AI-ի ազդեցությունն աշխատանքի վրա նախագիծն ուներ երկու փուլ։ Առաջին փուլում ցանկացած կալիֆոռնիացի կարող էր կիսվել իր տեսակետով բաց առցանց հարցման միջոցով։ Երկրորդ փուլում մենք հետաքրքրված հարցման մասնակիցներին հրավիրեցինք ուղիղ քննարկումների։
Ինչպես կատարեցինք այս աշխատանքը
Մեթոդները, որոնք օգտագործեցինք AI-ի մասին զրույցներն անցկացնելու և վերլուծելու համար
Յուրաքանչյուր խմբի արդար հավասարակշռում
Մենք պետք է որոշեինք, թե ում հրավիրել։ Եվ պետք է ընտրեինք արդարացիորեն՝ միաժամանակ ձևավորելով հավասարակշռված խմբեր։
Այդ պատճառով մենք օգտագործեցինք վիճակահանություն (sortition) կոչվող մեթոդը, որը նման է դատարանների կողմից երդվյալ ատենակալների ընտրությանը։ Այն հիմնված է երկու հավասարապես կարևոր գաղափարների վրա՝
- Ներկայացուցչականություն. Մենք սահմանեցինք ժողովրդագրական թիրախներ՝ հիմնվելով Կալիֆոռնիայի բնակչության գնահատականների վրա։ Դա ապահովեց, որ հրավիրվածների վերջնական ցուցակն արտացոլի նահանգի բազմազանությունը։ Չափանիշները ներառում էին տարիքը, աշխարհագրությունը և աշխատանքի ոլորտը։
- Պատահականություն. Այդ թիրախների շրջանակում բոլոր համապատասխանող անձինք ընտրվելու հավասար հնարավորություն ունեին։
Այս սկզբունքներն ապահովեցին, որ մենք չլսենք միայն ամենաարագ արձագանքողներին։ Դրանք օգնեցին մեզ կազմել արդարացիորեն ընտրված ցուցակ, որը մոտավորապես արտացոլում է կալիֆոռնիացիներին ամբողջությամբ։
Ժողովրդագրություն
Տեսեք, թե որքան մոտ ենք եղել մեր ժողովրդագրական թիրախներին։ Սեղմեք բացվող ցանկը՝ տվյալները տեսնելու ըստ՝
- Տարածաշրջանի
- Ռասայի / էթնիկ պատկանելության
- Սեռի
- Աշխատանքի ոլորտի
- Տարիքի
Հարցման և քննարկումների ժողովրդագրական պատկերը
Վիճակահանությունը մեզ մոտեցրեց քննարկումներում հավասարակշռված ժողովրդագրական պատկերին։
Թիրախների աղբյուրները
- Տարածաշրջան. յուրաքանչյուր տարածաշրջան ունի երաշխավորված ձայն (առնվազն 6)։ Մնացած տեղերը լրացրել ենք Կալիֆոռնիայի 2026 թվականի բնակչությանը համաչափ՝ օգտագործելով Ամերիկյան համայնքային հետազոտության (ACS) գնահատականները։
Թիրախների աղբյուրները
- Ռասա / էթնիկ պատկանելություն. արտացոլում է 2026 թվականի մարդահամարի / Կալիֆոռնիայի ֆինանսների վարչության կանխատեսումները։
Թիրախների աղբյուրները
- Սեռ. արտացոլում է 2026 թվականի մարդահամարի / Կալիֆոռնիայի ֆինանսների վարչության կանխատեսումները։
Թիրախների աղբյուրները
- Աշխատանքի ոլորտ. հիմնված է Կալիֆոռնիայի զբաղվածության զարգացման վարչության 2026 թվականի ապրիլի ոլորտային զբաղվածության և աշխատուժի (CES) վիճակագրության և տարածքների ընտրության աղյուսակների վրա։ Նահանգապետի աշխատակազմին ուղղված հուշագրում որպես առաջնահերթ ոլորտներ հատուկ նշված էին լոգիստիկան, առողջապահությունը, իրավաբանական և ֆինանսական ծառայությունները, ստեղծագործական ոլորտները, պետական հատվածը և գիտակրթական ոլորտը։ Մենք դա արտացոլել ենք այս կատեգորիաներում։
Թիրախների աղբյուրները
- Տարիք. արտացոլում է 2026 թվականի մարդահամարի / Կալիֆոռնիայի ֆինանսների վարչության կանխատեսումները։
Ավելին վիճակահանության մասին
- Մեր վիճակահանության կոդը
- Sortition Foundation, Ինչո՞ւ վիճակահանության ալգորիթմներ (անգլերեն)
Քաղաքականության գաղափարների դասակարգում
Քննարկումների ընթացքում մասնակիցներն առաջարկեցին քաղաքականության գաղափարներ, այնուհետև խմբով քվեարկեցին։
Մենք հավաքեցինք բոլոր այն գաղափարները, որոնք քննարկման ընթացքում առնվազն մեկ ձայն էին ստացել։ Այնուհետև խմբավորեցինք նման գաղափարները և յուրաքանչյուր խմբի համար ամփոփում գրեցինք։ Այսպես ձևավորվեցին 26 քաղաքականության գաղափարները։ Քաղաքականության գաղափարներն ընդգրկում էին 1-ից 12 առանձին քաղաքական առաջարկ։
