כשאנחנו מנתחים תשובות פתוחות בסקר, אנחנו מחפשים את הנושאים שחוזרים: יוקר המחייה, ביטחון, תחבורה. לדעת ש־30% מהמשיבים דיברו על תחבורה - זו תובנה חשובה, ולפעמים היא מספיקה. אבל כשרוצים להבין לעומק, השאלה הבאה היא מי אמר את זה: תושבי איזו שכונה, באיזה גיל, ובאיזה הקשר. זה ההבדל בין "התושבים מתלוננים על תחבורה" לבין "צריך להוסיף קו לשכונה הצפונית". בינה מלאכותית מאפשרת לעשות את שני השלבים האלה בזמן סביר - גם לזהות תמות במאות תשובות, וגם לחבר אותן למאפייני המשיבים. בשביל שזה יקרה

כשאנשים לא משתתפים בתהליכי שיתוף ציבור, זה לרוב לא מחוסר עניין אלא מעודף מאמץ. מי שנתקל בשאלון או בתהליך שיתוף נדרש בזמן קצר להבין נושא, לגבש עמדה ולהחליט מה חשוב לו לומר. זה נשמע טריוויאלי, אבל מדובר בעומס קוגניטיבי שמחקרים מראים שאנשים נוטים להימנע ממנו. עיצוב התהליך חוויית משתמש יכול לייצר הבדל גדול - באחוזי המענה, באיכות התשובות, ובאפקטיביות של התהליך כולו. שישה עקרונות לחוויית משתמש בשיתוף ציבור: ניסוח בהיר וישיר: שאלה ברורה עדיפה על שאלה "מקצועית". שפה פשוטה, משפט אחד,

מערכת לשיתוף הציבור, שמשמשת את עיריית תל אביב-יפו, פותחה בניסיון להעלות את אמונו במוסדות ובארגונים, כולל עסקיים ● המערכת, של רייזיט,...