Election Engineering in Bangladesh: An Analysis of Voter Sentiment and the Role of Artificial Intelligence

Salma Ahmed

doi:10.17323/cmd.2025.27754

Salma Ahmed Jahangirnagar University

DOI: https://doi.org/10.17323/cmd.2025.27754

Keywords: artificial intelligence, social media, election engineering

Abstract

Национальные выборы в Бангладеш являются ключевым фактором, определяющим политическую обстановку в стране. В последние годы произошли значительные изменения в избирательном процессе, обусловленные внедрением передовых технологий, включая искусственный интеллект (ИИ). Данное исследование направлено на анализ взаимосвязи между эмоциональным состоянием избирателей и использованием ИИ в контексте национальных выборов в Бангладеш. Целью исследования является комплексное изучение применения технологий искусственного интеллекта для манипулирования общественным мнением, влияния на результаты выборов и возможного подрыва демократического процесса. Методология исследования включает анализ настроений и проведение тематических интервью с журналистами, политологами, профессорами и другими экспертами, связанными с избирательным процессом. В рамках исследования были выявлены закономерности, свидетельствующие о целенаправленном использовании ИИ для формирования общественного мнения. Респонденты отметили наличие алгоритмической предвзятости в социальных сетях, которая направляла избирателей к определенному контенту, влияя на их эмоциональное состояние и, как следствие, на их выбор. Также были рассмотрены этические аспекты и нормативные барьеры, возникающие в связи с внедрением ИИ в избирательные процедуры. Результаты исследования подчеркивают необходимость разработки и внедрения мер по защите честности голосования и соблюдению демократических норм в условиях технологического прогресса. Таким образом, данное исследование вносит вклад в понимание влияния современных технологий на избирательные процессы и подчеркивает важность обеспечения прозрачности и справедливости выборов в условиях цифровой трансформации.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Salma Ahmed, Jahangirnagar University

Associate Professor, Journalism and Media Studies Department

References

Akbar, P., Loilatu, M. J., Pribadi, U. & Sudiar, S. (2021). Implementation of Artificial Intelligence by the General Elections Commission in Creating a Credible Voter List. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 717(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/717/1/012017

Artificial Intelligence and International Politics (Vol. 14). (1993). Political Psychology. http://www.jstor.org/stable/3791400

Baron, P. D. (1994). Electoral Competition with Informed and Uninformed Voters. American Political Science Review, 88(1), 33–47.

Barredo-Ibáñez, D., De-La-garza-montemayor, D. J., Torres-Toukoumidis, Á. & López-López, P. C. (2021). Artificial intelligence, communication, and democracy in Latin America: a review of the cases of Colombia, Ecuador, and Mexico. Profesional de La Informacion, 30(6). https://doi.org/10.3145/epi.2021.nov.16

Birgit Schippers. (2020). Artificial Intelligence and Democratic Politics. Political Insight, 32–35.

Calo, R. (2017). Artificial Intelligence Policy: A Primer and Roadmap. https://ssrn.com/abstract=3015350

Duberry, J., Dormeier Freire, A., Hanifa, V., Verma, H., Kosmerlj, A. & Hamidi, S. (2021). Artificial intelligence and civil society participation in policy-making processes: Thinking about AI and participation. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3817666

Emami, H. & Derakhshan, F. (2015). Election algorithm: A new socio-politically inspired strategy. AI Communications, 28(3), 591–603. https://doi.org/10.3233/AIC-140652

Howard, P. N., Woolley, S. & Calo, R. (2018). Algorithms, bots, and political communication in the US 2016 election: The challenge of automated political communication for election law and administration. Journal of Information Technology and Politics, 15(2), 81–93. https://doi.org/10.1080/19331681.2018.1448735

J. J. B., Tovey, C. A. & Trick, M. A. (1989). Social Choice Welfare the Computational Difficulty of Manipulating an Election*. In Soc Choice Welfare (Vol. 6).

Jesus, D. S. V. de & Holanda, A. F. B. de. (2020). Artificial Intelligence and the 2020 Municipal Elections in Brazil. International Journal of Business Administration, 11(5), 1. https://doi.org/10.5430/ijba.v11n5p1

Kimber, R. (1991). Artificial Intelligence and the Study of Democracy. Social Science Computer Review, 381–398.

König, P. D. & Wenzelburger, G. (2020). Opportunity for renewal or disruptive force? How artificial intelligence alters democratic politics. Government Information Quarterly, 37(3). https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101489

Levin, I., Pomares, J. & Alvarez, R. M. (2016). Using Machine Learning Algorithms to Detect Election Fraud. In Computational Social Science (pp. 266–294). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9781316257340.012

Xie, Q., Tang, P., Zhang, X., Luo, S. & Cheng, S. (2010). An experimental study of benchmarking functions for election campaign algorithm. 2010 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation, ICMTMA 2010, 1, 468–474. https://doi.org/10.1109/ICMTMA.2010.585

Panch, T., Mattie, H. & Atun, R. (2019). Artificial intelligence and algorithmic bias: Implications for health systems. Journal of Global Health, 9(2). https://doi.org/10.7189/jogh.09.020318

Rotenberg, M. (2021). Artificial Intelligence and Democratic Values: The Role of Data Protection. European Data Protection Law Review, 7(4), 496–501. https://doi.org/10.21552/edpl/2021/4/6

Savaget, P., Chiarini, T. & Evans, S. (2019). Empowering political participation through artificial intelligence. Science and Public Policy, 46(3), 369–380. https://doi.org/10.1093/scipol/scy064

Sharma, N., Chakrabarti, A. & Balas, V. E. (2019). Advances in Intelligent Systems and Computing 1016 (Vol. 1016). Springer. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-981-13-9364-8