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Boa prática Importada

O Pipeline de Aprendizagem Automática de Seul para a Triagem de Propostas de Orçamento Participativo

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Evidência: Observacional / pré-pós Top 83% 40/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

Um estudo revisto por pares aplicou modelação de tópicos e um classificador Random Forest a 21.833 propostas do orçamento participativo de Seul (2013–2021), atingindo uma AUROC de 0,73 — uma ferramenta em fase de investigação para reduzir a carga de triagem.

50 KRW billion
Orçamento participativo anual atribuído por Seul (annual, since 2012)
2.2 %
Percentagem do orçamento municipal atribuída via orçamento participativo (annual)
1,533 proposals
Propostas recebidas em 2014 (2014)
352 proposals
Propostas selecionadas para financiamento em 2014 (2014)
21,833 proposals
Propostas duplicadas removidas analisadas no estudo de aprendizagem automática (2013–2021)
0.73 AUROC
Precisão do classificador Random Forest (AUROC) a prever a seleção de propostas (2026 study)

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
Seoul Metropolitan Government
Período
2013–2021 (PB data studied); ML study published 2026
Palavras-chave
participatory budgeting, civic tech, public administration, machine learning research

Contexto

Seul gere, desde maio de 2012, um dos maiores programas de orçamento participativo (OP) do mundo, atribuindo cerca de 50 mil milhões de wons coreanos (cerca de 2,2% do orçamento municipal) através de um Comité Geral de 250 cidadãos, funcionários e representantes da sociedade civil; só em 2014, o processo recebeu 1.533 propostas, das quais 352 foram finalmente selecionadas para financiamento.

Objetivos

Para ajudar a gerir este volume, a investigadora Bokyong Shin (Universidade de Helsínquia) publicou em 2026 um estudo que visa reduzir os 'custos de aprendizagem' dos cidadãos através de categorização e resumo automatizados, e os 'custos de conformidade' através de retroação preditiva antes da deliberação formal.

Atividades

O estudo analisou 21.833 propostas duplicadas removidas (de 25.415 originalmente submetidas) entre 2013 e 2021, combinando modelação de tópicos não supervisionada com embeddings Sentence-BERT — identificando 17 tópicos principais em dois grupos (nove focados em infraestrutura, oito focados em questões sociais/bem-estar) — com um classificador Random Forest supervisionado que previa a seleção das propostas.

Resultados

O classificador Random Forest previu a seleção de propostas com um AUROC de 0,73, superando alternativas de regressão logística, gradient boosting, SVM e árvores de decisão.

Conclusões

Esta continua a ser uma capacidade em fase de investigação, construída sobre dados abertos históricos, e não uma ferramenta confirmada em funcionamento no fluxo de trabalho ao vivo do OP de Seul, pelo que o seu papel de triagem deve ser lido como uma prova de conceito validada, não um sistema operacional. A escala e a estrutura de governação subjacentes do programa são corroboradas de forma independente pela documentação de casos da Participedia.

Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €) — Research conducted on existing open administrative data; no operational deployment budget is reported in the source.
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos) — PB programme running since May 2012; proposal data studied spans 2013–2021; machine-learning study published 2026.
Equipa e competências
Seoul Metropolitan Government (PB programme owner), Academic researcher: Bokyong Shin, University of Helsinki

Condições de sucesso

  • Availability of historical PB proposal data with recorded selection outcomes for model training
  • A well-established, high-volume PB programme generating enough data to model (21,833 proposals over 2013–2021)

Modos de falha comuns

  • Remains research-stage; not confirmed to be running inside Seoul's live PB workflow
  • An AUROC of 0.73 leaves substantial misclassification risk if deployed operationally without further validation

Onde se enquadra

Tipo de governação
city government with a citizen general committee
Escala
city-wide (Seoul)
Nível de rendimento
high-income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

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