Îmbunătățirea capacității de reacție a municipalităților prin analiză de imagini bazată pe AI

Catalin Vrabie ()
Additional contact information
Catalin Vrabie: Școala Națională de Studii Politice și Administrative, București, România

International Conference on Machine Intelligence & Security for Smart Cities (TRUST) Proceedings, 2025, vol. 2, 7-24

Abstract: Integrarea tehnicilor de Machine Learning (ML) în administrația publică marchează o eră nouă și transformatoare pentru sistemele de e-guvernare. În timp ce, în mod tradițional, studiile de e-guvernare s-au concentrat pe interacțiuni bazate pe text, prezentul demers explorează posibilitatea inovatoare a ML pentru analiza imaginilor, o abordare care permite administrațiilor să gestioneze mai eficient petițiile cetățenilor. Prin utilizarea algoritmilor de clasificare a imaginilor și de detecție a obiectelor, modelul propus în acest articol sprijină instituțiilepublice în identificarea și reacția rapidă la dovezile transmise de cetățeni în format foto, precum probleme de infrastructură, aspecte de mediu sau alte chestiuni urbane cu care se pot confrunta cetățenii. Cercetarea evidențiază, de asemenea, paradoxul lui Jevons ca element eseníal, în care creșterea eficienței pe partea cetățeanului (în special prin utilizarea platformelor și aplicațiilor mobile) poate genera o cerere mai ridicată, ceea ce impune soluții scalabile și robuste. Având ca studiu de caz o municipalitate din România, care a furnizat seturi de date cu imagini transmise de cetățeni, autorul a analizat și a demonstrat că ML poate îmbunătăți acuratețea și capacitatea de reacție a instituțiilor publice. Rezultatele sugerează că adoptarea ML pentru sistemele de e-petiții nu doar că poate spori participarea cetățenilor, ci poate să accelereze procesele administrative, pregătind terenul pentru o guvernanță mai transparentă și mai eficientă. Acest studiu contribuie la discursul privind e-guvernarea 3.0, evidențiind potențialul Inteligenței Artificiale (AI) de a transforma furnizarea serviciilor publice, asigurând soluții sustenabile (și scalabile) pentru cerințele în creștere ale guvernanței urbane moderne.

Keywords: machine learning; analiza imaginilor; e-guvernare; implicarea cetățenilor; inovație. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: O35 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://scrd.eu/index.php/trust/article/view/739/771 (application/pdf)
https://scrd.eu/index.php/trust/article/view/739 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:pop:trustp:v:2:y:2025:p:7-24

Access Statistics for this article

More articles in International Conference on Machine Intelligence & Security for Smart Cities (TRUST) Proceedings from Smart-EDU Hub, Faculty of Public Administration, National University of Political Studies & Public Administration Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Professor Catalin Vrabie ().