Studying Lobby Influence in the European Parliament

要約

我々は、欧州議会 (EP) の立法プロセスにおける利益団体 (ロビー) の影響を研究するための、自然言語処理 (NLP) に基づく方法を紹介します。
私たちは、EP のメンバー (MEP) によって行われたロビーの意見書とスピーチの新しいデータセットを収集し、分析します。
意味上の類似性と含意に基づいてこれらのテキストを比較することにより、議員とロビーの間の解釈可能な関連性を発見することができます。
そのようなリンクのグラウンドトゥルースデータセットが存在しない場合、私たちは発見されたリンクを、私たちが厳選したMEPとロビー間のリツイートリンクのデータセット、および一般に公開されているMEPの会議と比較することによって間接的な検証を実行します。
私たちの最良の方法では、AUC スコア 0.77 が達成され、いくつかのベースラインよりも大幅に優れたパフォーマンスが得られます。
さらに、関連ロビーのグループと議員の政治グループの間で発見されたつながりの総合分析は、グループのイデオロギーからの予想と一致します（たとえば、中道左派グループは社会的大義と関連している）。
私たちは、方法論、データセット、結果を含むこの取り組みが、民主的制度内の複雑な意思決定プロセスの透明性を高めるための一歩であると信じています。

要約(オリジナル)

We present a method based on natural language processing (NLP), for studying the influence of interest groups (lobbies) in the law-making process in the European Parliament (EP). We collect and analyze novel datasets of lobbies’ position papers and speeches made by members of the EP (MEPs). By comparing these texts on the basis of semantic similarity and entailment, we are able to discover interpretable links between MEPs and lobbies. In the absence of a ground-truth dataset of such links, we perform an indirect validation by comparing the discovered links with a dataset, which we curate, of retweet links between MEPs and lobbies, and with the publicly disclosed meetings of MEPs. Our best method achieves an AUC score of 0.77 and performs significantly better than several baselines. Moreover, an aggregate analysis of the discovered links, between groups of related lobbies and political groups of MEPs, correspond to the expectations from the ideology of the groups (e.g., center-left groups are associated with social causes). We believe that this work, which encompasses the methodology, datasets, and results, is a step towards enhancing the transparency of the intricate decision-making processes within democratic institutions.

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