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Buena práctica Importada

La Agrupación de Texto con IA de CitizenLab Convierte 1.700 Ideas Juveniles sobre el Clima en 15 Prioridades Políticas en Bélgica

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El movimiento belga Youth for Climate usó la plataforma de PLN de CitizenLab para recoger 1.700 ideas y 32.000 votos, agrupándolas automáticamente en 15 prioridades entregadas a los responsables políticos.

1,700
Ideas presentadas (2019)
~32,000
Votos emitidos (2019)
15
Temas prioritarios generados (2019)

Detalles

Promotor
CitizenLab (now Go Vocal) with Youth for Climate Belgium
Período
2019
Palabras clave
civic tech, citizen engagement, climate policy, NLP

Contexto

Durante las huelgas escolares por el clima de 2019 en Bélgica, el movimiento Youth for Climate se asoció con la empresa de tecnología cívica CitizenLab (ahora Go Vocal), de Bruselas, para convertir una avalancha de propuestas juveniles en un informe utilizable por los responsables políticos.

Actividades

A lo largo de unos tres meses se presentaron 1.700 ideas que reunieron unos 32.000 votos. CitizenLab etiquetó manualmente un subconjunto de trabajo y usó coincidencia de similitud en lenguaje natural para etiquetar automáticamente las aproximadamente 1.400 ideas restantes.

Resultados

La agrupación destiló las aportaciones en 15 temas prioritarios, compartidos con la comunidad juvenil y usados para abrir un diálogo con los cargos electos. Las verificaciones manuales de CitizenLab encontraron algunos etiquetados erróneos, aunque normalmente próximos al tema correcto.

Conclusiones

En 2024 la plataforma subyacente era usada por unos 500 gobiernos y organizaciones en todo el mundo, aunque esta campaña juvenil concreta fue un ejercicio puntual y limitado en el tiempo, no un servicio gubernamental permanente.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Not disclosed; a time-boxed civic-tech platform engagement rather than a capital project.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Ran over roughly three months in 2019.
Personal y competencias
CitizenLab/Go Vocal civic-tech team

Condiciones para el éxito

  • A pre-existing NLP clustering platform rather than bespoke development
  • Manual tagging of a working subset to seed the similarity-matching model

Modos de fallo comunes

  • Automated tagging produced some mis-tags, requiring manual spot-checking

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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