Metoda · tradycja · źródła · korekty

Jak to liczymy?

Poseł mówi z mównicy: „będę przeciw”. Dwa tygodnie później wciska „za”. Sprawdzamy dokładnie to i nic więcej.

Słowo bierzemy ze stenogramu, głos z imiennego wyniku głosowania, a cytat musi się zgadzać ze stenogramem znak w znak. Maszyna zgłasza podejrzenie, dwie niezależne kontrole je przesiewają, a każda wątpliwość działa na korzyść posła. Z 3345 par słowo↔głos zostało 44 potwierdzone rozjazdy. To niewiele i tak ma być: wolimy coś przeoczyć, niż kogoś niesłusznie oskarżyć.

Najpierw opisujemy tło: skąd ten pomysł, w jakiej tradycji stoi i czego się wystrzega. Od razu do wzorów →

Tło: kto patrzy władzy na ręce

Rodzina narzędzi

Monitoring parlamentu to dojrzały gatunek obywatelski. Należą do niego brytyjskie TheyWorkForYou i Public Whip (mySociety), amerykański GovTrack, niemiecki abgeordnetenwatch.de, francuski NosDéputés.fr, włoski Openpolis, europejski HowTheyVote.eu, kenijski Mzalendo i ukraiński ruch Chesno. Już w 2011 roku National Democratic Institute naliczył blisko dwieście organizacji monitorujących parlamenty w ponad osiemdziesięciu krajach. Obok nich działają serwisy rozliczające obietnice, takie jak PolitiFact, argentyńskie Chequeado czy polski Demagog, w których werdykt wydaje redakcja. W Polsce tę tradycję budowały też Sejmometr Fundacji ePaństwo i MamPrawoWiedziec.pl.

Większość tych narzędzi pokazuje, co poseł zrobił. Sejm Symulator dokłada pytanie, czy zrobił to, co mówił, i zadaje je tysiące razy, a każdą odpowiedź podpiera dosłownym cytatem ze stenogramu.

Kontrola, a nie zastępowanie

Sztuczna inteligencja weszła już do polityki bocznymi drzwiami. Przykłady to duńska Partia Syntetyczna (2022), „AI Steve” kandydujący w Brighton (2024) czy albańska „ministra” Diella (2025). Krytycy ostrzegają przed algokracją, czyli władzą procedur, których nikt nie rozumie (John Danaher), i przed solucjonizmem, czyli wiarą, że problem polityczny da się naprawić aplikacją (Evgeny Morozov). My stoimy po przeciwnej stronie. Maszyna niczym tu nie rządzi i nikogo nie osądza. Czyta stenogramy szybciej niż człowiek, a każdy jej wynik da się sprawdzić gołym okiem. Bliżej nam do „pluralizmu” Audrey Tang i Glena Weyla, w którym technologia jest infrastrukturą obywateli, a nie władzy.

Ta myśl ma długą tradycję. Pierre Rosanvallon opisał kontrdemokrację, czyli czuwanie, nadzór i osąd jako formy władzy, które obywatele sprawują między wyborami. John Keane nazwał naszą epokę demokracją monitorującą. Michael Schudson pisał o obywatelu monitorującym, który nie śledzi wszystkiego, tylko przegląda i reaguje, kiedy trzeba. Z myślą o nim powstały wyszukiwarka posła i „Moja lista”. To także odwrócony panoptykon: u Benthama i Foucaulta wieża patrzyła na więźniów, tutaj obywatele patrzą na władzę. Steve Mann nazwał taki nadzór od dołu sousveillance.

Co właściwie mierzy słowność

Hannah Arendt w Kondycji ludzkiej zalicza zdolność składania obietnic, obok przebaczania, do warunków wspólnego działania. Obietnice tworzą w niepewnej przyszłości wyspy przewidywalności. Słowność bada właśnie tę zdolność: czy zapowiedź z mównicy znalazła pokrycie w głosie.

Ma to jednak granicę. Edmund Burke mówił w 1774 roku wyborcom Bristolu, że reprezentant jest im winien swój osąd, a nie posłuszeństwo. Jane Mansbridge wyróżnia kilka rodzajów reprezentacji: obietnicową, antycypacyjną, żyroskopową i zastępczą. Słowność mierzy tylko pierwszą z nich. Zmiana zdania po debacie, ekspertyzie czy zmianie projektu bywa cnotą, a nie zdradą. Dlatego rozjazd jest pytaniem, a nie wyrokiem. Z tego samego powodu mówimy o słowności, a nie o prawdomówności: nie sprawdzamy, czy poseł mówi prawdę o świecie, tylko czy jego głos zgadza się z jego słowem.