Քաղաքականության գաղափարները դասակարգելու համար յուրաքանչյուրը գնահատեցինք 2 գործոնով՝
- Հաճախականություն. քանի անգամ է քաղաքականության գաղափարը հայտնվել 14 քննարկումներում։ Միջակայքը 1-ից 8 էր։
- Աջակցություն. արդյոք քաղաքականության գաղափարը հասել է քննարկման քվեարկության առաջատարների շարքին։ Առաջատարների շարքին հասնելու համար այն պետք է բավարար ձայներ ստանար՝ առաջին մեկ երրորդի մեջ հայտնվելու համար։ Միջակայքը 0-ից 5 էր։
Մենք դասավորեցինք քաղաքականության գաղափարների ցուցակն ըստ հաճախականության։ Այնուհետև այն բաժանեցինք մոտավորապես երկու կեսի և վերին կեսը պիտակավորեցինք «բարձր հաճախականություն»։ Գաղափարը «բարձր հաճախականություն» ուներ, եթե հայտնվել էր 5 կամ ավելի քննարկումներում։
Այնուհետև քաղաքականության գաղափարները դասավորեցինք ըստ աջակցության։ Գաղափարը պիտակավորեցինք «առաջատար գաղափար», եթե դրա հետ կապված գաղափարները բոլոր նիստերում եղել են 3 առաջատար թեմաների թվում։
Գաղափարների հերթականությունը որոշակի իմաստ ունի, բայց բացարձակ չէ։ Յուրաքանչյուր գործոնի համար հաշվարկեցինք գաղափարի դիրքը մյուս բոլոր գաղափարների համեմատ։ Այնուհետև գումարեցինք այդ դիրքերը՝ յուրաքանչյուր գաղափարին միավոր տալու համար։ Ամենաբարձր միավոր ունեցող գաղափարները տեղադրեցինք վերևում։ Երբ քաղաքականության գաղափարները հավասար միավորներ ունեին, կիրառեցինք այբբենական կարգը։
Ներբեռնել քաղաքականության բոլոր գաղափարները
Դուք կարող եք ներբեռնել և կարդալ բոլոր այն քաղաքական առաջարկները, որոնք մարդիկ առաջարկել են քննարկումների ընթացքում։ Դրանք CSV ֆայլի տեսքով են։
Ինչպես օգտագործեցինք AI-ը
Մեր աշխատակիցներն օգտագործեցին AI՝ այս քննարկումները վերանայելու և վերլուծելու հարցում օգնելու համար։
AI-ի օգտագործման օրինակներից են՝
- քննարկումների ձայնագրությունների վերածումը սղագրությունների,
- քննարկումների և հարցման պատասխանների ընդհանուր ամփոփումների ստեղծումը, և
- զրույցի հատվածների պիտակավորումն ըստ դրանցում քննարկված գաղափարների։
AI-ը չի ընտրել, թե ում ենք հրավիրել քննարկումների։ Հրավիրվածներին ընտրել ենք վիճակահանությամբ։ Ապահովել ենք, որ հրավիրվածների խումբն արտացոլի Կալիֆոռնիայի ժողովրդագրական պատկերը։ AI-ը նաև օգտագործել ենք պատասխանողների՝ AI-ի վերաբերյալ տեսակետները գնահատելու համար։ Դա մեզ տվեց տեսակետների բազմազանություն։
Մենք պաշտպանել ենք այն, ինչ մասնակիցները կիսվել են մեզ հետ։ AI-ի հետ կապված ամբողջ աշխատանքն իրականացվել է նահանգի անվտանգ տվյալների միջավայրում։ Մենք երբեք սղագրություններ կամ հարցման պատասխաններ չենք տրամադրել AI մատակարարներին։ Ոչ մի բովանդակություն չի օգտագործվել AI մոդելների ուսուցման համար։
AI-ը երբեք չի փոխարինել մարդկային դատողությանը, և երբեք չի գրել կամ խմբագրել մասնակցի խոսքերը։ Այս զեկույցի յուրաքանչյուր մեջբերում մասնակցի ասածն է։ Մենք դրանք ստուգել ենք սղագրությունների հետ և տվել աշխատակիցների վերանայմանը։
Մեր աշխատակիցներն ինքնուրույն են որոշել այս զեկույցում ներկայացված քաղաքականության գաղափարներն ու թեմաները։ Նրանք վերանայել են սղագրություններն ու հարցման պատասխաններն առանց AI-ի օգնության։ Երբ AI-ն օգնել է վերլուծությանը, մենք պահանջել ենք, որ այն ճշգրիտ մեջբերումներ տրամադրի։ Աշխատակիցներն այդ պնդումները ստուգել են՝ նախքան դրանց վրա հիմնվելը։
Փորձարկման ընթացքում մենք համեմատեցինք AI-ի ամփոփումները մարդ գրանցողների գրառումների հետ։ Պարզեցինք, որ դրանք ընդգրկում են նույն բովանդակությունը՝ առանց որևէ բան հորինելու։
Գրանցվեք՝ ներգրավված մնալու համար
Տվեք մեզ ձեր էլ. հասցեն՝ առաջիկա հնարավորությունների մասին տեղեկանալու համար։
Գրանցվել