Analüüsi töölaud

Liikme-põhine sõnumiraam rakendab sama neljaväljulist loogikat nagu erakondade tööriist, kuid kahe konkreetse Riigikogu liikme tasandil. Väljundiks ei ole kokkuvõte ametlikest kõnedest — eesmärk on rekonstrueerida, mida mõlemad inimesed isiklikult usuvad ja kuidas nad seda oma loomulikus hääles väljendaksid: mitte istungil, vaid intervjuus, vestluses või sotsiaalmeedias.

Tööriist kasutab kolme andmekihti. Peamiseks aluseks on Riigikogu täiskogu stenogrammid — kõned filtreeritakse nime järgi nii, et arvesse lähevad ainult valitud liikme enda kõned. Teise kihina kasutatakse Riigikogu API liikmeprofiili: iga Riigikogu liikme kohta on serveris eelanalüüsitud AI-profiil, mis sisaldab jaotisi kõnelemisstiil, peamised teemad, poliitiline seisukoht ning tugevused ja nõrkused. Profiil laetakse eelistatult vahemälust, vajadusel genereeritakse kohapeal kõnede põhjal või hangitakse RAG-serverist. Kui stenogramme pole laetud, tugineb AI ainult profiilidele.

Kõnede ajaline kaal on sama mis erakondade tööriistal: viimase 100 päeva kõned moodustavad 60% sisendist, 101–365 päeva tagasi on 30% ja vanemad kõned 10%. Kui teema on sisestatud, filtreeritakse esmalt teemakohased kõned. Kõned jaotatakse nelja voolu: liikme kõned ilma teise mainimiseta, liikme kõned kus teine mainitakse, ning sümmeetriliselt teise liikme jaoks — tuvastus põhineb perekonnanime otsingul kõnetekstis.

AI-le antakse mõlema liikme profiilid ja stenogrammikvadrandid koos juhisega kirjutada esimeses isikus: kasutada iga inimese isiklikku sõnavara, retoorilisi võtteid ja kõnestiili nii, et lugeja tunneks inimese ära. Ametlik parlamentaarne formaalsus on teadlikult välistatud — otsitakse isiklikku veendumust, mitte ametlikku positsiooni. Kui andmeid jääb väheks, märgistab AI ekstrapoleeritud punktid sõnaga (tõenäoline).

Riigikogu liikmete nimekiri laetakse automaatselt parlamendi API-st — saadaval on kõik XV koosseisu liikmed koos fraktsiooniga. Stenogrammid peavad olema eelnevalt laetud Kõned-tabist. Iga kõne tekst kärbitakse 400 tähemärgile, et mahutada piisav arv allikaid AI kontekstiakna sisse.

Sõnumiraam on neljaväljuline poliitkommunikatsiooni analüüsiraam, mis kirjeldab kahe osapoole vahelist sõnumisõda: mida meie räägime iseendast, mida nemad räägib iseendast, kuidas meie ründame neid ja kuidas nemad ründavad meid. Tööriista eesmärk on anda strateegidele kiire, andmepõhine ülevaade sellest, millised argumendid tegelikult käibel on — mitte ainult see, mida erakond väidab end ütlevat, vaid see, mida ta istungitel päriselt ütleb.

Peamine sisendallikas on Riigikogu täiskogu stenogrammid. Stenogrammid kajastavad erakonna fraktsiooni tegelikku häält — need on avalikud, dateeritud ja omistatud konkreetsele inimesele, mistõttu sobivad sõnumianalüüsi aluseks paremini kui pressiteated või sotsiaalmeedia. Täiendava kontekstina kasutatakse RAG serveris olevaid uudiseid ja pressmaterjale ning reitinguandmeid, mis annavad pildi erakonna hetkeseisust ja trendist.

Kuna poliitilised sõnumid muutuvad ajas, ei ole kõik kõned võrdselt olulised. Viimase 100 päeva kõned moodustavad 60% sisendist — need kajastavad aktiivseid, hetkel käibel olevaid sõnumeid. Periood 101–365 päeva tagasi annab 30% ja katab pikema strateegilise mustri, samas kui vanemad kõned koosseisu algusest aprillist 2023 kuni ühe aasta taguseni saavad 10%, säilitades ajaloolise mälu ilma et vanenenud retoorika domineeriks. Igas ajavööndis valitakse kõned teema-relevantsuse järgi — kui teema on seatud, filtreeritakse esmalt need kõned, kus vastav märksõna või päevakorrapunkt esineb.

Stenogrammid jaotatakse automaatselt nelja voolu vastavalt kõneleja fraktsioonile ja sellele, kas teist osapoolt mainitakse. Meie meie kohta on kõned, kus meie fraktsioon räägib oma saavutustest, positsioonist ja lubadustest ilma vastast puudutamata. Nemad nende kohta on sümmeetriliselt vastase enesekirjeldus. Meie nende kohta koondab kõned, kus meie poolt mainitakse vastast — need on rünnakuargumendid ja vastuolud, mida saab kasutada ründestrateegias. Nemad meie kohta on vastase kõned, kus meie nime kasutatakse — need näitavad, mida peame kaitsma ja millele vastama.

Fraktsiooni tuvastus põhineb Riigikogu API liikmesuse andmetel. Stenogrammid peavad olema eelnevalt laetud Kõned-tabist — ilma laetud kõnedeta tugineb AI ainult RAG-materjalidele ja reitinguandmetele. Iga kõne tekst kärbitakse 400 tähemärgile, et mahutada piisav arv allikaid AI kontekstiakna sisse.