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J-GLOBAL ID：202002250791502688   整理番号：20A1862859

市民要求オンラインへの政府応答の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Government Response to Citizen Requests Online

著者 (8件)： Gaut Garren (University of California Irvine, CA) ,  Navarrete Andrea (University of Chicago, IL) ,  Wahedi Laila (Georgetown University, DC) ,  van der Boor Paul (University of Chicago, IL) ,  De Unanue Adolfo (ITAM, Mexico) ,  Diaz Jorge (National Digital Strategy, Mexico) ,  Clark Eduardo (National Digital Strategy, Mexico) ,  Ghani Rayid (University of Chicago, IL)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： COMPASS ’18  ページ： 1-10  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メキシコ構成はその市民を政府への個々の要求を提出する権利を保証する。公的公式は,タイムリーな方法で市民要求に読むために偏った。各要求は,その内容に依存して,適切な連邦機関に対する人間従業員の読出,分析,および経路要求の3つの処理ステップを通して進む。メキシコ政府は最近集中型オンラインサブミッションシステムを作成した。オンラインシステムの放出の後,提出された要求の数は2倍になった。各要求を手動で処理するための限られた資源で,処理要求の充電におけるSistema Atencion Ciudadana(SAC)事務所は,増加する体積で維持し,より長い処理時間をもたらす。著者らの目標は,政府が市民要求により効率的に対応できるように,要求を処理するための機械学習システムを構築することである。各段階を支援するためのモデルを開発した:入力要求を受容または拒絶し,技術的支援質問をSACに対する支援デスクとサブスタンス要求に区別し,適切な連邦政府機関にサブスタンスティクス要求を送る。オフィスのニーズを考えると,このシステムは,すべての要求の85%を自動受容または拒絶することができ,技術的支援またはSACへの要求の39%を自動送信し,そして,最も適切な連邦機関に対するすべての要求の49%を自動的にルートする。これらのモデルは,手動要求仕分け工程において異なるステップで動作した。要求システムへの著者らのモデルの組み込みは,1日あたり3.8人/日,要求を拒否し,1日あたり3.1人/日,要求を援助するべきかどうか,および連邦機関に対する1日ルーティング要求を4.8人/日と判断する。総合して,これは政府が24.4%以上の政策を処理することを可能にし,限られた資源で市民ニーズをよりよく対処することを可能にする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オンラインシステム ,  加工時間 ,  メキシコ合衆国 ,  自然言語処理 ,  *経路選定 ,  市民 ,  機械学習
準シソーラス用語： 従業員 ,  *オンライン ,  読出し , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 応用データ科学 ,  機械学習 ,  自然言語処理 ,  ユーザ経験設計

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  科学技術政策・制度・組織  (JA01020M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 市民 ,  オンライン ,  政府 ,  応答