Scena i kulisy

Erving Goffman rozróżniał scenę i kulisy. Mównica jest sceną, zwróconą do wyborców i kamer. Głosowanie zapada po negocjacjach w klubie i w koalicji, czyli za kulisami. John L. Austin przypomina, że wypowiedź bywa działaniem, a nie protokołem intencji. Przemówienie sejmowe jest więc aktem politycznym, a nie oświadczeniem pod przysięgą. Etnografowie parlamentu, Marc Abélès w Zgromadzeniu Narodowym i Emma Crewe w Izbie Gmin, pokazali, że większość pracy posła, czyli komisje, negocjacje i dyżury, nie zostawia śladu w danych. W systemie parlamentarnym poseł zwykle głosuje z klubem, więc rozjazd częściej odsłania dyscyplinę albo kompromis koalicyjny niż charakter. Dlatego lojalność klubową pokazujemy osobno.

Pułapki liczenia

Lawrence Lessig w głośnym eseju „Against Transparency” (2009) ostrzegał, że jawność bez kontekstu rodzi cynizm. Marilyn Strathern pisała o tyranii przejrzystości, a Michael Power o społeczeństwie audytu: każdy audyt zmienia tych, których audytuje. Wendy Espeland i Michael Sauder pokazali, jak rankingi przekształcają instytucje, Jerry Muller nazwał to tyranią wskaźników, a Steffen Mau metrycznym my. Gdy miara staje się celem, przestaje być dobrą miarą (prawo Goodharta i Campbella). James C. Scott opisał, jak państwo czyni społeczeństwo „czytelnym” dla siebie. Tutaj kierunek jest odwrotny.

Najbardziej trzeźwiące jest badanie z Wietnamu. Edmund Malesky, Paul Schuler i Anh Tran (2012) sprawdzili, co się stanie po upublicznieniu aktywności deputowanych. Deputowani stali się ostrożniejsi i bardziej konformistyczni. Nasze narzędzie niesie podobne ryzyko: kto nic nie deklaruje, ten nie ma rozjazdów. Dlatego procent pokazujemy dopiero od ośmiu par słowo↔głos, a posłowie z mniejszą liczbą sprawdzalnych deklaracji trafiają na osobną listę. Brak procentu nie jest pochwałą.

Jak to czytamy i jak przeczyta to odbiorca

Psychologia polityczna zna mechanizmy, które zadziałają przy każdym wyniku. Badają je Charles Taber i Milton Lodge oraz Dan Kahan. Rozumowanie motywowane sprawia, że rozjazd posła z „obcego” obozu przyjmujemy chętnie, a rozjazd „swojego” bagatelizujemy. Efekt wrogich mediów opisali Robert Vallone, Lee Ross i Mark Lepper w 1985 roku: każda strona uzna to samo neutralne zestawienie za stronnicze wobec siebie. Jillian Jordan i współpracownicy (2017) wykazali, że hipokrytów oceniamy surowiej niż zwykłych kłamców, bo hipokryta wysyła fałszywy sygnał cnoty. Dlatego słowność budzi tyle emocji i dlatego publikujemy ją tak ostrożnie. Do tego dochodzi podstawowy błąd atrybucji: skłonność, by rozjazd tłumaczyć charakterem, a nie okolicznościami.

Wobec maszyn działają dwa przeciwne odruchy. Najpierw ufamy im ponad miarę (automation bias). Po pierwszym ujawnionym błędzie odrzucamy je w całości (algorithm aversion, Berkeley Dietvorst i in., 2015). Dlatego przed publikacją ślepo zaudytowaliśmy wszystkie 913 maszynowo wykrytych rozjazdów i większość z nich nie przetrwała tej kontroli (szczegóły w rejestrze korekt). Philip Tetlock pokazał, że gdy rozliczamy się przed publicznością, której poglądów nie znamy, myślimy staranniej. Na taki skutek liczymy: na staranniej ważone słowa z mównicy.

Czy to w ogóle działa?

Odpowiedź z badań jest pokorna. Projekt Metaketa I (Thad Dunning i in., 2019) objął siedem skoordynowanych eksperymentów na kilku kontynentach. Informacja o działaniach polityków przeciętnie nie zmieniała decyzji wyborców. W Indiach karty ocen posłów podniosły frekwencję (Abhijit Banerjee i in.). W Meksyku informacja o nadużyciach ją obniżyła, bo ludzie się zniechęcili (Alberto Chong i in., 2015). W Ugandzie karty ocen posłów przyniosły słabe efekty (Macartan Humphreys i Jeremy Weinstein). Wniosek: takie narzędzia działają głównie przez pośredników, czyli dziennikarzy, organizacje obywatelskie i samych posłów. Dlatego każdy cytat prowadzi do stenogramu, metoda jest jawna, a korekty są publiczne.

