Metod
Strategianalys analyserar strategidokument genom tre huvudpelare och kompletterande ramverk. Varje pelare belyser en aspekt av dokumentets kvalitet: innehåll, form och språk.
Analysen går längre än att räkna ord. Verktyget läser meningar och förstår deras grammatiska struktur med hjälp av NLP (spaCy). Det gör det möjligt att skilja ett faktiskt åtagande ("kommunen ska utveckla digitala tjänster för invånarna") från en vag ambition ("vi vill bidra till utveckling"). En mänsklig läsare gör samma bedömning intuitivt; verktyget gör det systematiskt över hela dokumentet.
Kärnan i analysen är lemmabaserad lexikonmatchning – varje ord återförs till sin grundform och jämförs mot forskningsbaserade ordlistor. Det är verbet som avgör åtagandets styrka (ska vs kan), och kontexten som avgör vem som berörs (invånare = externt, medarbetare = internt).
Ordlistorna (lexikonen) med strategiska termer har tagits fram genom analys av närmare 2 000 strategidokument från svensk offentlig sektor. Bakom analysen ligger en strategi-ontologi som definierar hur begrepp som drivkrafter, avsikter, handlingar, förmågor och aktörer relaterar till varandra – den teoretiska grunden för vad verktyget letar efter och varför.
Visa alla lexikon → · Strategi-ontologi →
STRAT (avvecklat 2026-08-30)
STRAT var ett sammansatt index: medelvärdet av percentilerna för STA7, DNA och inverterad BLA. Det beräknas inte längre. De fem måtten redovisas i stället var för sig.
Skälet är mätt, inte principiellt. Över 847 dokument analyserade med samma version är de tre pelarna i praktiken oberoende av varandra (största |ρ| = 0,14), och inom ett och samma dokument skiljer de sig åt med i median 48 percentilenheter. 46 procent av dokumenten spänner över mer än 50 enheter. Ett medelvärde av tre oberoende mått sammanfattar dem inte – det anger en mittpunkt som inget dokument befinner sig på.
Percentil-konverteringen fungerade som avsett: den utjämnade pelarnas inflytande (ρ mot indexet 0,63 / 0,62 / 0,51) och åtgärdade den variansdominans som det råa medelvärdet led av. Problemet låg i aggregeringen, inte i delarna, och därför gick det inte att åtgärda genom att justera dem.
LUFT
Listkvot, Utfallsmått, Floskler, Truismer. Separat varningsindex som mäter andelen tomma formuleringar. 0 = bra, 100 = varm luft.
- L – listkvot (andel punktlistor av totalt innehåll)
- U – utfallsmått/kvantitativa mål per 1000 ord
- F – floskler (superlativer, vaga ambitioner, tomma verb, tomma förstärkare)
- T – truismer (påståenden vars motsats är absurd)
Fördjupning: truism-detektor, kalibrering och koppling till riktning →
1. Strategitavlan – innehåll
Mäter vilka strategiska element dokumentet adresserar: utmaning, antaganden, avsikt, värde, målbilder, förmågor och friktion. Varje element matchas genom lemmabaserad lexikonmatchning – alla böjningsformer av ett ord behandlas som samma term.
Fördjupning: 7 element, vikter, värde- och förmågesubtyper →
2. DNA – form
Mäter hur dokumentet är konstruerat – inte vad det säger. Tre dimensioner med 18 sub-mått jämförs mot över 800 strategidokument. 50 = medianen, 75 = bättre än 75%.
- Driv – propositionstäthet, verbrikedom, åtagandegrad (8 sub-mått)
- Nomenklatur – terminologi, ordförråd, retoriska mönster (7 sub-mått)
- Anatomi – struktur, läsbarhet, progression, specificitet (12 sub-mått)
Fördjupning: 3 dimensioner, 27 sub-mått, percentilberäkning →
3. BLA – språk
Byråkratisk-lexikal analys. Mäter språklig komplexitet med 9 viktade lingvistiska mått – läsbarhet, ordvariation, nominaliseringar, passiv form och mer. Högt = mer byråkratiskt.
