סטודנטים בטכניון: כך יצביעו חברי הכנסת

This post is also available in: English (אנגלית)

עבודת סטודנטים לבינה מלאכותית בטכניון: חוזי כיצד יצביעו הח"כים על הצעות חוק.

האלגוריתמים יחזו כיצד יצביעו חברי הכנסת בהצבעות על חוקים. סטודנטים בטכניון בחיפה הצליחו לנבא בדיוק של כ-80 אחוזים הצבעות של ח"כים על הצעות חוק. הם עשו זאת באמצעות מערכת ממוחשבת, המנבאת על סמך פרמטרים מהצבעות קודמות בעבר כיצד יצביעו הח"כים כיחידים ומפלגותיהם כקבוצות על הצעות חוק.

את המערכת בנו הסטודנטים יגאל קרייצ'מן ונדיר יזרעאל, תלמידים לתואר ראשון בפקולטה למדעי המחשב בקורס בינה מלאכותית, בהנחיית פרופ' שאול מרקוביץ.

הסטודנטים מסבירים, כי הרעיון היה לבנות מודל שיאפשר לח"כ המתכונן להגיש הצעת חוק לדעת כיצד יצביע כל אחד מעמיתיו בבית המחוקקים, וזה כדי לשפר את סיכויי הצעת החוק שלו לעבור בכנסת. הסטודנטים חיפשו נושא מאתגר שיש לגביו מאגר גדול של תשובות קיימות לשאלה מסויימת. הם מצאו את המאגר באתר האינטרנט 'כנסת פתוחה', מיזם של עמותת המתנדבים 'הסדנה לידע הציבור', המגיש לציבור מידע ונתונים על פעילות הכנסת, כולל פרוט חקיקה ופרטי הצבעת הח"כים והמפלגות על הצעות חוק.

iHLS – Israel Homeland Security

נבנה מודל הלוקח אחוז מסויים של דוגמאות מהעבר – הצעות חוק שעברו בכנסות קודמות – לומד אותן ומבצע על פי התוצאות סימולציית חיזוי. נתגלו כמה קשיים, כמו, למשל, הפער בין הנוסח המקורי של הצעת חוק לבין הנוסח המתקבל אחרי הצבעה בקריאה שלישית. מסתבר שהפער עלול להיות כה גדול עד שהיו ח"כים שלא הצביעו בעד הצעת חוק שהם עצמם יזמו והגישו. כן יש לקח בחשבון לחצים קואליציוניים, המשנים סדרי הצבעה, שיקולים אישים של הח"כים ומעבר ח"כים ממפלגה למפלגה.

עוד קושי – נטייתם של הנבחרים להיעדר מהצבעות. הסטודנטים מצאו כי בממוצע מגיעים להצבעה על הצעת חוק 19.95 ח"כים, פחות מששית ממספר חברי הכנסת. עוד ממצא מעניין: לח"כים הישראליים יש משמעת סיעתית חזקה מאוד. רק קומץ מהם יצביעו נגד מפלגותיהם. המערכת הצליחה לנבא בדיוק של כ-80 אחוזים הצבעות של ח"כים וכ-67 אחוזים הצבעות של מפלגות.

המנחה פרופ' מרקוביץ אמר, כי התוצאות המוקדמות של הפרוייקט מעודדות, וניתן יהיה בעתיד לשפר את דיוק החוזי של המערכת. "הסטודנטים איתרו מאגר נכון, ניתחו אותו והפעילו אלגוריתמים לצורך למידה מהנתונים".