W kraju niskiego zaufania społecznego, które od lat opisuje Piotr Sztompka, takie narzędzie może pogłębiać cynizm. Może też pokazać coś mniej medialnego: 98,7% sprawdzonych deklaracji ma pokrycie w głosach. Wybieramy jakość zamiast sensacji.

Nasze zasady w sześciu punktach

Korzystamy tylko ze źródeł pierwotnych: stenogramów, imiennych wyników głosowań i oryginalnych programów.
Nie ma cytatu, nie ma zarzutu. Cytat musi się zgadzać ze stenogramem znak w znak.
Wątpliwość działa na korzyść posła. Niejednoznaczny rozjazd wypada z danych.
Procent pokazujemy dopiero od 8 par słowo↔głos. Przy mniejszej próbie wynik byłby złudzeniem.
Mierzymy spójność słowa z głosem, a nie charakter, prawdomówność czy całą pracę posła.
Na każde zgłoszenie odpowiadamy w ciągu 48 godzin, a korekty wpisujemy do jawnego rejestru.

Lektury, na które się powołujemy

H. Arendt, Kondycja ludzka (1958) · E. Burke, przemówienie do wyborców Bristolu (1774)
J. Mansbridge, „Rethinking Representation”, APSR (2003)
P. Rosanvallon, La contre-démocratie (2006) · J. Keane, The Life and Death of Democracy (2009) · M. Schudson, The Good Citizen (1998)
E. Goffman, Człowiek w teatrze życia codziennego (1956) · J.L. Austin, Jak działać słowami (1962)
M. Abélès, Un ethnologue à l’Assemblée (2000) · E. Crewe, The House of Commons: An Anthropology of MPs at Work (2015)
L. Lessig, „Against Transparency”, The New Republic (2009) · M. Strathern (red.), Audit Cultures (2000) · M. Power, The Audit Society (1997)
W. Espeland, M. Sauder, Engines of Anxiety (2016) · J.Z. Muller, The Tyranny of Metrics (2018) · S. Mau, Das metrische Wir (2017) · J.C. Scott, Seeing Like a State (1998)
E. Malesky, P. Schuler, A. Tran, „The Adverse Effects of Sunshine”, APSR (2012)
J. Danaher, „The Threat of Algocracy”, Philosophy & Technology (2016) · E. Morozov, To Save Everything, Click Here (2013) · A. Tang, E.G. Weyl, Plurality (2024)
C. Taber, M. Lodge, AJPS (2006) · R. Vallone, L. Ross, M. Lepper, JPSP (1985) · J. Jordan i in., Psychological Science (2017) · B. Dietvorst i in., JEP: General (2015)
T. Dunning i in., „Voter information campaigns and political accountability”, Science Advances (2019)
P. Sztompka, Zaufanie. Fundament społeczeństwa (2007) · NDI, globalny przegląd organizacji monitorujących parlamenty (2011)

Źródła danych

Korzystamy wyłącznie z danych oficjalnych i pierwotnych:

Stenogramy Sejmu — pełne transkrypcje wypowiedzi z mównicy (api.sejm.gov.pl),
Imienne wyniki głosowań — z tego samego oficjalnego API,
Programy wyborcze partii z 2023 r. — oryginalne dokumenty komitetów (oficjalne PDF-y i strony, w razie potrzeby kopie archiwalne),
Otwarte dane Senatu — dla części senackiej.

Nie opieramy wyników na omówieniach prasowych ani relacjach z drugiej ręki. Dane sejmowe odświeżamy po posiedzeniach; przy każdym module podana jest data aktualizacji.

Słowność

Zestawiamy kierunkowe deklaracje z mównicy („jestem za / przeciw" w konkretnej sprawie) z faktycznym głosem tego samego posła nad tą sprawą. Model językowy wykrywa stanowiska w wypowiedziach i musi udowodnić każde dosłownym cytatem; cytat jest porównywany znak w znak ze stenogramem — niezgodny odpada. Deklarację łączymy z jednym rozstrzygającym głosowaniem (mapa druków sejmowych, dopasowanie tematyczne ±30 dni; poprawki i wnioski proceduralne — np. o niezwłoczne drugie czytanie czy odroczenie — wykluczone; odwrócona polaryzacja dla głosowań „o odrzucenie"). Liczymy jedną parę na posła i głosowanie.

