对自然语言处理在公民参与中的深思熟虑的采用:理解政策制定者之间的差异

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本研究探讨了政策制定者如何影响自然语言处理(NLP)工具在政府内部的采用,以增进公民参与。通过对政府内部不同利益相关者的访谈,发现他们在考虑NLP工具时,关注个人职业发展和工作合法性的问题,导致对NLP工具的需求和偏好存在差异。这一发现为未来的人机交互和AI工具的有效采纳提供了新的设计思路。

本研究探讨政策制定者如何影响政府内部自然语言处理工具的采用,以提升公民参与。访谈显示,利益相关者对职业发展和工作合法性的关注导致对NLP工具需求和偏好的差异,为未来人机交互和AI工具设计提供新思路。

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