De AI-component in EMERO™ is toegepaste natural language processing (NLP). Het systeem verwerkt governance-teksten op basis van een propriétair lexicon, identificeert taalpatronen per dimensie, berekent intensiteitsscores en genereert het EMERO-profiel. Het is nadrukkelijk géén generatieve AI: het systeem analyseert bestaande tekst, het genereert niets.
Wat NLP doet in EMERO
De NLP-laag vervult vier functies: tokenisatie (het opdelen van tekst in analysebare eenheden), lexiconmatching (het herkennen van taalmarkers uit het EMERO-lexicon), contextanalyse (het bepalen van de valentie en dimensie-toewijzing in context) en aggregatie (het samenvoegen van markerscores tot dimensieprofielen).
Waarom geen generatieve AI
EMERO™ gebruikt bewust geen generatieve AI. Een systeem dat governance-adviezen genereert, introduceert twee risico’s: hallucinatie (de AI genereert plausibel klinkende maar feitelijk onjuiste analyses) en normativiteit (de AI neemt een oordelende positie in die bij de mens hoort). Door uitsluitend analyserende NLP te gebruiken, blijft de methode transparant en niet-normatief.
Reproduceerbaarheid
Een belangrijk voordeel van NLP-gebaseerde analyse boven menselijke codering is reproduceerbaarheid. Dezelfde tekst levert bij herhaalde analyse hetzelfde resultaat. Dat is essentieel voor longitudinale meting: verschuivingen in het profiel zijn daadwerkelijke verschuivingen in het taalgebruik, niet artefacten van variatie in de beoordelaar.
Over de auteur
Dr. John van der Starre RA is gepromoveerd aan de Universiteit Utrecht op praktische wijsheid in corporate governance (2024). Zijn adviespraktijk 3D Governance is gespecialiseerd in governance consulting en board development.