Rozjazd musi przejść podwójną kontrolę, zanim go opublikujemy. Każdy maszynowo wykryty rozjazd czyta niezależnie polski model Bielik 11B (lokalnie, bez znajomości naszego werdyktu), a następnie przechodzi ślepy audyt kierunku: silniejszy model ocenia pełny kontekst wypowiedzi, również nie znając werdyktu systemu. Rozjazd z potwierdzonym kierunkiem zostaje; z kierunkiem ocenionym odwrotnie — wraca do par zgodnych; niejednoznaczny — wypada z danych. Zasada: wątpliwości rozstrzygamy na korzyść posła. Pary zgodne nie przechodzą drugiego przejścia — ta asymetria jest celowa, bo fałszywy zarzut waży więcej niż fałszywa zgodność.

Pełna metodologia i ograniczenia słowności →

Lojalność klubowa

Dla każdego głosowania wyznaczamy głos większości klubu (spośród głosów ZA/PRZECIW/WSTRZYMAŁ SIĘ). Lojalność posła to odsetek głosowań, w których jego głos pokrywa się z większością własnego klubu, liczony na wszystkich głosowaniach z oddanym głosem. Nieobecności nie obniżają lojalności — obniżają frekwencję, pokazywaną osobno. Wynik ma charakter opisowy: niska lojalność może oznaczać zarówno niezależność, jak i konflikt w klubie.

Decyzyjni — ranking wpływu

Autorski, jawnie punktowy wskaźnik: sumujemy sygnały z kilku wymiarów — wykrytych stanowisk politycznych, niezależności od klubu, bycia „first-moverem" w zmianach linii głosowania, aktywności retorycznej (wystąpienia i rola sprawozdawcy) oraz doświadczenia parlamentarnego. Progi punktowe dzielą posłów na cztery poziomy. To przybliżenie realnego wpływu, nie jego pełny pomiar — skład wskaźnika jest opisany przy rankingu, a każdy komponent można zweryfikować w danych posła.

Ranking z opisem komponentów →

Programy partii

Obietnice z programów 2023 (lista zweryfikowana w dokumentach pierwotnych) dopasowujemy do głosowań silnikiem podobieństwa tekstowego, a następnie sprawdzamy głos większości klubu w każdym dopasowanym głosowaniu. Status „zgodnie" wymaga co najmniej dwóch sygnałów i ⅔ zgodności; poprawki są wyłączone, głosowania „o odrzucenie" mają odwróconą polaryzację. „Brak głosowań" to informacja, nie zarzut — Sejm nie głosuje nad obietnicami opozycji.

Pełna metodologia programów →

Czego wyniki nie mówią

Nie oceniamy prawdziwości wypowiedzi — wyłącznie spójność słowa z głosem.
Rozjazd nie zawsze oznacza złamanie słowa: projekt mógł zmienić brzmienie między wypowiedzią a głosowaniem, kontekst mógł być proceduralny, a dopasowanie — omylne.
Ranking procentowy słowności obejmuje wyłącznie posłów z co najmniej 8 parami słowo↔głos; posłowie poniżej progu są pokazywani z surowymi liczbami, bez procentu — wynik przy małej próbie byłby statystycznym złudzeniem.
Wskaźniki opisują zachowania w analizowanych przypadkach, nie całą działalność parlamentarzysty.
Zmiana zdania nie musi być wadą. W klasycznej teorii reprezentacji (Burke, Mansbridge) poseł bywa powiernikiem kierującym się własnym osądem, nie tylko wykonawcą obietnic — a reprezentowanie wyborców przyjmuje więcej form niż dotrzymywanie deklaracji. Słowność mierzy wyłącznie spójność słów z głosami; nie rozstrzyga, czy rozjazd był hipokryzją, czy uczciwą zmianą stanowiska. Tę ocenę zostawiamy czytelnikowi — razem z cytatem i kontekstem. Więcej: Kontekst.
Słowność mierzy tylko reprezentację „obietnicową”. Zmiana zdania po debacie albo po zmianie projektu może być aktem osądu, a nie złamaniem słowa (więcej w tle).

Korekty i zgłoszenia

Przy każdej parze słowo↔głos działa przycisk „zgłoś błąd lub brakujący kontekst". Zgłoszenie uruchamia audyt danego przypadku — sprawdzenie cytatu, dopasowania i kontekstu. Potwierdzone błędy poprawiamy w danych źródłowych; nie usuwamy wyników dlatego, że są niewygodne.

