Administrative justice concerns the relationships between individuals and the state. It includes redress and complaints on decisions of a child's education, social care, licensing, planning, environment, housing and homelessness. However, if someone has a complaint or an issue, it is challenging for people to understand different possible redress paths and explore what path is suitable for their situation. Explanatory visualisation has the potential to display these paths of redress in a clear way, such that people can see, understand and explore their options. The visualisation challenge is further complicated because information is spread across many documents, laws, guidance and policies and requires judicial interpretation. Consequently, there is not a single database of paths of redress. In this work we present how we have co-designed a system to visualise administrative justice paths of redress. Simultaneously, we classify, collate and organise the underpinning data, from expert workshops, heuristic evaluation and expert critical reflection. We make four contributions: (i) an application design study of the explanatory visualisation tool (Artemus), (ii) coordinated and co-design approach to aggregating the data, (iii) two in-depth case studies in housing and education demonstrating explanatory paths of redress in administrative law, and (iv) reflections on the expert co-design process and expert data gathering and explanatory visualisation for administrative justice and law.


翻译:行政司法涉及个人和国家之间的关系,它包括对儿童教育、社会照料、许可证、规划、环境、住房和无家可归决定的补救和投诉。然而,如果有人提出投诉或问题,那么人们就很难理解不同的补救途径,并探索适合其处境的道路。解释性直观有可能以明确的方式展示这些补救途径,以便人们能够看到、理解和探索他们的选择。视觉化挑战更为复杂,因为信息散布于许多文件、法律、指导和政策,需要司法解释。因此,没有单一的补救途径数据库。我们在此工作中介绍我们如何共同设计一个系统,以可视化行政司法补救途径。同时,我们分类、整理和组织基础数据,来自专家讲习班、文体评估和专家批判性思考。我们作出四项贡献:(一) 解释性直观化工具的应用设计研究(Artemus),(二) 协调和共同设计数据集成方法。(三) 在住房和教育方面进行两项深入的个案研究,说明行政法和解释性法律补救过程的解释性专家数据收集和共同分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】Python专业实践,250页pdf,Practices of the Python Pro
专知会员服务
159+阅读 · 2020年7月27日
【新书】Java企业微服务,Enterprise Java Microservices,272页pdf
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员