadkiem do czynienia z „trollizacją polityczną” – mówi dr hab. Tomasz Kajdanowicz, specjalista z dziedziny danologii.

– Ostatnie wybory prezydenckie w Stanach Zjednoczonych, Francji i Brazylii pokazały, że media społecznościowe odgrywają ogromną rolę podczas kampanii – dodaje naukowiec z W8.

Konstytucjonalista dr hab. Michał Bernaczyk uważa, że kampania w social mediach jest traktowana przez prawników marginalnie, głównie z powodu nieznajomości technologicznych mechanizmów jej prowadzenia. – Nawet jeśli je rozumiem, to bez współpracy z kolegami z PWr nie byłbym w stanie ocenić, chociażby w ujęciu czysto ilościowym, jak wygląda polska kampania wyborcza i w którym momencie odbiega od prawnych reguł jej prowadzenia. Nie mam złudzeń, co jest stawką w wyścigu o efektywny model analizy danych: to wolne i uczciwe wybory, a wręcz bezpieczeństwo zewnętrzne Polski. Nasze uczelnie dążą do niego naukowymi, obiektywnymi metodami – mówi prof. UWr.

Danolodzy z Politechniki Wrocławskiej postanowili stworzyć narzędzie, które będzie adekwatne do kodeksu wyborczego, polskiej sytuacji politycznej i przede wszystkim do języka polskiego. W pierwszej kolejności skorzystali z wpisów, które pojawiły się na Twitterze, Facebooku i portalach internetowych w związku z trwającą właśnie u nas kampanią wyborczą na urząd Prezydenta RP.

Z pomocą sztucznej inteligencji

– Wraz z prof. Michałem Bernaczykiem oraz Krzysztofem Rajdą przygotowaliśmy zbiór danych zawierający przykłady obietnic wyborczych oraz ich kategorii pojawiających się w wypowiedziach wyborczych kandydatów na prezydenta. Te kategorie to m.in. służba zdrowia, obronność i bezpieczeństwo, edukacja, imigracja czy polityka zagraniczna. Następnie, w oparciu o polskie prawo wyborcze, stworzyliśmy model uczenia maszynowego, który na podstawie wskazanych fragmentów „uczy się”, jak wykrywać owe kategorie tekstach pobranych przez nas z mediów społecznościowych – wyjaśnia Łukasz Augustyniak z Wydziału Informatyki i Zarządzania. – Dzięki temu dowiadujemy się, który kandydat o czym i kiedy mówił i jakie nacechowanie emocjonalne miała jego wypowiedź – dodaje danolog z PWr.

Kategorie reklam politycznych (ang. political advertising) wraz z przykładami

Program w błyskawicznym tempie potrafi przeanalizować setki tysięcy wpisów, które pojawiły się zarówno w bieżącej kampanii, jak i w poprzednich. – Daje to możliwość np. porównania obietnic kandydatów na przestrzeni lat – mówi dr hab. Tomasz Kajdanowicz.

Już niedługo narzędzie będzie też w stanie dokonywać transkrypcji materiałów audio i wideo oraz relacji prowadzonych na żywo. Co więcej, istnieje możliwość dostosowania modelu do analizowania kampanii politycznej w trakcie referendum lub w wyborach, np. do Sejmu i Senatu, Parlamentu Europejskiego. To może mieć praktyczne znaczenie dla Państwowej Komisji Wyborczej kontrolującej finansowanie kampanii wyborczych, sektora mediowego, a także dla kandydatów i komitetów wyborczych, którzy domagają się prostowania wyborczych „fake newsów”.

Autorzy podkreślają, że narzędzie nie jest jeszcze ukończone, a obecna wersja to prototyp. Niemniej ich narzędzie zdobyło już uznanie środowiska naukowego zajmującego się lingwistyką komputerową i przetwarzaniem języka naturalnego. Na początku lipca zostało zaprezentowane na prestiżowej, międzynarodowej konferencji The 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL’2020).

– My udostępniamy narzędzie, które potrafi wyjaśnić pewne zjawiska oparte na danych. Stosujemy przy tym nowoczesne metody analizy danych tekstowych. Natomiast już nie do nas, danologów, należy interpretacja wyników – mówi dr hab. Tomasz Kajdanowicz.

Przykładowe działanie modelu można sprawdzić na stronie http://misinformation.ml

Iwona Szajner

*** Data Science (pol. danologia) to interdyscyplinarna dziedzina nauki, zajmująca się analizą danych zgromadzonych w systemach komputerowych. Wykorzystuje metody matematyczne, programistyczne, obliczeniowe i analityczne. Na Politechnice Wrocławskiej można wybrać tę dziedzinę na studiach magisterskich na Wydziale Informatyki i Zarządzania. Studenci danologii mają szansę rozwijać wiedzę z takich obszarów jak uczenie maszynowe, metody analizy danych, systemy rekomendacyjne czy sztuczna inteligencja.