کارکردهای پردازش زبان طبیعی در سیاستگذاری مبتنی بر شواهد

با افزایش سرعت پیچیدگی و پیشرفت‌های علمی و فناوری، استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی و به طور ویژه پردازش زبان طبیعی برای تقویت سیاستگذاری مبتنی بر شواهد، حصول اطمینان از حکمرانی آگاهانه‌تر، پاسخگوتر و موثرتر به یک نیاز فوری تبدیل شده است. در همین راستا، هدف این پژوهش بررسی نقش‌ها و کارکردهای پردازش زبان طبیعی در سیاستگذاری مبتنی بر شواهد است. این مطالعه با استفاده از یک روش تحقیق ساختاریافته دو مرحله‌ای، ابتدا کارکردهای سیاستی کلیدی پردازش زبان طبیعی را از طریق بررسی ادبیات موضوع و تحلیل مضمون شناسایی و دسته‌بندی می‌کند. سپس، با استفاده از روش تحلیل تطبیقی پایدار، یک چارچوب مفهومی را برای نگاشت این کارکردهای سیاستی به گام‌های گوناگون فرآیند سیاستگذاری مبتنی بر شواهد، توسعه می‌دهد. این پژوهش پنج کارکرد اصلی پردازش زبان طبیعی در سیاستگذاری مبتنی بر شواهد را شناسایی می‌کند که عبارتند از تجزیه و تحلیل داده‌های متنی و استخراج اطلاعات، تجزیه و تحلیل بازخورد ذینفعان، کاوش ادبیات و نظرات کارشناسان، ارزیابی تاثیر سیاست‌ها و تحلیل گفتمان عمومی. این کارکردها، مراحل مختلف سیاستگذاری مبتنی بر شواهد را تقویت می‌کنند. چارچوب حاصل نشان می‌دهد که چگونه پردازش زبان طبیعی می‌تواند قابلیت‌های انسانی را در طول چرخه سیاستگذاری مبتنی بر شواهد تقویت کند که به طور بالقوه این امر منجر به حکمرانی داده‌محور، پاسخگوتر و شفاف‌تر در حوزه‌های علم و فناوری می‌شود. این مطالعه به تقویت نظری مطالعات سیاستگذاری و حکمرانی هوش مصنوعی کمک می‌کند و بینش‌های عملی را برای سیاستگذاران و مدیران ارائه می‌دهد.

the functions of natural language processing in evidence-based policy making

with the increasing speed of complexity and scientific and technological advances, using artificial intelligence capabilities and especially natural language processing (nlp) to enhance evidence-based policymaking, ensuring more informed, responsive, and effective governance has become an urgent need. this study explores the roles and functions of natural language processing (nlp) in supporting evidence-based policymaking in science and technology. adopting a structured two-step research approach, the study first identifies and categorizes the key policy functions of nlp through a comprehensive literature rev-+iew and thematic analysis. subsequently, it develops a conceptual framework using the constant comparative method (ccm) to map these functions onto stages of the evidence-based policymaking process. the research reveals five primary nlp functions: contextual data analysis and information extraction, stakeholder feedback analysis, literature and expert opinion exploration, policy impact assessment, and public discourse analysis. these functions correspond to and enhance various stages of policymaking, from problem identification to policy evaluation. the resulting framework illustrates how nlp can augment human capabilities throughout the policy cycle, potentially leading to more data-driven, responsive, and transparent governance in science and technology domains.