Il linguaggio amministrativo è notoriamente di difficile comprensione, i testi burocratici sono oscuri e i tentativi fatti negli anni per semplificarli, nonostante abbiano portato dei miglioramenti, non hanno ottenuto i risultati sperati, quindi la necessità di migliorare leggibilità di questi testi rimane una questione centrale e irrisolta. Lo scopo di questa tesi è quello di indagare come l’intelligenza artificiale, che negli ultimi anni è diventata uno strumento accessibile al grande pubblico, possa essere uno strumento utile per semplificare i testi amministrativi. In particolare, sono stati somministrati a ChatGPT venti comunicazioni del Comune rivolte ai cittadini affinché li semplificasse. La richiesta è stata ripetuta due volte, con due diversi prompt. L’obiettivo è quello di analizzare le semplificazioni generate, sottolineandone i punti di forza e i limiti, e confrontando i risultati ottenuti con i due prompt.
Linguaggio burocratico e Intelligenza Artificiale: un nuovo strumento per la semplificazione dei testi amministrativi?
TREVISAN, ANGELICA
2025/2026
Abstract
Il linguaggio amministrativo è notoriamente di difficile comprensione, i testi burocratici sono oscuri e i tentativi fatti negli anni per semplificarli, nonostante abbiano portato dei miglioramenti, non hanno ottenuto i risultati sperati, quindi la necessità di migliorare leggibilità di questi testi rimane una questione centrale e irrisolta. Lo scopo di questa tesi è quello di indagare come l’intelligenza artificiale, che negli ultimi anni è diventata uno strumento accessibile al grande pubblico, possa essere uno strumento utile per semplificare i testi amministrativi. In particolare, sono stati somministrati a ChatGPT venti comunicazioni del Comune rivolte ai cittadini affinché li semplificasse. La richiesta è stata ripetuta due volte, con due diversi prompt. L’obiettivo è quello di analizzare le semplificazioni generate, sottolineandone i punti di forza e i limiti, e confrontando i risultati ottenuti con i due prompt.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/107054