Zobowiązanie czasowe: na każde zgłoszenie odpowiadamy w ciągu 48 godzin (dni robocze). Jeśli audyt potwierdzi błąd, korekta trafia do danych przy najbliższej aktualizacji, a jej opis — do jawnego rejestru poniżej.

Rejestr korekt

2026-10-21 Audyt uchwał „sprawozdaniowych" u źródła (treść druków): uchwały o sprawozdaniach KRRiT brzmią „Sejm odrzuca…", więc polaryzacja trzech wykazanych tam rozjazdów była odwrócona — pary wycofane jako spójne; uchwała absolutoryjna za 2023 r. jednocześnie przyjmuje sprawozdanie i wylicza nieprawidłowości, więc kierunek dwóch deklaracji krytycznych jest nieorzekalny — pary wycofane. Systemowo: głosowania nad uchwałami o sprawozdaniach instytucji (KRRiT, absolutorium, sprawozdania ministrów z realizacji) są odtąd wyłączone z dopasowania, bo metadane nie mówią, czy uchwała przyjmuje, czy odrzuca sprawozdanie. Dodatkowo 8 par wycofanych po przeglądzie czytelności cytatu-dowodu.
2026-10-21 Zgłoszenie czytelnika (pierwsze zewnętrzne — dziękujemy): para posłanki Zawiszy była błędnie powiązana z głosowaniem nad innym drukiem (dopasowanie przybliżone TF-IDF zawiodło przy braku numeru druku w deklaracji). Fałszywy rozjazd usunięty. Naprawa systemowa: numer druku jest odtąd brany deterministycznie z nagłówka wypowiedzi w stenogramie — żadna publikowana para nie opiera się już na dopasowaniu przybliżonym, a ~400 nowo powiązanych par przeszło przed publikacją standardowy ślepy audyt.
2026-10-11 Po zgłoszeniu czytelnika: odświeżony skład Senatu z oznaczeniem wygasłych mandatów (K. Kukucki — 22.04.2024, B. Klich — 17.11.2024); skład będzie odtąd odświeżany cyklicznie. Dodatkowo: strona Sojuszy odchudzona (3 MB → 0,2 MB), sumy głosów w zestawieniach tematycznych zastąpione procentami, lista posłów zyskała sortowanie po frekwencji i lojalności oraz filtr okręgu.
2026-10-06 Przegląd wszystkich opublikowanych rozjazdów pod kątem czytelności cytatu-dowodu: 12 par wycofanych, bo sam cytat nie niósł kierunku deklaracji (wątpliwości na korzyść posła). Dodatkowo z dopasowania wyłączone głosowania nad wetem Prezydenta — poparcie weta oznacza sprzeciw wobec ustawy, więc polaryzacja jest pułapką (usunięło to m.in. jeden błędnie wykazany rozjazd).
2026-09-30 Z dopasowania wyłączone głosowania nad wnioskami proceduralnymi (np. o niezwłoczne przystąpienie do drugiego czytania) — głos w takiej sprawie nie mówi nic o stosunku do meritum projektu. Skorygowano 5 par, w tym 3 błędnie liczone jako rozjazd.
2026-09-30 Ślepy audyt kierunku wszystkich 913 maszynowo wykrytych rozjazdów (pełny kontekst wypowiedzi, model nie znał werdyktu systemu): 53 rozjazdy potwierdzone, 245 skorygowane (błędny kierunek ekstrakcji — wróciły do zgodnych), 535 wycofane jako niejednoznaczne. Dodatkowo usunięto 450 par, w których „cytatem" był nagłówek stenogramu. Ranking procentowy od progu 8 par; poniżej progu — surowe liczby bez procentu.
2026-09-01 Lista obietnic w module Programy zweryfikowana w dokumentach pierwotnych — 11 korekt (m.in. właściwa atrybucja likwidacji CBA do umowy koalicyjnej, usunięcie anachronicznego wątku Mercosur, poprawne nazwy programów TD i Lewicy).
2026-08-30 Deduplikacja par: wiele deklaracji tego samego posła zliczonych do jednego głosowania liczy się odtąd jako jeden werdykt (wcześniej zawyżało to liczbę rozjazdów u aktywnych mówców).
2026-08-30 Naprawa 6 449 cytatów uciętych w pół słowa — wszystkie domknięte do granic wyrazów względem stenogramu; eksport nie tnie już cytatów w połowie słowa.

Kontakt: przyluskijan@gmail.com · dane słowności zaktualizowano 2026-10-21