• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for datateknologi og informatikk
  • View Item
  •   Home
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for datateknologi og informatikk
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Digital Innovations for Immigration - Enhancing the immigration experience in Norway

Arul, Nilashan; Austad, Christoffer
Master thesis
Thumbnail
View/Open
no.ntnu:inspera:188206415:30551513.pdf (10.39Mb)
URI
https://hdl.handle.net/11250/3161444
Date
2024
Metadata
Show full item record
Collections
  • Institutt for datateknologi og informatikk [7463]
Abstract
De siste årene har utviklingen av Kunstig Intelligens (KI)-teknologi gitt en mulighet til å revolusjonere offentlige tjenester ved å tilby løsninger på ulike utfordringer. Muligheten til å forbedre effektiviteten i ulike prosesser har vært et sentralt mål for utallige institusjoner og organisasjoner, med ambisjoner om å forbedre deres tjenester. Det er imidlertid et stort gap i tolkningen av hvordan KI-baserte løsninger påvirker enkeltpersoner. Spesielt i en immigrasjonsrelatert kontekst har de fleste studier kun fokusert på hvordan digitale løsninger og KI kan effektivisere og forenkle innvandringsprosedyrene fra et administrativt perspektiv. Disse tar liten eller ingen hensyn til innvandrernes personlige erfaringer og integreringsrelaterte utfordringer.

Gjennom denne oppgaven tar vi sikte på å adressere dette gapet ved å utforske temaet "Hvordan digitale løsninger og KI kan forbedre innvandrings- og integreringsopplevelsen i Norge, med særlig fokus på digitalt kompetente innvandrere". Til dette formålet ble det gjennomført en litteraturgjennomgang av eksisterende forskning, samt semistrukturerte intervjuer og en omfattende spørreundersøkelse for å samle inn empirisk data. Basert på denne forskningen ble en prototype nettportal og en KI-integrert chatbot, begge spesialisert på immigrasjon og integrasjon til Norge, utviklet og brukertestet. Funnene avdekket flere barrierer som innvandrere møter når de flytter til et nytt land, den mest fremtredende er vanskeligheter med å forstå kompleksiteten i det norske økosystemet. Dette inkluderer å forstå den offisielle dokumentasjonen og tjenestene, samt de digitale løsningene som tilbys av myndighetene. Prototypeløsningene våre ble møtt med blandede tilbakemeldinger, der nettportalen fikk forslag til forbedringer, og KI-chatboten fikk ros for sin språkoversettelsesfunksjonalitet. Mange av deltakerne i forskningen viste også skepsis til bruken av KI, spesielt ved håndtering av sensitive saker som immigrasjon, og understreket behovet for menneskelig tilsyn.

Våre forskningsresultater får oss til å tro at digital innovasjon og kunstig intelligens har potensiale for å forbedre immigrasjonsopplevelsen. Det er imidlertid behov for kontinuerlig innovasjon drevet av tilbakemeldinger fra brukere. Våre prototyper viser seg som lovende levedyktig løsning, som møter behovene til digitalt kompetente innvandrere i Norge, og kan potensielt bli en verdifull ressurs for dem.
 
In recent years, the advent of Artificial Intelligence technology has presented an opportunity to revolutionize public services, providing solutions to various challenges. The possibility to streamline and improve efficiency in different processes has been a central objective for countless institutions and organizations, with the goal of enhancing their services. However, there is a large gap in the interpretation of how AI-based solutions impact individuals. Particularly in an immigration-related context, most studies have only focused on how digital solutions and AI can streamline and simplify the immigration procedures from an administrative perspective. These pay little to no attention to the personal experiences and integration-related challenges of the immigrants.

Through this thesis we aim to address this gap by exploring the topic of ''How digital solutions and AI can improve the immigration and integration experience in Norway, with a particular focus on digitally competent immigrants''. For this purpose, a literature review of existing research was conducted, as well as semi-structured interviews and a comprehensive survey to gather empirical data. Based on this research, a prototype web portal and an AI-integrated chatbot, both specializing in immigration and integration to Norway, were developed and user-tested. The findings revealed multiple barriers that immigrants face when moving to a new country, the most prominent one being difficulties in understanding the complexity of the Norwegian ecosystem. This includes understanding the official documentation and services, as well as the digital solutions provided by the government. Our prototype solutions were met with mixed feedback, where the web portal received suggestions for improvements, and the AI-chatbot received praise for its language translation functionality. Many of the participants in the research also showed skepticism towards the use of AI, especially when handling sensitive cases such as immigration, and stressed the need for human oversight.

Our research findings lead us to believe that digital innovation and AI hold potential for enhancing the immigration experience. However, there is a need for continuous innovation driven by user feedback. Our prototypes show promise as a viable solution, meeting the needs of digitally competent immigrants in Norway and potentially becoming a valuable resource for them.
 
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit