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Buena práctica Importada

El conjunto de herramientas de PLN de Decide Madrid para propuestas ciudadanas en la plataforma Consul

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Investigadores de Warwick, QMUL y el Alan Turing Institute crearon cuatro herramientas de PLN/ML —recomendación, agrupación por intereses, resumen y agregación de propuestas— para la plataforma Consul de Decide Madrid, con 464.654 usuarios.

464,654 users
Usuarios registrados en la plataforma (2020)
800–2,400 proposals/day
Propuestas recibidas por día en el pico (peak period)
135 institutions
Instituciones que utilizan la plataforma Consul en todo el mundo (current)
35 countries
Países que utilizan la plataforma Consul (current)
90 million
Ciudadanos estimados alcanzados por la plataforma Consul a nivel mundial (current)
182 proposals
Propuestas previamente aprobadas descartadas tras el cambio de administración de 2019 (2019)
El conjunto de herramientas de PLN de Decide Madrid para propuestas ciudadanas en la plataforma Consul

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Ayuntamiento de Madrid / Consul Democracy Foundation
Período
2015–ongoing (platform); NLP research 2018–2021
Región (NUTS)
ES30
Palabras clave
digital democracy, participatory budgeting, civic tech, open-source government software

Contexto

Decide Madrid se lanzó en 2015 bajo la alcaldesa Manuela Carmena en la plataforma de código abierto Consul, creciendo de 180.000 usuarios en 2016 a 464.654 en 2020, y recibiendo entre 800 y 2.400 propuestas al día en el pico. El código de Consul es ahora gestionado de forma independiente por la Consul Democracy Foundation (creada en 2019) y funciona en 135 instituciones en 35 países, alcanzando a unos 90 millones de ciudadanos.

Objetivos

Para ayudar a la plataforma a hacer frente a ese volumen, un equipo de investigación aplicó PLN y aprendizaje automático directamente a los datos de Decide Madrid/Consul, con el objetivo de reducir las barreras que enfrentaban los ciudadanos al navegar por grandes volúmenes de propuestas.

Actividades

El equipo desarrolló cuatro capacidades: recomendar propuestas relevantes a los ciudadanos, agrupar a los ciudadanos por intereses compartidos, resumir los comentarios sobre las propuestas y ayudar a los ciudadanos a agregar y refinar propuestas superpuestas. Una herramienta relacionada, 'Decide ML', se construyó por separado para dirigir las propuestas al departamento gubernamental correcto.

Resultados

La evaluación publicada concluye que el PLN y el aprendizaje automático 'tienen un papel que desempeñar para abordar algunas de las barreras' que enfrentaban los usuarios de la plataforma. La gobernanza resultó frágil en la práctica: tras el cambio de administración de Madrid en 2019, la ciudad descartó 182 propuestas previamente aprobadas y redujo a la mitad los recursos del presupuesto participativo.

Conclusiones

El software Consul subyacente ha demostrado ser altamente transferible a escala global, pero la propia capa de IA/PLN se ha validado principalmente en este único caso de estudio de Madrid, y la discontinuidad política —no la tecnología— fue el principal riesgo observado en la práctica.

Implementación
Coste indicativo
Medio (50 000–500 000 €) — The Consul platform itself is free, open-source software; specific budget figures for the NLP research programme or municipal deployment are not disclosed in the source material.
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años) — Platform launched 2015; NLP research conducted and published 2018–2021; Consul Democracy Foundation established 2019 following a change of city administration that also affected PB budgets.
Personal y competencias
Ayuntamiento de Madrid (platform owner, until 2019 administration change), Consul Democracy Foundation (independent platform steward, established 2019), Academic research team: Miguel Arana-Catania, Felix-Anselm Van Lier, Rob Procter, Nataliya Tkachenko, Yulan He, Arkaitz Zubiaga, Maria Liakata

Condiciones para el éxito

  • An open-source civic-tech platform (Consul) with a large, active user base to generate training data
  • Independent, foundation-based stewardship insulated from single-administration political cycles
  • Sustained political commitment to participatory budgeting outcomes, not just the software

Modos de fallo comunes

  • Change of city administration in 2019 discarded 182 previously approved proposals and halved PB budget resources — AI tooling did not by itself guarantee political follow-through
  • The AI/NLP layer has been validated mainly in this one Madrid case study, so its generalisability elsewhere is not yet demonstrated

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
municipal government, with platform stewardship now held by an independent foundation
Escala
city-wide (Madrid), platform used globally
Nivel de ingresos
high-income

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.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

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

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