Abstract
The paper considers a scenario in which public administration (PA) uses an online social platform to collect information on citizens' preferences. However, the opinions of the sub-population that uses the online platform might be not representative. The author develops a method for generalization of the dynamics of the preferences observed on the social platform onto the entire population. The available data include information collected by the PA from the online platform (assuming that it is run and administered by the PA) and census data regarding the population. Hence, the PA has access to basic personal data of platform users (e.g. gender and age), position in the online social network, and opinions revealed on the platform. The online users' data can be analyzed along with the aggregated census data on the entire population. The author has implemented a multi-agent simulation model that takes into account the distribution of personal attributes, social network data, and opinion diffusion dynamics. The analysis involves showing how different algorithms enable generalization of preferences collected by the online platform to the entire population. The results of the analysis prove that the proposed method is efficient in the preference elicitation process – with each simulation step, the preference congruence level between real and synthetic populations increases. The main determinants of preference elicitation errors include the preference diffusion model and the weight of the agents’ own opinions.
Highlights
The paper considers a scenario in which public administration (PA) uses an online social platform to collect information on citizens' preferences
The available data include information collected by the PA from the online platform
The PA has access to basic personal data of platform users, position in the online social network, and opinions revealed on the platform
Summary
The paper considers a scenario in which public administration (PA) uses an online social platform to collect information on citizens' preferences. Głównym produktem projektu ROUTETO-PA jest platforma społecznościowa Social Platform for Open Data (SPOD, http://spod.routetopa.eu/). Preferencje i opinie wyrażane przez użytkowników portalu, którzy stanowią pewną część całego społeczeństwa (subpopulację), administracja publiczna uogólnia na całą populację. Selection bias wiąże się z niereprezentatywną dla całego społeczeństwa próbą użytkowników portalu internetowego, na podstawie której mają być dokonywane uogólnienia na całą populację. Jego zadaniem jest z jednej strony dostarczenie administracji publicznej informacji na temat aktywności użytkowników platformy, w tym wyrażane przez nich opinie i preferencje oraz ich pozycja w sieci społecznej, a z drugiej strony ma on w efektywny sposób uogólniać te preferencje na całą populację. Uogólnianie preferencji jest opisywane także jako ich generalizowanie czy odtwarzanie, a pojęcia: platforma społecznościowa, platforma społeczna i platforma internetowa odnoszą się do strony internetowej umożliwiającej interakcję pomiędzy obywatelami oraz interakcję obywateli z administracją publiczną. Struktura artykułu jest następująca: w rozdziale 2. przedstawiono problem estymowania dynamiki preferencji w sztucznych sieciach społecznych; w rozdziale 3. opisano wykorzystaną metodologię, w rozdziale 4. zaprezentowano zastosowane narzędzia oraz wyliczono kolejne etapy modelowania, a w rozdziale 5. ukazano wyniki analizy symulacyjnego modelu wieloagentowego przeprowadzonej na danych dotyczących populacji włoskiego miasta Prato, znajdującego się w regionie Toskanii
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
