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Wie tickt der Grosse Rat?

#Hackdays2025 #Bern #PolitRadar​

Team Readme
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Die Challenge

Der Grosse Rat

  • 160 Grossrätinnen und Grossräte
  • Der ganze Kanton ist vertreten (Sprache: FR und DE)
  • 4 Sessionen pro Jahr
  • 100 Geschäfte werden pro Session beraten.

Welche Themen bewegen den Grossen Rat?

  • Was bleibt hängen – was verschwindet, gibt es Trends?
  • Welche Regionen bringen was ein?
  • Wer redet wann, wie lang, wie oft?
  • Welche Vorstösse werden angenommen– welche nicht, und warum?

Warum ist das spannend?

  • Politik sichtbar machen 🧐
  • Regionale Unterschiede erkennen
  • Coole Tools für Polit-Nerds & News 🤓📰
  • Machine Learning trifft Demokratie 🧬⚖️

🛠️ Was bauen wir, was brauchen wir?

  • Themen-Tracker mit Heatmap 🔥
  • Dashboards & Visualisierungen 📊
  • NLP-Tools für Reden & Vorstösse 🗣️🤖​
  • Erfolgsbarometer für Vorstösse 📈

Was erreicht wurde

Aufgrund des Mangels and Teilnehmenden bei den Vorschlägen des Grossen Rates vereinigten wir die Teams und verfolgten zwei Projekte.

Teilprojekte:

Etikettenschwindel im Grossen Rat

Wessen Wahlverhalten stimmt wie stark mit den Angaben in SmartVote überein?

Projekt Seite Repo

Mögliche Erweiterungen: Mapping auf die SmartVote Spider, Zeigen welche Abstimmungen besonders atypisch sind.

Resourcen

Histogram von Keywords und Semantic Search

Bisher nur Semantic Search von Motionen. Keyword Histogram der Reden nur bis 2022.

Repo

Mögliche Erweiterungen: Mehr (historische) Daten hinzufügen, Semantic Search für alle Daten. Support für komplexere Queries. Verfügungstellen der denormalisierten Daten für NLP (z.b. Emotion Detection).

Ressourcen und Hilfsmittel

Ettikettenschwindel im Grossen Rat?

German Version (English version below)

Installation

  1. Installiere Pipenv
  2. Führe pipenv shell aus
  3. Führe pipenv install aus

Verwendung

Führe die Jupyter-Notebooks in folgender Reihenfolge aus:

  1. smartvote_data_extraction.ipynb
  2. votes_cleanup.ipynb
  3. neural_net_1.ipynb
  4. data_merger.ipynb
  5. neural_net_2.ipynb
  6. visualizer.ipynb

Do Bern Parliament Members Keep Their Promises?

English Version

Installation

  1. Install Pipenv
  2. Run pipenv shell
  3. Run pipenv install

Usage

Run the Jupyter notebooks in the following order:

  1. smartvote_data_extraction.ipynb
  2. votes_cleanup.ipynb
  3. neural_net_1.ipynb
  4. data_merger.ipynb
  5. neural_net_2.ipynb
  6. visualizer.ipynb
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