4. Strategisk riktning
Placerar dokumentet i en fyrfältare: effektivitet–innovation × internt–externt. Bygger på lemmabaserad lexikonmatchning mot Marchs (1991) exploration/exploitation-ramverk. Kalibrerad mot 480 manuellt kodade uttalanden (94% överensstämmelse).
5. MÅL – målstruktur
Extraherar och analyserar mål ur dokumentet: hur många, på vilken nivå (vision/strategisk/taktisk), hur de hänger ihop (målkedjor), och om de har ansvarig, tidsram och mätbarhet. Skiljer mellan strategi och plan genom att leta efter vägval och avgränsningar.
- Målextraktion via frasmarkörer, modalverb och rubrikkontext
- Klassificering: vision, strategisk, taktisk nivå
- Kedjeanalys: kausala ("för att") och hierarkiska kopplingar
- Agens, tidsättning, mätbarhet per mål
- Strategiskt val-diagnos: prioriteringar, avgränsningar, avvägningar
6. Strategisk dissonans
Mäter avståndet mellan vad dokumentet pratar om (diskurs), vad det önskar (aspiration) och vad det faktiskt åtar sig (åtagande). Ett dokument kan ha tydlig riktning men ändå lida av dissonans – om det pratar om innovation men bara åtar sig effektivisering.
Tre gap: retoriskt gap (diskurs vs aspiration), trovärdighetsglapp (aspiration vs åtagande) och total dissonans (diskurs vs åtagande). Högt värde = stor skillnad mellan ord och handling.
Fördjupning: dissonansberäkning och LUFT × dissonans-matris →
7. Policy – strategi – plan
Placerar dokumentet på ett kontinuum från ren policy (principiell riktning) till ren plan (konkret handling). Strategin är bryggan däremellan.
8. Referenser
Mäter dokumentets koppling till omvärlden:
- Hänvisningsfraser, lagstiftning (SFS, EU), statliga utredningar (SOU, Ds, Prop)
- Organisationsreferenser (DIGG, SKR, OECD)
9. Integration
Jämför två eller fler dokument mot varandra: tematisk överlappning, terminologisk samstämmighet och strategisk riktning. Använder TF-IDF för att identifiera delad och unik terminologi mellan dokumenten.
- Ordöverlappning (Jaccard) och terminologisk likhet (TF-IDF cosinus)
- Riktningsjämförelse i fyrfältaren – pekar dokumenten åt samma håll?
- Per-kategori-jämförelse mot dokumentsamlingen
10. Principtyper
Klassificerar vägledande principer efter Eisenhardt & Sulls (2001) ramverk: hur-regler, gränsregler, prioriteringsregler, tidsregler och exitregler. Visar vilka typer av vägledning dokumentet ger – och vilka som saknas.
11. Tonalitet
Profilerar dokumentets tonalitet längs tre dimensioner: deklarativ/tentativ (hur bestämt), konkret/abstrakt (hur specifikt) och sentiment (positiv/neutral/negativ). Bygger på BLA-komponenterna och spaCy-annoteringar.
12. Tidsperspektiv
Analyserar dokumentets tidsfördelning: hur stor andel av texten som handlar om dåtid (lägesbeskrivning), nutid (pågående arbete) och framtid (åtaganden och ambitioner). Använder spaCy-morfologi och svenska framtidsauxiliarer (ska, komma att, böra).
Längdnormalisering
Råa ordkvoter gör långa dokument automatiskt bättre: fler signaler hittas, fler element täcks, fler domäner nämns. För att mäta kvalitet och inte längd används fem normaliseringsprinciper.
- Global densitet per 1000 ord – helhets-mått (floskler, truismer) divideras med dokumentets längd. Speglar dokumentets genomsnittliga karaktär.
- Rullande densitet (moving-density) – kvalitetsmarkörer (klarhets-signaler, prioriteringsmarkörer, bärande antaganden, mål, capability slack) mäts som genomsnittlig lokal densitet i glidande 100-ords fönster. Ett långt dokument med spridda signaler får lägre poäng än ett kort dokument med koncentrerad strategi. Samma princip som MATTR, men för signal-counts. Teoretisk grund: Altmann et al. (2009) visar att ordförekomster burstar i kluster och inte följer Poisson.
