Teknologi
Når det handler om å bevare overblikket og å reagere på politiske dagsordener mens de utvikler seg, er digitale løsninger sentrale. Uansett om det handler om å scanne tusenvis av dokumenter for relevante keywords eller om å koordinere aktiviteter på tvers av et team eller en bedrift, så er teknologien din venn.
Vitensgraf til identifisering av nettverkseffekter
Kjernen i Ulobbys datamodell er en vitensgraf, som omfatter en representasjon av kategorier, egenskaper og relasjoner mellom begreper, data og enheter innenfor diskursens politiske domener.
Vår tids digitale prosesser skaper konstant mer og mer data, men ofte er det en utfordring å bruke data effektivt, og digitale prosesser er sjeldent problemfrie. Vitensgrafen gjør det mulig for Ulobby å binde eksisterende datakilder og systemer og skape ny innsikt og viten, ved å berike informasjons- og datastrømmer. Å strukturere data på denne måten, gir oss mulighet for å stille nye spørsmål og oppdage nye svar innenfor eksisterende data. I politiske prosesser betyr forholdet mellom datapunkter - nettverket - ofte mer enn de enkelte punktene i seg selv. Ved å kartlegge alle data, inklusiv stakeholders og deres relasjoner, i en systematisk struktur, gir Ulobby mulighet for å se komplekse mønstre av relevante interessenter og deres holdninger i forhold til dine politiske spørsmål. For en effektiv Public Affairs-organisasjon er det politiske nettverket en levende ressurs, som må pleies og utvikles.
Vi utvinner viten fra ustrukturerte tekster
Moderne demokratier produserer et uhåndterlig antall tekster. Nyhetssyklusen, som en gang i tiden ble diktert av trykte medier deadlines og begrensninger, er nå blitt en konstant strø, på tvers av en overflod av kanaler.
Å oversette tekster fra prosa til data, som maskiner kan behandle, er en vitenskap som vi i Ulobby, er stolt av å perfeksjonere. Å lese og avkode politiske holdninger og politiske dokumenter er vanskelig, selv for mennesker, men den nye teknologiske utviklingen innenfor området Natural Language Processing har gjort det mulig for vårt team å utvikle og anvende forskjellige algoritmer, som gjør arbeidet mye enklere. For eksempel bruker vi emne-gjenkjennelse for å oppdage og følge de dagsordener, som er relevante for brukerne våre, Named-entity recognition for å identifisere interessentene i en gitt debatt og opinion mining for å utforke argumenter og sentimenter innenfor et gitt politisk område.