Good Move: wat denken twitterende Brusselaars:
Hoe big data en AI beleidsmakers kunnen helpen bij het evalueren van mobiliteitsprojecten
Na de hevige protesten tegen het Good Move plan, het veelbesproken Brusselse mobiliteitsplan dat vanaf 2019 in verschillende fases werd geïmplementeerd en kort daarna door een aantal gemeenten alweer werd afgeserveerd, besloten wetenschappers van het VUB Data Analytics Lab en de VUB Mobilise-onderzoeksgroep na te gaan in hoeverre die negatieve vibe beantwoordde aan de realiteit. Uit onderzoek van Tweets in Brussel in de periode tussen 2019 en 2022 blijkt dat de meningen over de opeenvolgende implementeringen van het plan bijlange niet zo negatief waren als men zou denken. Het resultaat moet met een zekere nuance worden bekeken, aangezien het publiek op Twitter (nu X, nvdr) geen representatieve steekproef van de bevolking is. Het toont wel aan dat op Twitter - bekend omwille van een polarisatie bias - meningen niet overduidelijk negatief, maar wel genuanceerd waren tegenover het mobiliteitsplan.
De aanleiding van het onderzoek waren de verhitte protesten tegen Good Move die het Brusselse nieuws overheersten vanaf de herfst van 2022. De siblings Floriano (VUB Data Analytics Lab) en Sara Tori (Mobilise) wilden achterhalen hoe representatief die protesten waren voor de online actieve Brusselse bevolking. “We begonnen Tweets te verzamelen voor de periode tussen 18 juli 2019 en 31 december 2022 over de mobiliteitsveranderingen in de stad”, zegt Sara Tori.
Uit de resultaten kwam een onverwacht beeld naar voren over de perceptie van het mobiliteitsplan bij de Brusselse Twitter-bevolking. “De pieken in het Tweetverkeer waren telkens gelinkt aan de aankondigingen of aan het in voege treden van delen van het mobiliteitsplan. We merkten dat Twitter dus een platform is waar mensen kwamen om hun meningen te uiten over veranderingen in mobiliteit.”
Uit nieuwsartikels leek het dat de media negatieve commentatoren achterna holden. Toch draagt het Brusselse mobiliteitsplan meer de goedkeuring weg van de bevolking (op Twitter) dan uit de berichtgeving in de media bleek.
De resultaten van het onderzoek geven aan dat sociale media ook voor onderzoek interessante peilinstrumenten kunnen zijn om sommige aspecten van de mening van de bevolking na te gaan. Belangrijk hierbij is dat ze complementair gebruikt wordt aan de traditionele bevragingstechnieken zoals vragenlijsten of informatieavonden. “Ons onderzoek toont ook aan dat gebruik maken van een enenvoudige AI-tool als GTP4 nuttig kan zijn voor beleidsmakers”, aldus Tori. “Bovendien tonen we aan dat GPT beter kan omgaan met contextuele informatie. Een tweet die negatieve taal gebruikte, maar eigenlijk een positieve mening verkondigde over Good Move (bijvoorbeeld door een terugdraaiing van het plan te betreuren) werd vaker correct herkend als positief door GPT dan door andere modellen”.
Het onderzoek is ook rechtstreeks relevant voor beleidsmakers, en voor Brusselaars in het algemeen, die een genuanceerder beeld krijgen van de evaluatie van Good Move door online actieve burgers. Samen met de berichtgeving in de media zorgt dat voor een vollediger plaatje om een gericht beleid te kunnen voeren.
Het onderzoek werd uitgevoerd in Brussel door Floriano Tori, Sara Tori, Imre Keserü en Vincent Ginis en is inmiddels gepubliceerd in Data Science for Transportation. Het artikel draagt de naam Performing Sentiment Analysis Using Natural Language Models for Urban Policymaking: An analysis of Twitter Data in Brussels.
Meer info
Floriano Tori - floriano.tori@vub.be - 0479/40.77.61