- Topp-densitet (peak-density) – komplement till moving-density som bevarar information om den tätaste 100-ords regionen i dokumentet. Används för mål: ett kort intensivt mål-avsnitt i ett långt dokument får kredit för sin toppkoncentration istället för att spädas ut över hela texten.
- MATTR (Moving-Average Type-Token Ratio, Covington & McFall 2010) – lexikal diversitet i glidande fönster (30–100 ord). Längd-invariant till skillnad från Guiraud eller ordförrådsstorlek. Används för DNA-substantiv, verb, adjektiv, noun chunks och propositioners subjekt.
- Percentil mot fryst baseline + Binned Term Count – aggregerade poäng (DNA-dimensioner, MÅL-composite) jämförs mot fördelningen bland 815 strategidokument (baseline v2-2026-04-18). MÅL-composite använder Binned Term Count (Shehzad et al. 2022): antalet mål trunkeras vid 95:e percentilen före percentil-jämförelse, för att hindra långa dokument med ovanligt många mål från att inflatera poängen.
Minimumslängdströskel. Dokument kortare än 500 ord har för få signaler för att ratio-baserade mått (som friktions-fokus unmanaged / total) ska vara stabila. Under tröskeln används istället en absolut räkne-regel. Grund: Moisl (2011) minimum document length för pålitlig klustring, Shi et al. (2020) lexikalrikedom stabiliseras först vid ~1000 tokens.
Rumelt-linjen. Långa utspädda strategidokument får lägre densitet och därmed lägre poäng – det är en medveten egenskap, inte ett fel. Rumelt (2011) kritiserar explicit svällda strategier som maskerar brist på fokus.
Regression mot medelvärdet. Detta var STRAT:s kända svaghet och blev till slut skälet att avveckla indexet. Ett medelvärde av svagt korrelerade percentiler drar extremvärden mot medianen: ett dokument med STA7-percentil 99 hamnade oftast runt 69. Egenskapen är väldokumenterad för sammansatta index (Nardo et al. 2005, OECD-handbook; jfr HDI, GII) och beskrevs här som en egenskap att läsa med. När korrelationerna mättes om på 847 dokument visade det sig att pelarna inte var svagt korrelerade utan i praktiken oberoende, och då är kompressionen inte längre en egenskap att förklara utan ett skäl att inte redovisa medelvärdet alls.
Densitet och kvalitet per STA7-element. Varje element rapporteras med två längd-invarianta poäng. Densitet är percentil-ranking av nyckelords-frekvens per 1 000 ord mot 815-dok-baseline, mekaniskt och lätt att försvara: hur ofta nämner detta dokument elementets kärnord jämfört med jämförelsedokumenten? Kvalitet är en theory-anchored composite av strukturella sub-komponenter där sådan djupanalys finns (E1 Utmaning, E2 Antaganden, E3 Avsikt, E4 Värde, E5 Målbilder, E6 Förmågor, E7 Friktion). Vikterna är empirisk-pilot-validerade via NB14 (CLAUDE.md Fas 3.7–3.10) så alla element uppnår |ρ|<0,3 mot ordantal. Densitet är primär aggregat-källa för STA7-compound; kvalitet visas parallellt på element-deep-dive-sidorna som komplementerande lins.
För transparens bevaras både normaliserade poäng (score) och
legacy-värden (score_legacy) som API-fält, så läsaren kan
jämföra. Alla förändringar av scoring-formeln bumpar versionen
(analysis_version i svaret) vilket invaliderar gamla cache-resultat.
Baslinje (dokumentsamling)
Alla analyser jämför mot över 800 strategidokument:
- Digitaliserings- och hållbarhetsstrategier
- Kommuner, regioner och myndigheter
- Tidsperiod: 2006–2025
- Baslinje v2-2026-04-18 (n=815) – fryst för reproducerbarhet
- Analyserade inom STRATEGIOS